ADP算法matlab
时间: 2023-10-31 21:55:07 浏览: 130
ADP算法是一种用于解决动态规划问题的算法,它可以通过迭代优化的方式找到最优解。在Matlab中,可以使用ADP算法进行模型建立和求解。具体的步骤如下:
1. 首先,定义问题的动态规划模型。这包括定义状态、决策和目标函数等。
2. 然后,使用ADP算法的基本函数进行迭代优化。其中,AetionCaleulatejacobian函数用于计算Jacobian矩阵,它是ADP算法中的一个重要步骤,用于确定迭代方向。
3. 接下来,使用mapminmax函数对输入数据进行归一化处理。这是为了确保输入数据的范围在[-1,1]之间,以便更好地进行计算。
4. 在进行归一化后,可以使用神经网络工具箱中的相关函数来进行模型拟合和训练。这包括mapminmax函数、purelin函数和tansig函数等。
综上所述,ADP算法是一种用于解决动态规划问题的算法,在Matlab中可以通过AetionCaleulatejacobian函数和相关的归一化函数来实现模型建立和求解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [自适应动态规划ADP](https://blog.csdn.net/weixin_34404808/article/details/116087088)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB矩阵基础操作,提供一些基础操作示例](https://download.csdn.net/download/li171049/88249335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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在线ADP近似动态规划算法
ADP(Approximate Dynamic Programming)是一种近似动态规划算法,用于解决在状态空间和动作空间巨大时,传统的DP算法计算复杂度过高的问题。ADP算法通过近似计算最佳总成本函数,以在实际应用中实现动态规划。
在ADP算法中,常用的方法是使用函数逼近来近似最佳总成本函数。这可以通过使用函数近似器(如神经网络)来实现。具体步骤如下:
1. 定义状态空间、动作空间和奖励函数。
2. 初始化函数逼近器的参数。
3. 迭代更新函数逼近器的参数,直到收敛。每次迭代包括以下步骤:
- 在当前参数下,使用近似最佳总成本函数计算每个状态的值函数。
- 根据值函数和奖励函数,计算每个状态的最佳动作。
- 使用采样的经验数据更新函数逼近器的参数,以逼近最佳总成本函数。
4. 返回近似的最佳总成本函数和最佳策略。
需要注意的是,ADP算法是一种近似算法,其结果可能不是全局最优解。但在实际应用中,由于状态空间和动作空间的巨大规模,ADP算法可以提供较好的近似解,并且具有较低的计算复杂度。