Q学习与BP神经网络：连续倒立摆控制的无模型解决方案

"基于Q学习算法和BP神经网络的倒立摆控制研究主要探讨了一种结合强化学习与神经网络技术来解决复杂控制系统问题的方法。倒立摆作为非线性系统的一个典型例子，其平衡控制一直是自动化领域的研究热点。早期的研究者如Barto和Anderson分别采用单层和双层神经网络，配合AHC算法，实现了状态离散化的倒立摆控制。 然而，对于连续状态的问题，传统的离散化处理方法会面临维度灾难，即随着状态空间的增长，所需的存储资源呈指数级增长。为克服这一问题，本文提出了一种新颖的解决方案，即利用BP神经网络来逼近Q值函数，避免了离散化的复杂性。Q学习算法在此过程中扮演了关键角色，它是一种无需完整模型的学习策略，适用于信息不完全的马尔可夫决策问题。 作者通过训练BP神经网络，使其能够捕捉到Q值函数的复杂关系，并利用神经网络的泛化能力，成功实现了对确定性和随机倒立摆模型的无模型学习控制。这种方法不仅解决了平衡控制问题，而且在学习效果上相较于AHC等传统方法表现更优。 该研究的意义在于验证了Q学习和神经网络相结合可以有效地处理连续状态下的控制问题，展示了无模型学习控制在特定系统中的可行性和有效性。这为复杂系统控制提供了新的思考角度和技术手段，对于推进智能控制领域的理论发展和实际应用具有重要价值。"