本文探讨了如何结合强化学习的思想在MATLAB中实现最优线性二次型调节器（LQR）控制器的仿真。通过将系统建模为马尔科夫决策过程，并利用MATLAB的lqr函数计算控制器增益，智能体通过与环境交互学习最优策略，以最小化性能指标。
基于增强学习的最优线性二次型调节器（LQR）控制器 MATLAB 仿真
在控制系统中，LQR（线性二次型调节器）是一种常用的控制器设计方法，它通过优化线性二次型性能指标来实现最优控制。强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。本文将结合强化学习的思想，使用 MATLAB 进行 LQR 控制器的仿真实现。
LQR 控制器的设计目标是最小化系统的性能指标，通常使用状态误差和控制输入的加权和作为评估指标。在强化学习中，我们可以将系统建模为马尔科夫决策过程（MDP），其中状态是系统的状态，动作是控制输入，奖励函数可以根据性能指标定义。通过与环境的交互，智能体可以学习到最优策略来最小化累积奖励。
下面是使用 MATLAB 实现基于强化学习的最优 LQR 控制器的代码示例：
% 强化学习参数
num_episodes = 1000; % 训练的回合数
max_steps 
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