自适应动态规划算法CODE
时间: 2024-08-09 16:00:43 浏览: 104
自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming, ADP)是一种优化技术,它在传统的动态规划基础上引入了学习和调整的机制,通常用于处理非线性、高维或复杂系统的问题,尤其是那些难以预知所有状态转移函数的情况。ADP的核心思想是在搜索过程中逐步地逼近最优策略,通过不断观测环境反馈和更新模型参数,而不是一次性计算出全局最优解。
这种算法通常分为两个步骤:
1. **在线学习**:每次决策后,算法会基于当前观察结果和先前经验,调整策略参数,比如通过梯度下降或其他机器学习方法。
2. **离线学习**:利用历史数据对学习到的策略进行迭代优化,可能会结合模型预测或模拟退火等手段。
ADP的应用场景包括控制理论、机器人路径规划、投资组合优化等,其中著名的算法如Q-learning(一种强化学习方法)就是一种自适应动态规划的例子。
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