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针对动态规划中的“模型灾”和“维数灾”问题，提出了不需要数学模型和最优控制的执行依赖启发式动态规划（Action-dependent Heuristic Dynamic Programming，ADHDP），而ADHDP执行网络和评价网络采用基于监督学习的误差反向传播（BP）算法，但BP算法收敛速度较慢.在此基础上建立了以径向基神经网络（RBFNN）为执行网络和评价网络，并以梯度下降算法为网络的在线学习算法，对ADHDP的控制算法进行改进.通过用倒立摆学习控制模型进行仿真，验证了改进的ADHDP算法具有良