【摘 要】
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小车倒立摆系统是一种具有非线性、强耦合、多变量、欠驱动等特性的自然不稳定系统，倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题。针对该种控制目标，提出了一种基于改进深度学习策略梯度算法的控制方法，控制机构采用强化学习算法作为控制策略。其中，强化学习系统由策略神经网络和基线函数神经网络共同构成，同时神经网络激活函数采用了性能更优的Swish函数，并添加了基线函数以提高训练效率。将新的算法应用于小车倒立摆系
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB1402900）；
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小车倒立摆系统是一种具有非线性、强耦合、多变量、欠驱动等特性的自然不稳定系统，倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题。针对该种控制目标，提出了一种基于改进深度学习策略梯度算法的控制方法，控制机构采用强化学习算法作为控制策略。其中，强化学习系统由策略神经网络和基线函数神经网络共同构成，同时神经网络激活函数采用了性能更优的Swish函数，并添加了基线函数以提高训练效率。将新的算法应用于小车倒立摆系统进行仿真实验，并与经典控制算法进行比较，试验结果证明了本文算法的有效性。
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