解决具有连续动作空间的问题是当前强化学习领域的一个研究热点和难点．在处理这类问题时，传统的强化学习算法通常利用先验信息对连续动作空间进行离散化处理，然后再求解最优策略．然而，在很多实际应用中，由于缺乏用于离散化处理的先验信息，算法效果会变差甚至算法失效．针对这类问题，提出了一种最小二乘行动者一评论家方法(1east square actor—critic algorithm，I。SAC)，使用函数逼近器近似表示值函数及策略，利用最小二乘法在线动态求解近似值函数参数及近似策略参数，以近似值函数作为评论家指导近似策略参数的求解．将I。sAc算法用于解决经典的具有连续动作空间的小车平衡杆问题和mountain car问题，并与Cacla(continuous actor-critic learning automaton)算法和eNAC(episodic natural actor—critic)算法进行比较．结果表明，LSAC算法能有效地解决连续动作空间问题，并具有较优的执行性能．

一种北斗伪距单点定位的整体最小二乘（TLS）算法，马天明，曾繁慧，目前，北斗伪距单点定位一般都采用普通最小二乘定位算法，但是,该算法只是考虑了观测方程的常数项的误差，而实际上观测方程的系�

关于非线性最小二乘优化问题的matlab代码实现，希望对你有帮组

本程序同时在Github进行上传，链接为：https://github.com/Cyyjenkins/powergrid-state-estimation 。如若您不希望消耗CSDN积分，则可前往此处下载:) 本程序通过最小二乘法与快速分解法，以实现电力系统状态估计（电力网系统辨识） 代码内容其实是对之前已经上传代码的重构，修改内容包括： 1.以面向对象形式封装程序，在类函数中同时整合了最小二乘法与快速分解法 2.修复已知bug，新增对错误输入数据的监控 3.将部分显示循环计算修改为向量化计算，以增加运行速度 4.添加大量注释，修改函数名与变量名，调整代码结构，以方便您对程序的理解

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针对非均匀周期采样系统, 通过状态空间模型离散化方法得到其输入输出表达形式. 鉴于参数化后得到的 辨识模型同时包含1 个参数向量和1 个参数矩阵, 利用递阶辨识原理, 将辨识模型分解为分别含有参数向量和参数 矩阵的2 个虚拟子系统; 考虑到系统的因果约束问题, 将包含参数矩阵的子系统分解为子子系统进行辨识, 从而提出 这类非均匀采样系统的递阶最小二乘辨识方法. 仿真例子表明该算法是有效的.

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最小二乘支持向量机算法用于分类和回归分析，文件里包括程序运行所需工具LSSVMlabv1_8_R2009b_R2011a，MATLAB版本比这个高的都可以运行。

自己写的NBI最小二乘窄带干扰滤波器仿真 注释清晰详细 NBI最小二乘窄带干扰消除 滤波器 matlab仿真程序 注释详明