【摘 要】
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在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了
【机 构】
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北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773373);北京市自然科学基金(4162065);中国科协青年人才托举工程;中国科学院青年创新促进会资助~~
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在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了有效地求解复杂动态系统的优化控制问题,结合自适应评判,动态规划和人工神经网络产生的自适应动态规划方法已经得到广泛关注,特别在考虑不确定因素和外部扰动时的鲁棒自适应评判控制方面取得了很大进展,并被认为是构建智能学习系统和实现真正类脑智能的必要途径.本文对基于智能学习的鲁棒自适应评判控制理论与主要方法进行梳理,包括自学习鲁棒镇定,自适应轨迹跟踪,事件
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