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研究强化学习在新型系统控制中的应用与挑战

目录

强化学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1强化学习的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2强化学习的类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3强化学习的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

强化学习在新型系统控制中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1机器人控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1.1机器人路径规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.2机器人运动控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2自动驾驶．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2.1车辆路径规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2.2自适应驾驶决策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.3金融交易．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.3.1半自动交易系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.3.2量化投资策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.4工业制造．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.4.1供应链优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.4.2生产过程调度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.5医疗健康．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.5.1医疗机器人导航．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.5.2疾病预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

强化学习在新型系统控制中面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.1数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.1.1数据量和质量的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.1.2数据隐私与安全问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.2算法选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

3.2.1适用于强化学习的算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.2.2算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

3.3模型评估与调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

3.3.1模型的验证与评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

3.3.2模型调优与迭代．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

3.4实时性与稳定性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

3.4.1实时性的要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

3.4.2系统稳定性问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73

3.5并行性与分布式计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

3.5.1并行计算技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

3.5.2分布式强化学习框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83

4.1