基于马氏决策过程模型的动态系统学习控制:研究前沿与展望
基于马氏决策过程(Markov decision process,MDP)的动态系统学习控制是近年来一个涉及机器学习、控制理论和运筹学等多个学科的交叉研究方向,其主要目标是实现系统在模型复杂或者不确定等条件下基于数据驱动的多阶段优化控制.本文对基于MDP的动态系统学习控制理论、算法与应用的发展前沿进行综述,重点讨论增强学习(Reinforcement learning,RL)与近似动态规划(Approximate dynamic programming,ADP)理论与方法的研究进展,其中包括时域差值学习理论、求解连续状态与行为空间MDP的值函数逼近方法、直接策略搜索与近似策略迭代、自适应评价设计算法等,最后对相关研究领域的应用及发展趋势进行分析和探讨.
学习控制、Markov决策过程、增强学习、近似动态规划、机器学习、自适应控制
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TP273.22(自动化技术及设备)
国家自然科学基金61075072;90820302;60921061;霍英东青年教师基金优选资助课题114005;教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-10-0901
2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
673-687
