【MATLAB教程案例67】基于Actor-Critic结构强化学习的车杆平衡控制系统matlab仿真

最新推荐文章于 2024-05-29 20:44:40 发布
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分类专栏： ★教程1:matlab入门100例 文章标签： matlab Actor-Critic结构 强化学习 车杆平衡控制 matlab入门案例
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该教程介绍了如何在MATLAB 2022b中使用Actor-Critic结构进行强化学习，特别是应用在车杆平衡控制问题上的仿真。详细讲解了创建环境、构建Critic和Actor神经网络、智能体设置、训练参数及测试过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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目录

1.软件版本

2.Actor-Critic结构强化学习

3.matlab编程实现

3.1创建环境

3.2 创建critic网络

3.3 创建actor网络

3.4创建智能体

3.5训练参数

3.6训练和测试

1.软件版本

matlab2022b

        关于强化学习的相关工具箱函数，在matlab2022b中得到了较好的支持，故我们使用这个版本作为学习版本使用

2.Actor-Critic结构强化学习

        Actor是一个神经网络，Critic也是一个神经网络ÿ

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【参数辨识】基于Actor-Critic构架的系统参数辨识matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
08-01 196
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基于Actor-Critic结构的车杆平衡控制系统的MATLAB仿真
2301_79325657的博客
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为了实现这一目标，我们将使用强化学习方法，具体而言，是基于Actor-Critic结构的方法。在强化学习中，Actor-Critic结构是一种常用的算法体系，它结合了策略评估和策略改进两个方面。本文将介绍如何利用Actor-Critic结构实现车杆平衡控制系统的MATLAB仿真，并提供相应的源代码。通过以上步骤，我们可以实现基于Actor-Critic结构的车杆平衡控制系统的MATLAB仿真。然后，我们创建了Actor和Critic对象，并指定了它们的输入和输出。方法来更新Agent的策略。
矩阵对策Matlab代码-L2RPN-using-A3C:使用Actor-Critic框架进行L2RPN挑战的强化学习(https://l2r
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矩阵指针Matlab代码L2RPN-使用-A3C 使用 Actor-Critic 框架进行 L2RPN 挑战 ( & ) 的强化学习。 使用此代码训练的代理是挑战的获胜者之一。 代码使用pypownet环境()。 该代码是在 LGPLv3 许可下发布的。 要求 Python >= 3.6 凯拉斯 pypownet 虚拟环境 (conda/venv) 推荐 Pypownet 安装和文档： 文件说明 PDF文件 Amar_L2RPN_IJCNN_git.pdf - 在 IJCNN-2019 的 L2RPN 研讨会上介绍该方法。 总结方法和培训方法中的想法。 Numpy 文件 valid_actions_array_uniq.npz - 有效唯一动作矩阵 valid_actions_masking_subid_perm.npz - 将变电站 Id 映射到用于屏蔽参与者输出的唯一有效动作的矩阵 Python文件 valid_switching_controls.py - 创建上述 numpy 文件的 python 文件 pypow_14_a3c_final.py - 用于使用 A3C 训练演员
Actor-Critic
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【控制】使用actor-critic控制器的简易二阶系统matlab仿真
最新发布
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bear_miao的博客
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1、资源内容：基于Matlab实现两节点机械臂控制（源码+PPT+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。
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由于实验室要求每周PPT分享汇报，在这一过程中，需要花费时间去整理 强化学习，深度学习，Actor-critic基本知识点，耗时较长，因此将相关PPT上传，供有需要的游客查阅。
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