[发明专利]基于强化学习的神经网络控制方法及强化学习系统在审
| 申请号： | 202010115498.1 | 申请日： | 2020-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN111445005A | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 陈保卫;刘淼;李庚达;梁凌;李雄威;王昕;段震清;张婷;胡勇;曾德良 | 申请（专利权）人： | 国电新能源技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京大成律师事务所 11352 | 代理人： | 陈福 |
| 地址： | 102209 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的神经网络控制方法及强化学习系统。本发明中，动作网络根据被控对象或其机理模型的阶次和迟延来确定状态控制量，被控对象接收动作网络发送的状态控制量输出动作值；由估值网络基于输出动作值对当前控制效果与预定目标对比进行评价，在对被控对象或其机理模型探索过程中加入随机扰动和模型变化，并同时对动作网络和估值网络进行更新，获得控制律。通过动作网络和估值网络对被控对象或其机理模型的探索，不断更新和优化控制策略，在一定程度上模拟人对环境的探索和学习过程，最终得到一个快速准确且具有一定鲁棒性的神经网络控制器，能用于解决许多控制领域的难题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 神经网络 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
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