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Reinforcement Learning with Optimal Control

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简介：
本课程探讨强化学习与最优控制理论，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划及函数近似等主题，旨在培养学生解决复杂系统优化问题的能力。 《强化学习与最优控制》；作者：Dimitri P. Bertsekas；出版社：MIT；出版日期：2018年12月14日；类型：教材草案。

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  • Reinforcement Learning with Optimal Control
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    本课程探讨强化学习与最优控制理论，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划及函数近似等主题，旨在培养学生解决复杂系统优化问题的能力。 《强化学习与最优控制》；作者：Dimitri P. Bertsekas；出版社：MIT；出版日期：2018年12月14日；类型：教材草案。
     
  • Optimal Feedback Control via Reinforcement Learning
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    本研究探讨通过强化学习实现最优反馈控制的方法，旨在解决复杂动态系统中的控制问题，提出了一种新的算法框架以提高系统的适应性和性能。 本书名为“Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control”，是一本关于机器学习的电子书，提供高清版本，并且是该领域的经典著作之一。 书中涵盖了两个核心概念：强化学习与最优反馈控制。这两个主题在机器学习与控制工程交叉领域中占据着重要地位。 首先，本书探讨了强化学习的概念及其应用。这是一种让机器通过环境互动来优化策略的机器学习方法，其目标是在长期过程中获得最大化的累积奖励。该领域的标志性算法包括Q-learning、SARSA和深度Q网络（DQN）。在围棋、国际象棋以及机器人控制等复杂场景中，这些技术展现了强大的适应性和决策能力。 其次，书中介绍了最优反馈控制理论。这一概念旨在设计能够对特定条件作出最佳响应的控制系统，并通常涉及状态变量、控制器输入及性能指标函数的选择和优化问题。实际应用包括但不限于机器人运动规划与航空器路径优化等情境下的高效解决方案。 本书的重点在于结合Lyapunov方法，探讨了一种强化学习技术在实现最优反馈控制中的运用。通过这种方法，在系统稳定性得到保障的同时，还能确保达到最佳的控制系统性能。Lyapunov函数在此扮演着关键角色——它不仅用于证明系统的稳定性质，也帮助构建有效的控制器设计策略。 此外，《Communications and Control Engineering》系列书籍被提及作为参考文献的一部分。这个出版物专注于控制理论、系统理论与通信学领域的学术研究和应用实践，并且广受工程师、研究人员及教育工作者的欢迎。该系列还涵盖了金融领域和生物启发控制系统等新兴技术的应用案例，体现了跨学科合作的重要性。 本书作者团队由来自机械与航空航天工程（如Rushikesh Kamalapurkar）、电气工程以及控制系统的专家组成，他们的研究成果在强化学习及相关领域的研究中产生了深远影响。 最后，出版伦理是该系列书籍强调的一个重要方面。所有研究人员都应遵循专业机构和国际监管组织设立的最佳实践标准，在从项目提案到最终发表的整个过程中保持高标准的职业道德规范。
     
  • Reinforcement Learning and Optimal Control: By Dimitri P. Bertsek...
    优质
    《Reinforcement Learning and Optimal Control》由Dimitri P. Bertsekas撰写，结合强化学习与最优控制理论，为解决复杂动态系统决策问题提供数学框架。 This draft was written by Dimitri P. Bertsekas from MIT and may be published in 2019 by Athena Scientific. It is a valuable resource for studying reinforcement learning and optimization.
     
  • Reinforcement Learning for Valve Control: Applying DDPG to Achieve Optimal Performance in Nonlinear Valves
    优质
    本研究应用深度确定性策略梯度（DDPG）算法于非线性阀门控制系统中，通过强化学习实现最优性能调节。 阀门控制的强化学习版本2.1于2021年3月10日进行了改进，优化了文档以帮助新开发人员将代码适应自己的工厂系统。该项目使用DDPG（深度确定性策略梯度）算法来实现非线性阀的最佳控制，并采用了MATLAB R2019a和Simulink进行建模与仿真。 本段落详细介绍了如何利用MATLAB的强化学习工具箱，为诸如阀门等非线性设备设计出“最佳”控制器。文中提到，“分级学习”是一种简化的教学方法，能够帮助更高效地训练代理（智能体）。文章还整理了研究过程中获得的学习成果，并将其与先前发表的相关文献进行了对比，旨在解决在利用DDPG和强化学习进行最优控制时所面临的挑战。 尽管代码示例中使用阀门作为“工厂”的模型对象，但文中介绍的方法及实现的代码同样适用于其他工业环境。值得注意的是，“分级学习”是课程教学中最基础的形式之一，并且特别注重实践应用。文档主要由三个部分组成：如何直接运行MATLAB代码和Simulink模型、相关理论背景以及实际操作指南。
     
  • Solving-VRPTW-with-Reinforcement-Learning
    优质
    本文探讨了运用强化学习解决带时间窗口的车辆路由问题（VRPTW），提出了一种创新算法，以提高物流配送效率和降低成本。 解决VRPTW的强化学习方法涉及利用机器学习技术来优化车辆路径规划问题，在考虑时间窗口约束的情况下提高配送效率和服务质量。通过训练智能体在复杂的物流环境中做出最优决策，可以有效减少运输成本并提升客户满意度。这种方法为动态变化的实际应用场景提供了灵活且高效的解决方案。
     
