一种用于混合控制设计的强化学习方法
系统与控制
2020-09-03 v1 人工智能
系统与控制
摘要
本文针对数学模型未知的混合系统设计混合控制策略。我们的贡献有三方面。首先，我们提出一个将混合控制设计问题建模为单一马尔可夫决策过程（MDP）的框架。该结果促进了强化学习（RL）文献中现成算法在设计最优控制策略中的应用。其次，我们在所提MDP框架中建模了一组混合控制设计问题的基准示例。第三，我们针对混合动作空间改进了近期提出的近端策略优化（PPO）算法，并将其应用于上述一组问题。观察到在每种情况下算法均收敛并找到最优策略。
引用
@article{arxiv.2009.00821,
title = {A reinforcement learning approach to hybrid control design},
author = {Meet Gandhi and Atreyee Kundu and Shalabh Bhatnagar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.00821},
year = {2020}
}
备注
9 pages