基于最优控制算法的汽车1-4主动悬架系统仿真：Matlab&Simulink环境下LQR与H∞控制策略的实践与现成模型代码,基于最优控制的汽车1 4主动悬架系统仿真
Matlab&simulink仿真
基于最优控制算法的汽车1-4主动悬架系统仿真：Matlab&Simulink环境下LQR与H∞控制策略的实践与现成模型代码,基于最优控制的汽车1 4主动悬架系统仿真
Matlab&simulink仿真
分别用lqr和Hinf进行控制
现成模型和代码
,关键词提取结果如下：
汽车主动悬架系统仿真;Matlab&simulink;LQR控制;Hinf控制;现成模型;代码。
以上关键词用分号分隔为：汽车主动悬架系统仿真;Matlab&simulink;LQR控制;Hinf控制;现成模型;代码。,"基于LQR与H∞控制的汽车1-4主动悬架系统Matlab/Simulink仿真及现成模型代码"
2025-04-22 00:38:37
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# 基于SUMO和强化学习的交通信号控制系统
## 项目简介
本项目是一个基于SUMO（Simulation of Urban Mobility）和强化学习中的QLearning算法进行交通信号灯控制的代码实现。项目的主要目的是通过智能体在SUMO环境中进行交互学习，学会控制交通信号灯以优化交通流量。
## 项目的主要特性和功能
1. SUMO环境模拟项目使用SUMO环境模拟交通环境，包括交通网络文件、路线文件等，用于模拟真实的交通交叉路口情况。
2. 强化学习算法通过QLearning算法训练智能体，智能体根据环境反馈的奖励学习如何控制交通信号灯。
3. 探索策略使用Epsilon贪婪策略作为探索策略，在利用当前已知的最佳行动的同时，也会探索新的可能行动。
4. 环境交互智能体在SUMO环境中进行交互，通过不断地观察环境状态、采取行动、接收反馈来更新知识库和策略。
5. 结果保存模拟结果保存在指定的CSV文件中，用于后续的分析和优化过程。
2025-04-14 09:56:54
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变体飞行器是一种新型概念飞行器，能够在飞行中实时改变其气动外形，以适应不同的飞行环境和执行多种任务。这类飞行器通过改变其外形，如马赫数、高度、大气风场等，以及执行不同的飞行任务，比如巡航和攻击，来优化其空气动力学特性，从而保持最佳的飞行状态。
变体飞行器的变参数建模和鲁棒最优控制，是研究和设计这类飞行器的重要课题。由于变体飞行器在变形过程中，其气动参数、结构特性等都会发生变化，因此，传统的固定参数建模方法已经无法满足需要。变参数建模方法，如矢量力学建模、数学分析建模和多体建模等方法，可以更好地适应这类飞行器的特性。
在变体飞行器的建模过程中，描述变形与气动参数的关系是非常关键的一步。需要研究不同变形方式下的气动参数，并拟合出气动参数与变形方式之间的函数关系。然后，基于这些关系，建立变体飞行器的非线性动力学模型，该模型将包含弯度参数等关键变形参数。进一步，还需要建立飞行器的线性变参数模型，以分析变形过程中飞行器特性的变化。
变体飞行器的变形过程往往伴随着非线性特征，因此需要采用鲁棒最优控制的方法来设计控制器，以保证变形过程的稳定性和飞行性能。鲁棒最优控制是在考虑系统不确定性和外部干扰的情况下，设计出的性能最优的控制器。仿真结果显示，通过设计鲁棒最优控制器，可以有效保证变形过程的稳定性，并能显著改善飞行性能。
关键词“变体飞行器”、“变参数建模”、“鲁棒最优控制”和“变形稳定控制”涵盖了文章的核心内容。中图分类号V249.1则指出这篇文章的专业分类属于航空动力学和飞行控制技术领域。
引言中还提到了变体飞行器常见的变形方式，包括伸缩、折叠、变后掠等。这些变形方式直接关系到飞行器的空气动力学特性和飞行性能，因此是建立变体飞行器动力学模型的关键所在。
在建模过程中，由于变体飞行器具有复杂的变形结构和作动机械，传统的建模方法通常会比较复杂。矢量力学建模、数学分析建模和多体建模等方法各有特点，但均需针对变体飞行器的特殊结构进行适当调整和优化。