  • Robotics Final Project Overview: Teaching Robots Table Tennis with Reinforcement Learning
    优质
    本项目旨在通过强化学习技术训练机器人进行桌上乒乓球游戏。利用最终项目展示机器人自主学习和运动控制能力的进步。 robotics_final 机器人技术最终项目简介：通过强化学习来教机器人打乒乓球。 使用ROS（Robot Operating System）的roslaunch命令启动turtlebot3_pong.launch文件，然后运行ball_move.py和play_commands.py两个Python脚本。其中，ball_move订阅BallCommand线程并等待“发送”命令；同时发布到ball_state和ball_result线程，并发布球的发射位置和角度。 在球被击入、错过或偏离目标时，ball_mobe会根据情况给予奖励：进球加10分，未命中减10分。通过检测发射后5秒钟内球的位置来判断是否达到目标；使用te set_model_state rospy服务代理设置球的初始位置，并利用get_model_state rospy服务代理检查球的目标或未命中状态。 整个项目旨在通过强化学习让机器人学会乒乓球游戏中的基本技能和策略，从而提高机器人的自主性和适应性。
     
  • An Optimal Control Model with N Jumps and Its Uncertain Applications
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    本文构建了一个含有N个跳跃点的最优控制模型，并探讨了该模型在不确定性环境下的应用。通过理论分析和实例验证，展示了其在处理复杂系统中的潜在价值与广泛适用性。 最优控制理论是现代控制理论的重要组成部分之一，其目标是在可接受的策略范围内寻找最佳决策方案以优化由微分方程驱动的过程性能指标。这一理论在生产工程、国防规划、金融及经济管理等多个领域有着广泛的应用，并已发展出一套成熟的确定性最优控制问题解决方案体系。其中Pontryagin的最大值原理，Bellman的动态规划以及Kalman关于线性反馈调节器设计的方法论是研究此类问题的主要工具。 不确定性的最优控制理论是一种新的方法，它基于不同的不确定性处理方式来解决最优控制的问题，并与传统的随机和模糊最优控制策略有明显的区别。随着数学及计算机科学的进步和发展，这一领域取得了显著的进展。 本段落探讨了在多维情况下带有多次跳跃的不确定最优控制问题。这是对一维情况下的带有跳跃的不确定最优控制以及二次目标函数的线性不确定性最优控制问题的研究成果进行进一步扩展的结果，并提出了处理这类复杂情形的一般原则和方程式。最后，文章还讨论了一个与研发财政补贴政策相关的实际案例中的最佳决策制定方案。 本段落的核心是关于如何在面对不确定性时建立有效的最优控制策略的原则以及它们的应用情况。这些原理包括了对不确定性的建模、性能指标的设定及优化当前决策以适应未来可能的变化等关键方面。而相应的数学方程式则用于解决这些问题，通常涉及到偏微分方程或随机微分方程。 在实际应用中，研发财政补贴政策中的最优控制问题尤为重要。政府常常通过提供资金支持来鼓励创新和技术进步，并且如何最有效地利用有限的预算去推动研究活动是一个关键挑战。从动态优化的角度来看，这个问题需要在一个特定框架下寻找最佳的资金分配策略以实现期望的效果。 不确定性的最优控制理论在处理这类政策性问题是具有独特优势的，因为它考虑到了未来可能发生的变化以及相应的概率分布，从而使决策更加稳健。此外，“跳跃”这一概念可能指的是系统在未来某个时刻会经历突变的情况，在研究政策变化如何影响研发活动时非常有用。 本段落提出的模型是对现有理论的一个重要扩展，并为处理不确定性的控制问题提供了一种新的视角和方法论。结合实际的应用场景如财政补贴政策，该模型不仅在理论上具有创新性而且也有助于指导实践中的决策制定过程。
     
  • Traffic-Light-Control-with-Reinforcement-Learning-Using-FLOW-and-SUMO: 该项目旨在通过强化学习...
    优质
    简介：本项目利用FLOW和SUMO工具，采用强化学习技术优化交通信号控制，以期改善道路通行效率与安全性。 进行红绿灯交通学习的步骤如下： 1. 安装FLOW框架。 2. 安装SUMO（参照其官方文档下载页面）。 3. 将`custom_traffic_light_env.py`文件放入FLOW文件夹下的`/flow/flow/envs`目录中。 接下来，修改envs文件夹中的init.py文件，添加以下内容： ```python from flow.envs.custom_traffic_light_env import CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv __all__ = [CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv] ``` 确保按照上述步骤操作，以便正确配置环境进行红绿灯交通学习。
     
  • 莫烦 Reinforcement-learning-with-tensorflow-master 代码合集.zip
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    本资源为莫烦分享的Reinforcement-learning-with-tensorflow-master代码集合，包含使用TensorFlow实现强化学习算法的相关Python代码文件。 莫烦Python强化学习教程涵盖了多种算法的编程代码实现，包括DQN、策略梯度（Policy Gradient）、PPO以及演员-评论家方法（Actor-Critic）。这些内容为初学者提供了深入理解并实践强化学习理论的机会。
     
  • Reinforcement Learning Toolbox User Guide_R2021a.pdf
    优质
    这段文档是MathWorks公司发布的Reinforcement Learning Toolbox用户指南（R2021a版本），为用户提供详细的工具箱使用教程和示例，帮助学习强化学习算法的设计与实现。 Reinforcement Learning Toolbox Users Guide_R2021a.pdf 提供了关于如何使用 Reinforcement Learning Toolbox 的详细指南，包括安装步骤、工具箱的功能介绍以及示例代码的解释等内容。文档中还包含了一些教程和案例研究，帮助用户更好地理解和应用强化学习的概念和技术。