【文件属性】：
文件名称：离散控制Matlab代码-learnRL:学习强化学习（在MATLAB中）
文件大小：407KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-23 07:47:17
系统开源
离散控制Matlab代码学习RL
学习强化学习（在MATLAB:registered:中）
抽象的
该软件是一个游乐场，专门针对具有多种设置的详细学习强化学习（RL）。
运动场的核心是基于移动机器人的模型，被称为“扩展的非完整双积分器”（ENDI）。
有关说明，请参见。
总体代码流程图可在中找到。
基本上，代理（也称为“控制器”）连接到环境（系统）并生成操作，以使将来在无限远景中的运行成本（也称为奖励或阶段成本）最小化。
因此，此软件包中的特定目标是停放机器人。
该控制器为多模式控制器，可与各种基线进行比较（标称停车控制器，具有和不具有实时模型估计功能的模型预测控制器）。
包装的主要内容
-初始化脚本
-在MATLAB
2018a中，主文件是一个Simulink模型，顾名思义
-包含评论者定义的函数的脚本
-包装成适合在Simulink中使用的形式的状态空间模型的标准估计量
-确定确定合适的初始状态的方法相同
-包含角色定义为功能的脚本
-标称停车控制器的辅助功能
详细内容如下
一般说明
流程图中的大部分内容说明了该软件的不同部分之间如何交互。
它的主要成分是：
系统
标称控制器
由模型估算器，评论家和演员
【文件预览】：
learnRL-master
----saveSS.m(160B)
----theta_star.m(3KB)
----CartENDI18a.slx(43KB)
----init.m(4KB)
----LICENSE(1KB)
----MATLAB-RL-flowchart.pdf(204KB)
----README.md(9KB)
----mySSest.m(945B)
----ENDI-notes.pdf(153KB)
----critic.m(4KB)
----DEBUG_modEst.m(500B)
----myFindInitState.m(242B)
----optCtrl.m(9KB)