【摘 要】
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强化方法是一种通过行为学习,得到最佳控制策略的方法。本文研究利用这种方法实现项目中超导悬浮车运动过程最佳停车问题。通过模型的建立,转化为求导系统的最优化问题;超导
【机 构】
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广州华南理工大学自动化科学与工程学院
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强化方法是一种通过行为学习,得到最佳控制策略的方法。本文研究利用这种方法实现项目中超导悬浮车运动过程最佳停车问题。通过模型的建立,转化为求导系统的最优化问题;超导磁悬浮车的控制由于会受到电磁干扰、悬浮高度等的影响,用传统的方法求解控制方法将需要求得精确的控制模型;而利用Q-Learning方法,通过多次样本的学习,寻求最佳的控制策略,则可求得在不同速度下的最佳控制策略。最后,使用Q-Learning方法的控制策略在仿真中得到了很好的效果,该控制方法将进一步应用于超导模型悬浮车的控制。
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