文章还提到了基于慢变系统理论的变形过渡过程的可控性。这意味着在一定变形速率范围内，变体飞行器的变形过渡过程是可以被控制和预测的。这对设计和实现鲁棒最优控制器具有重要的意义，因为这确保了控制器设计的可行性与有效性。
文章作者庄知龙和陆宇平分别来自南京航空航天大学自动化学院，他们在飞行控制技术领域有着深入的研究，并且发表了多篇相关领域的学术论文。庄知龙主要研究方向是飞行控制技术，而陆宇平教授的主要研究方向包括智能变体控制、网络化控制系统理论与应用、高超声速飞行控制等。
2025-04-09 17:38:39
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MIT科学家Dimitri P. Bertsekas在ASU开设了2023《强化学习》课程，讲述了强化学习一系列主题。Dimitri 的专著《强化学习与最优控制》，是一本探讨人工智能与最优控制的共同边界的著作。
在人工智能和机器学习领域，强化学习作为核心分支之一，吸引了大量研究者和工程师的关注。强化学习与最优控制的关系非常紧密，两者之间的交叉融合不断推动着智能决策与自动化控制技术的进步。MIT科学家Dimitri P. Bertsekas在亚利桑那州立大学（ASU）开设的2023年《强化学习》课程，不仅展示了他的教学风范，而且深入探讨了强化学习的基本理论与实践应用。
Bertsekas教授在其著作《强化学习与最优控制》中，系统地阐述了强化学习与最优控制的共同边界，即如何通过强化学习算法解决最优控制问题。最优控制问题通常关注如何在一个动态系统中，选择最优的控制策略来最大化系统的长期性能。强化学习，作为一种无需模型就能从环境中学习最优策略的方法，为解决这类问题提供了新的视角和工具。
书中可能涉及的关键概念包括马尔可夫决策过程（MDP）、策略评估、策略改进、价值函数、Q函数、策略迭代、值迭代等强化学习的核心算法。通过这些算法，学习者能够理解如何建立一个能够在未知环境中自主学习和决策的智能体。
同时，书中也可能涵盖了如何使用Python实现这些强化学习算法的实战指南。Python作为一种高效、简洁且易于阅读的编程语言，在机器学习领域被广泛应用。掌握使用Python进行强化学习开发，可以快速地构建原型并验证理论模型。
此外，结合现代优化技术，比如深度学习，这本书可能还会探讨如何利用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）来解决更加复杂和高维的控制问题。深度强化学习通过深度神经网络来逼近价值函数或策略，使得智能体能够处理图像、声音等高维数据，从而在诸如游戏、机器人控制、自动驾驶等领域展现出强大的应用潜力。
该书不仅适合于学术研究人员，同样也适合于工程技术人员。对于前者，书中提供的理论分析可以帮助他们深入理解强化学习的工作原理，对于后者，书中的实际案例和编程指导则能够帮助他们将理论知识应用于实际问题中。通过学习Bertsekas教授的著作，读者可以获得一系列解决复杂最优控制问题的工具和方法，为相关领域的发展做出贡献。
《强化学习与最优控制》一书作为强化学习领域的重要文献，为读者提供了一个全面了解和掌握强化学习及其在最优控制领域应用的平台。它不仅强调了理论的深度，也展现了实用的技术，是一本非常值得推荐给相关领域研究者和工程师的重要参考书籍。
2025-04-07 22:39:36
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强化学习中样本的重要性加权转移
此存储库包含我们的强化学习中的重要性加权样本转移》的代码，该代码已在ICML 2018上接受。我们提供了一个小库，用于RL中的样本转移（名为TRLIB），包括重要性加权拟合Q的实现-迭代（IWFQI）算法[1]以及有关如何重现本文提出的实验的说明。
抽象的
我们考虑了从一组源任务中收集的强化学习（RL）中经验样本（即元组）的转移，以改善给定目标任务中的学习过程。 大多数相关方法都专注于选择最相关的源样本来解决目标任务，但随后使用所有已转移的样本，而无需再考虑任务模型之间的差异。 在本文中，我们提出了一种基于模型的技术，该技术可以自动估计每个源样本的相关性（重要性权重）以解决目标任务。 在所提出的方法中，所有样本都通过批处理RL算法转移并用于解决目标任务，但它们对学习过程的贡献与它们的重要性权重成正比。 通过扩展监督学习文献中提供的重要性加
