15、强化学习:井字棋与A3C算法实现

强化学习:井字棋与A3C算法实现

1. 抽象环境定义

首先,我们定义一个抽象的环境对象,它将系统的状态编码为NumPy对象列表。以下是环境类的定义:

class Environment(object):
    """An environment in which an actor performs actions to accomplish a task.
    An environment has a current state, which is represented as either a single NumPy
    array, or optionally a list of NumPy arrays.  When an action is taken, that causes
    the state to be updated.  Exactly what is meant by an "action" is defined by each
    subclass.  As far as this interface is concerned, it is simply an arbitrary object.
    The environment also computes a reward for each action, and reports when the task
    has been terminated (meaning that no more actions may be taken).
    """
    def __init__(self, state_shape, n_ac
跟网型逆变器小干扰稳定性分析控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
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