【清华大学】当鲁棒控制遇到强化学习：零和博弈视角的非线性拓展
文章概要：
1. 强化学习方法被广泛用于机器人控制领域，但仿真环境和真实环境的差异制约了其落地应用。
2. 鲁棒控制旨在解决被控对象模型的不确定性，其设计目标是抑制不确定性对控制性能的。
3.零和博弈问题或干扰抑制的充分必要条件是顿-雅可比-艾萨克斯（HJI）方程或哈密顿-雅可比（HJ）不等式。
. 现有数值迭代求解框架包含干扰策略、策略和值函数3个元素的交替迭代，其难题是迭代容易振荡失稳。
5. 清华大学升波教授课题组发现，函数求解误差影响框架收敛速度的关键因素。
6. 研究提出松弛求解机制，将值函数求解的等式方程松弛为不等式，策略评估终止条件。
7. 针对不确定性耦合的挑战，建立保障干扰抑制性能的模型误差对消。
8. 研究建立了一种容忍评估误差的松弛策略迭代框架，保障了有界模型误差干扰抑制性能和鲁棒稳定性，非线性系统的棒控制策略设计重要。
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2. 鲁棒控制旨在解决被控对象模型的不确定性，其设计目标是抑制不确定性对控制性能的。
3.零和博弈问题或干扰抑制的充分必要条件是顿-雅可比-艾萨克斯（HJI）方程或哈密顿-雅可比（HJ）不等式。
. 现有数值迭代求解框架包含干扰策略、策略和值函数3个元素的交替迭代，其难题是迭代容易振荡失稳。
5. 清华大学升波教授课题组发现，函数求解误差影响框架收敛速度的关键因素。
6. 研究提出松弛求解机制，将值函数求解的等式方程松弛为不等式，策略评估终止条件。
7. 针对不确定性耦合的挑战，建立保障干扰抑制性能的模型误差对消。
8. 研究建立了一种容忍评估误差的松弛策略迭代框架，保障了有界模型误差干扰抑制性能和鲁棒稳定性，非线性系统的棒控制策略设计重要。
【VTOL控制器】基于深度强化学习DDPG DQN PD的垂直起降系统模型控制器设计Simulink、Matlab代码实现
文章概要：
1. 垂直起降系统因其独特的起降方式和灵活的机动性，在民用和军用领域均具有广阔的应用前景
2. 本文针对VTOL系统的控制问题，提出了一种基于深度强化学习(DRL)算法，包括深度确定性策略梯度(DDPG)、深度Q网络(DQN)以及比例微分(PD)控制器的混合控制策略
3. 该混合控制策略将DDPG、DQN和PD控制器结合起来，以发挥各自的优势：DDPG负责主要控制，DQN负责模式切换PD控制器负责修正和补偿
4. 仿真结果验证了该策略的有效性。未来工作将重点关注更复杂的VTOL模型、硬件平台验证、在线学习和自适应控制、多智能体协同控制
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2. 本文针对VTOL系统的控制问题，提出了一种基于深度强化学习(DRL)算法，包括深度确定性策略梯度(DDPG)、深度Q网络(DQN)以及比例微分(PD)控制器的混合控制策略
3. 该混合控制策略将DDPG、DQN和PD控制器结合起来，以发挥各自的优势：DDPG负责主要控制，DQN负责模式切换PD控制器负责修正和补偿
4. 仿真结果验证了该策略的有效性。未来工作将重点关注更复杂的VTOL模型、硬件平台验证、在线学习和自适应控制、多智能体协同控制
apprenticedfo: 是一个用于深度学习和强化学习的Python库
文章概要：
1. Apprenticedfo是一个深度学习和强化设计的，提供用户友好的，帮助研究人员和开发者快速构建和实验他们。该库支持多种和架构，使得用户能够轻松进行实验、调和部署。
2. 该库的维护者为开源社区，致力于不断更新库的功能。
3. 提供多种常用的和强化学习，如DQN、OA3C等。br>. 具有模块化设计，用户可以更容易地扩展和功能。>5 支持加速，处理数据集和复杂模型。
6.pip安装，你的环境3.6及以上版本：pip install apprenticedfo。
.需求包括 3或更高版本使用虚拟环境避免冲突>8.用于和研究领域，和研究人员可以学习和实验各种深度学习强化学习算法。br>.游戏和自动驾驶等行业中用于智能代理以优化性能决策能力。br>0. 强大的功能和灵活性，从初学者到专家的用户。br>. 具有良好文档和社区支持可以轻松找到帮助和。
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2. 该库的维护者为开源社区，致力于不断更新库的功能。
3. 提供多种常用的和强化学习，如DQN、OA3C等。br>. 具有模块化设计，用户可以更容易地扩展和功能。>5 支持加速，处理数据集和复杂模型。
6.pip安装，你的环境3.6及以上版本：pip install apprenticedfo。
.需求包括 3或更高版本使用虚拟环境避免冲突>8.用于和研究领域，和研究人员可以学习和实验各种深度学习强化学习算法。br>.游戏和自动驾驶等行业中用于智能代理以优化性能决策能力。br>0. 强大的功能和灵活性，从初学者到专家的用户。br>. 具有良好文档和社区支持可以轻松找到帮助和。