2025-04-02 21:44:35
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该项目聚焦于人工智能领域中的强化学习应用，具体是针对移动边缘计算（MEC）环境下的计算卸载和资源分配问题。MEC是一种新兴的无线通信技术，它将云计算能力下沉到网络边缘，为用户提供低延迟、高带宽的服务。在MEC环境中，智能设备可以将计算密集型任务卸载到附近的边缘服务器进行处理，从而减轻本地计算负担，提升能效。 强化学习是机器学习的一个分支，其核心思想是通过与环境的交互来优化决策策略。在这个项目中，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）被用作解决MEC的计算卸载和资源分配问题的方法。DRL结合了深度学习的特征表示能力和强化学习的决策制定能力，能够处理复杂的、高维度的状态空间。 在计算卸载方面，DRL算法需要决定哪些任务应该在本地执行，哪些任务应上传至MEC服务器。这涉及到对任务计算需求、网络状况、能耗等多种因素的综合考虑。通过不断地试错和学习，DRL代理会逐渐理解最优的策略，以最小化整体的延迟或能耗。 资源分配方面，DRL不仅要决定任务的执行位置，还要管理MEC服务器的计算资源和网络带宽。这包括动态调整服务器的计算单元分配、优化传输速率等。目标是最大化系统吞吐量、最小化用户等待时间或者平衡服务质量和能耗。 项目可能包含以下几个关键部分： 1. **环境模型**：构建一个模拟MEC环境的模型，包括设备状态、网络条件、计算资源等参数。 2. **DRL算法实现**：选择合适的DRL算法，如DQN（Deep Q-Network）、DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）等，并进行相应的网络结构设计。 3. **训练与策略更新**：训练DRL代理在环境中学习最优策略，不断更新网络权重。 4. **性能评估**：通过大量实验验证所提出的算法在不同场景下的性能，如计算效率、能耗、服务质量等。 5. **结果分析与优化**：分析训练结果，找出可能存在的问题，对算法进行迭代优化。 通过这个项目，你可以深入理解强化学习在解决实际问题中的应用，同时掌握深度学习与MEC领域的最新进展。对于想要从事AI和无线通信交叉领域的研究者或工程师来说，这是一个非常有价值的实践案例。。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。
2025-04-02 18:42:27
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RL Latest Tech】分层强化学习：Option-Critic架构算法
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包含算法实现的这个项目，完整的项目
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分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）通过将复杂问题分解为更小的子问题，显著提高了强化学习算法在解决高维状态空间和长期目标任务中的效率。Option-Critic架构是分层强化学习中一种非常有影响力的方法，专门用于自动发现和优化子策略（称为“Option”）。它是在经典的Options框架基础上提出的，用来处理分层决策问题，特别是可以在没有明确的子目标定义的情况下自动学习子策略。
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2025-04-02 15:14:01
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内容概要：本文介绍了一个利用深度学习，特别是强化学习（Reinforcement Learning, RL），来控制行走机器人的项目。目标是通过训练神经网络，使机器人能够根据环境反馈学习步态控制。项目使用Python 3.6+, TensorFlow/PyTorch, OpenAI Gym等工具，并提供了详细的代码结构和核心部分说明，包括环境配置、智能体训练、主控制程序等。
