matlab DQN

MATLAB DQN 是一种使用深度强化学习算法（Deep Q-Network）来解决倒立摆问题的方法。在倒立摆的数值仿真建模完成后，我们需要修改DQN算法，使其适应倒立摆环境。[2] DQN算法是一种基于Q-learning的深度学习算法，通过神经网络近似Q函数来实现智能体的训练。在训练过程中，我们以每一个episode中DQN控制倒立摆不倒的时长作为性能评估的标志。

为了实现倒立摆的DQN控制，我们需要修改程序的整体框架，使其更简洁、更易于维护。同时，我们还需要对神经网络进行调整，使其能够接收倒立摆的状态作为输入，并输出相应的动作。

在倒立摆的数值仿真建模中，我们已经实现了倒立摆方程，并通过ODE45函数进行了求解。在DQN控制中，我们可以利用这些仿真结果作为训练数据，来训练神经网络。具体来说，我们可以将倒立摆的状态作为输入，将神经网络的输出作为动作，并通过强化学习的方式来调整神经网络的参数。

通过以上步骤，我们就可以实现倒立摆的DQN控制。这种方法可以帮助我们解决倒立摆问题，提高倒立摆的稳定性和控制性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB强化学习入门——五、倒立摆的DQN神经网络控制](https://blog.csdn.net/weixin_43723517/article/details/104720261)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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