增强学习与径向基神经网络结合的自适应控制策略

"一种基于增强学习的自适应控制方法 (2002年)，作者：顾冬雷，陈卫东，席裕庚，发表于《控制与决策》杂志第17卷第4期，2002年7月，上海交通大学自动化研究所" 本文主要介绍了一种新颖的自适应控制算法，特别适用于模型未知且具有时变非线性特性的控制系统。在传统的自适应控制策略中，通常需要预先了解控制对象的动态特性，然而，这种新的方法打破了这一限制。它结合了径向基神经网络（Radial Basis Function Network, RBFN）的建模能力和增强学习（Reinforcement Learning, RL）的自我调整能力。 增强学习是一种机器学习的方法，通过不断的尝试和错误来优化决策策略，以获得最大化的奖励或回报。在控制领域的应用中，增强学习可以动态地调整控制参数，以适应环境的变化。在此文中，作者提出将增强学习引入到自适应控制策略中，无需事先了解控制对象的动态模型，而是通过在线的试错学习过程，积累关于系统行为的信息，并根据这些信息实时调整控制策略。 径向基神经网络是一种特殊的神经网络结构，其隐层神经元的激活函数基于径向基函数，能够有效地处理非线性关系。在这种控制策略中，RBFN被用来近似未知的系统动态，随着控制过程的进行，网络的权重和中心会自我调整，以更好地拟合系统的实际行为。 通过这种结合，控制策略能够在未知环境中逐渐学习和改进，提供逐步优化的控制解，以达到期望的性能指标。这种方法的优势在于其灵活性和自适应性，对于那些难以建模或模型不确定的复杂系统，它提供了更强大的控制能力。 在实际应用中，这种基于增强学习的自适应控制方法可能应用于各种领域，如机器人控制、航空航天系统、电力系统、自动驾驶等，其中控制对象的动态特性可能随时间和环境变化而变化，或者难以精确建模。 这篇论文为解决模型未知的非线性系统的控制问题提供了一个创新的解决方案，通过将增强学习与RBFN相结合，实现了一种无先验知识的自适应控制策略，这在理论研究和工程实践上都具有重要的价值。