[发明专利]一种基于深度确定性策略梯度的自适应控制方法在审
| 申请号： | 202011297651.3 | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112597693A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 卢旺;孟凡石;孙继泽 | 申请（专利权）人： | 沈阳航盛科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广东良马律师事务所 44395 | 代理人： | 刘海杰 |
| 地址： | 110000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度确定性策略梯度的自适应控制方法，依据真实系统特性构建的仿真训练环境；构建状态(观测量)，回报函数，截止条件，动作；构建深度确定性策略梯度方法的critic网络、actor网络和相应的目标网络，通过与仿真训练环境的试错交互进行训练；使用actor网络训练结果作为该系统的控制器。本发明将深度强化学习方法应用于控制器设计，介绍该方法的实施步骤，通过离线仿真训练，达到控制器要求后移植到真实环境中，实现非线性系统自适应控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 确定性 策略 梯度 自适应 控制 方法 | ||
【主权项】：
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