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基于深度强化学习的Matlab小车倒立摆平衡控制仿真，比较策略网络与Q网络，附带仿真视频及代码说明

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简介：
本研究运用深度强化学习方法在MATLAB环境中实现小车倒立摆系统的动态平衡控制，并对比了策略网络和Q网络的效果。提供了详细的仿真视频和源代码解释。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像和代码注释，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：小车倒立摆平衡控制系统 3. 内容：基于深度强化学习的小车倒立摆平衡控制系统的 MATLAB 仿真。通过对比策略网络和 Q 网络来实现对小车上倒立摆的控制，使其从不稳定状态逐渐达到稳定平衡，并输出动画效果。 4. 注意事项：请确保在MATLAB左侧查看当前文件夹路径时选择的是程序所在的具体文件夹位置，具体操作可参考视频录像。

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  • 基于深度强化学习的Matlab小车倒立摆平衡控制仿真，比较策略网络与Q网络，附带仿真视频及代码说明
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    本研究运用深度强化学习方法在MATLAB环境中实现小车倒立摆系统的动态平衡控制，并对比了策略网络和Q网络的效果。提供了详细的仿真视频和源代码解释。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像和代码注释，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：小车倒立摆平衡控制系统 3. 内容：基于深度强化学习的小车倒立摆平衡控制系统的 MATLAB 仿真。通过对比策略网络和 Q 网络来实现对小车上倒立摆的控制，使其从不稳定状态逐渐达到稳定平衡，并输出动画效果。 4. 注意事项：请确保在MATLAB左侧查看当前文件夹路径时选择的是程序所在的具体文件夹位置，具体操作可参考视频录像。
     
  • MatLab中的强化学习_倒立摆控制_深度Q学习与神经网络
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    本项目探讨了利用MatLab实现基于深度Q学习算法的倒立摆控制系统。结合神经网络优化策略，旨在提高系统的稳定性和响应速度。 MatLab强化学习代码包使用深度Q学习（神经网络）来控制倒立摆。详细内容可参考我的专栏《强化学习与控制》。 关于原文的第二部分，“I thought what Id do was Id pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?” 可以重写为：“我想我可能会假装自己是个聋哑人，或者我不该这么做吗？”
     
  • 基于LQR控制器的倒立摆平衡车稳定控制MATLAB仿真及仿真录像
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    本研究采用MATLAB仿真平台，通过设计LQR（线性二次型调节器）控制器来实现对倒立摆平衡系统的稳定性优化。该文详细探讨了LQR理论在非线性系统中的应用，并通过实际仿真实验验证控制策略的有效性和可行性。 版本：MATLAB 2021a 我录制了一段基于LQR控制器的倒立摆平衡车稳定性控制的仿真操作录像，在该视频中可以跟随演示步骤重现仿真实验结果。 领域：线性二次型调节器（LQR）控制器 内容概述：本项目通过MATLAB实现了一个使用LQR控制器来稳定一个倒立摆模型的控制系统。该项目展示了如何利用MATLAB进行基于LQR理论的动态调整过程仿真，特别关注于平衡车在不同条件下的稳定性控制。 适用人群：该资源适合本科和研究生层次的教学与科研人员学习参考，在掌握相关知识的基础上能够帮助他们更好地理解和应用线性二次型调节器技术来解决实际问题。
     
  • 【倒立摆控制】基于强化学习的倒立摆控制（附带Matlab源码 7584期）.zip
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    本资源提供基于强化学习算法的倒立摆控制系统设计与实现方法，并包含详细的Matlab源代码，适用于科研和教学应用。 在的Matlab武动乾坤栏目上传的所有资料都附带有仿真结果图，并且这些图片都是通过完整代码运行得出的结果，所有提供的代码经过测试可以正常工作，非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用的其他m文件；无需单独运行。 2. 适用Matlab版本为2019b。如果在执行过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应调整，或者寻求博主的帮助。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作的Matlab目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕以获取最终结果； 4. 如果需要更多服务，可以向博主询问或通过博客文章底部的联系方式进行交流： 4.1 博主提供的完整代码支持 4.2 根据期刊或参考文献复现相关Matlab程序 4.3 客制化编写Matlab程序需求 4.4 科研项目合作
     
  • 带有VR三维虚拟现实效果的基于强化学习的倒立摆平衡控制Simulink仿真及代码操作视频
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    本视频详细介绍了利用VR三维虚拟现实技术与强化学习算法在Simulink环境中进行倒立摆系统的平衡控制仿真实现，包括完整代码演示和操作流程。 领域：MATLAB倒立摆平衡控制算法 内容：基于强化学习的倒立摆平衡控制Simulink仿真，并带有VR三维虚拟现实效果及代码操作视频。 用途：适用于基于强化学习的倒立摆平衡控制算法编程的学习与研究，适合本硕博等教研人员使用。 运行注意事项： - 请确保使用MATLAB R2021a或更高版本进行测试。 - 运行时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本而非直接调用子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口中选择正确的工程路径。 具体操作步骤可参考提供的视频教程。
     
