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控制理论与智能体决策中的强化学习应用
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2强化学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3控制理论简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.4智能体决策问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.5本文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
强化学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.1基本概念与要素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2核心算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3强化学习在控制领域的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
控制理论与强化学习的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.1传统控制方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.2基于强化学习的最优控制问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.3基于值函数的控制器设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.4模型辅助的强化学习控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
智能体决策中的强化学习应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.1任务规划与路径优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.2资源分配与调度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.3风险评估与鲁棒控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.4人机交互与自适应控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
强化学习控制算法的改进与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.1深度强化学习及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.2基于模型的强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
5.3多智能体强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
5.4偏离策略强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
实验与案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
6.1实验平台与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
6.2基于强化学习的控制算法实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
6.3智能体决策应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
6.4实验结果分析与比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
7.2研究不足与局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
7.3未来研究方向展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
1.内容综述
1.1研究背景与意义
强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，它在控制理论和智能体决策中扮演着重要角色。随着人工智能技术的快速发展，强化学习在各个领域得到了广泛应用，如游戏、机器人控制、自动驾驶、金融等领域。本节将介绍强化学习的研究背景和意义。
强化学习的研究背景可以追溯到20世纪40年代，当时规律控制理论（RegularControlTheory）和决策理论（Decisio
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