简化模型下的DHP学习控制：加速与鲁棒性提升

本文主要探讨了一种创新的控制策略——基于复杂过程简化模型的DHP（Dual Heuristic Programming）学习控制方法。在传统的DHP方法中，控制算法通常依赖于被控对象的精确数学模型，以便计算状态和控制动作的雅可比矩阵（Jacobian matrix）。这种方法的局限在于模型的精确度要求高，而且在实际应用中往往难以获取。为解决这个问题，研究者提出了一个突破性的解决方案，即通过简化模型来近似计算雅可比矩阵，从而实现学习控制。 简化模型是通过减小系统复杂性，提取关键特征，构建出易于处理的模型，而无需完整的精确模型。这样做的好处在于，即使对被控对象的真实特性了解有限，也能进行有效的控制决策。这种方法的优势体现在两个方面：首先，简化模型降低了学习控制的难度，使得算法能够在较短的时间内收敛，提高了控制效率；其次，由于简化模型的鲁棒性，它能够更好地应对实际环境中参数变化带来的不确定性，增强系统的稳定性。 以生化反应器的定值控制为例，作者通过仿真展示了这种基于简化模型的DHP学习控制方法的实际效果。结果显示，相比于标准DHP方法，该策略显著加快了学习过程，并且在面对更广泛的参数变化时展现出更好的适应性和鲁棒性。这表明，对于那些模型构建困难或者模型精确度要求不高的复杂控制系统，该方法具有很高的实用价值。 本文的研究不仅对强化学习领域有所贡献，也拓宽了DHP方法的应用范围，特别是在需要处理不确定性和复杂动态环境的工业过程控制中。陈宗海和文锋两位作者通过他们的专业知识和研究，为复杂系统的建模与控制以及智能控制技术的发展提供了新的思考角度和实践手段。