  • 基于Q-learning的倒立摆控制系统的Matlab仿真及操作视频
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    本项目采用Q-learning算法实现倒立摆系统的智能控制，在MATLAB环境中进行仿真，并录制了详细的操作视频以供学习参考。 注意事项：仿真图预览可参考博主博客中的同名文章内容。使用MATLAB 2022a或更高版本进行仿真，运行文件夹中的tops.m或者main.m文件。在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在的路径。具体操作步骤可以观看提供的程序操作视频并按照视频指导进行。 1. 领域：MATLAB、Q-learning算法 2. 内容：基于Q-learning强化学习的倒立摆控制系统在MATLAB中的仿真及程序操作视频。 3. 用途：用于学习和研究Q-learning强化学习应用于倒立摆控制系统的编程技术。 4. 指向人群：适用于本科至博士阶段的学习与科研使用，以及企事业单位进行简单项目方案验证参考。
     
  • 【倒立摆控制】利用MATLAB强化学习实现倒立摆控制【MATLAB仿真 7584期】.zip
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    本资源介绍如何使用MATLAB中的强化学习工具箱来模拟和解决经典倒立摆控制系统问题，提供详细的代码与实验数据。适合研究与教学用途。 在上发布的有关Matlab的资料均包含可运行代码，并经过验证确保可用性，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 兼容的Matlab版本为2019b。如果在不同版本中遇到问题，请根据错误提示进行相应调整，或寻求帮助。 3. 使用步骤： 1. 将所有文件放置于当前工作目录下； 2. 双击打开main.m文件； 3. 点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务支持，请联系博主。 - 完整代码提供 - 学术论文或参考文献的复现 - Matlab定制化编程服务 - 科研项目合作
     
  • 基于Actor-Critic网络的小车倒立摆强化学习模型
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    本研究提出了一种基于Actor-Critic架构的强化学习算法，应用于小车倒立摆系统中，有效提升了系统的稳定性和控制精度。 小车倒立摆（Cartpole）问题是入门强化学习的经典项目。解决这一问题可以使用基于价值的DQN、基于策略的Reinforce方法，以及结合两者优势的Actor-Critic模型。本代码复现了Actor-Critic模型，具有以下特点： 1. 结构清晰且注释详尽。 2. 代码简洁明了，没有冗余部分。 3. 支持环境可视化和实时绘制奖励曲线及网络训练曲线，直观展示学习过程。 4. 是理解actor-critic结构的良好教学材料。 5. 使用纯torch架构编写，适合对PyTorch有一定了解的学习者。
     
  • 基于Simulink的倒立摆平衡车稳定控制及仿真演示
    优质
    本项目利用Simulink平台设计并实现了一个倒立摆平衡车的稳定控制系统，并通过仿真进行效果展示与分析。 版本：MATLAB 2021a 我录制了一段仿真操作录像，在该视频的指导下可以顺利重现仿真的结果。 领域：倒立摆平衡车稳定性控制 内容：基于Simulink平台，进行倒立摆平衡车的稳定性控制，并展示三维虚拟现实动画效果。 适合人群：本、硕等教研学习使用。
     
  • 基于MATLAB的卫星网络Q学习仿真.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现的卫星网络中的Q学习仿真程序，旨在研究和优化卫星通信网络中智能决策算法的应用。 本项目涉及使用Q学习算法在卫星网络中的优化控制，并通过MATLAB进行仿真建模。Q学习是强化学习（Reinforcement Learning, RL）的一种离线迭代方法，旨在寻找最优策略以最大化长期奖励，在动态环境如卫星通信中尤其适用。 其核心在于构建Q表，记录每个状态s和动作a的预期回报值。作为强大的数学计算与可视化工具，MATLAB常用于模拟复杂的系统问题，包括优化卫星网络中的各种挑战。 在处理卫星网络时，可能遇到的问题涵盖资源分配、功率控制、轨道调整及通信调度等。通过不断与环境互动学习最佳决策策略，Q学习能够帮助解决上述问题。例如，在带宽或频率资源的动态分配中，该算法有助于提高吞吐量并减少延迟。 实现MATLAB中的Q学习仿真通常需要以下步骤： 1. **定义环境模型**：构建卫星网络的状态空间、动作空间及奖励函数等。 2. **初始化Q表**：建立一个表格记录所有状态-动作对的初始值为零。 3. **执行学习过程**：根据当前状态选择并采取行动，更新Q值。公式如下： `Q(s,a) <- Q(s,a) + α * [r + γ * max(Q(s,a)) - Q(s,a)]`， 其中α是学习率，γ为折扣因子。 4. **策略更新**：随着迭代过程的进行，根据ε-贪心算法调整行动选择概率以探索更多状态空间。 5. **迭代与收敛**：重复步骤直到Q表稳定或达到设定的最大次数。 6. **性能评估**：通过奖励值、成功率等指标衡量学习成果。 仿真代码可能包括环境定义、初始化、更新规则及策略模块。基于这些基础，我们可以针对特定场景调整参数以优化网络效率和可靠性。此项目结合MATLAB与Q学习理论，旨在为卫星网络创建智能控制系统，并借此提高整体性能。通过深入研究该模型的运作机制，我们能更好地理解Q学习在复杂动态环境中的应用价值及其实际意义。