Optimal Feedback Control via Reinforcement Learning

简介：
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。