适合人群：具备深度学习和强化学习基础知识的研发人员，对机器人控制有研究兴趣的技术人员。
使用场景及目标：适用于需要使用强化学习控制行走机器人的科研项目或实际应用场景，旨在提升机器人步态控制的效果和稳定性。
阅读建议：读者应具备Python编程基础和一定的深度学习背景。建议从理解项目的基本架构开始，逐步深入了解各个模块的具体实现和调优技巧，最终能够在自己的项目中应用类似的方法。
2025-04-02 00:07:30
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强化学习是一种人工智能领域的学习方法，它通过与环境的交互，使智能体学会如何在特定环境中采取行动以获得最大化的累积奖励。在这个过程中，智能体并不需要事先知道环境的具体动态模型，而是通过试错的方式逐步优化其策略。强化学习在游戏AI、机器人控制、自然语言处理、推荐系统等多个领域都有广泛的应用。
史忠植老师是中国强化学习领域的知名专家，他的强化学习PPT很可能包含了对强化学习的基本概念、核心算法和最新研究成果的深入讲解。PPT可能会涵盖以下几个方面：
1. 强化学习的基本概念：如状态(state)、动作(action)、奖励(reward)、策略(policy)和价值函数(value function)等，以及它们在强化学习框架中的角色。
2. Q-learning算法：这是强化学习中经典的离策略学习算法，通过更新Q值表来逼近最优策略。Q-learning的核心思想是最大化未来奖励的期望，即Q值。
3. SARSA算法：这是一种在线、近策略的学习算法，它在每一步更新当前策略下的Q值，使得智能体在实际执行中不断调整策略。
4. Deep Reinforcement Learning (DQN)：随着深度学习的发展，将神经网络引入强化学习，解决了高维度状态空间的问题，如Atari游戏中的应用。
5. 抵抗性策略（Policy Gradient）方法：这类算法直接对策略进行优化，如REINFORCE和Actor-Critic算法，适用于连续动作空间。
6. 蒙特卡洛学习：基于完整经验序列的学习方法，分为第一类和第二类蒙特卡洛方法，用于计算策略的价值。
7. 模型学习与规划：如动态规划、模型预测控制等，这些方法利用环境模型来指导策略的优化。
国外的RL教材则可能提供了更全面、国际化的视角，涵盖了更多的理论基础、最新进展和实践案例。这些教材可能包括《Reinforcement Learning: An Introduction》(Sutton & Barto) 和《Deep Reinforcement Learning》等经典著作，它们会详细阐述强化学习的理论框架、算法分析以及实际应用中的挑战和解决方案。
通过学习这些资料，你可以对强化学习有深入的理解，掌握如何设计和实现强化学习算法，并能够解决实际问题。同时，史忠植老师的PPT和国外教材的结合，将提供一个理论与实践并重的学习路径，帮助你在强化学习领域建立起坚实的基础。
2024-11-22 15:56:40
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使用逆强化学习进行扫描路径预测
PyTorch的官方实施， （CVPR2020，口头）
我们提出了第一个逆向强化学习（IRL）模型，以学习人类在视觉搜索过程中使用的内部奖励功能和策略。 观察者的内部信念状态被建模为对象位置的动态上下文信念图。 这些地图是由IRL获悉的，然后用于预测多个目标类别的行为扫描路径。 为了训练和评估我们的IRL模型，我们创建了COCO-Search18，COCO-Search18是目前最大的高质量搜索注视数据集。 COCO-Search18有10位参与者在6202张图像中搜索18个目标对象类别中的每一个，进行了约300,000个目标定向注视。 当在COCO-Search18上进行训练和评估时，无论是在与人类搜索行为的相似性还是搜索效率方面，IRL模型在预测搜索注视扫描路径方面均优于基线模型。
如果您正在使用此作品，请引用：
@InProceedings {
2024-10-17 19:21:36
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