非线性阀门控制的强化学习：将 DDPG 应用于非线性阀门的“最佳”控制。 可适用于其他模拟植物。-matlab开发

概括： * 此代码随附于题为“阀门控制的强化学习”的论文https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100030 * 该论文探讨了 RL 对非线性系统的优化控制* 平台：MATLAB 的强化学习工具箱（R2019a 版）和 Simulink * 运行 `main.m` 以执行测试运行以确保代码正常工作。 它依次运行4个代码文件。 它将训练一个只有 100 集的代理，将其存储在 `\results` 文件夹中，根据 PID 对其进行验证，执行稳定性分析（在现有的传递函数数据文件上，存储在 `\data` 文件夹中）并生成绘图和将它们存储在\ results文件夹中。 #### 训练 RL 控制器： * `code_DDPG_Training.m`：使用DDPG以分阶段方式训练代理的训练代码。 使用 sm_DDPG_Training_Circuit.slx。 该