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基于Sarsa算法的无人直升机悬停控制
无人直升机悬停控制,利用Sarsa增强学习算法设计.将Sarsa增强学习算法与多层前馈神经网络相结合,对控制器参数进行在线调整,实现对微小型无人直升机悬停控制性能的在线优化.增强学习的值函数逼近器采用N10-12-16结构的多层前馈神经网络,权值学习采用直接梯度下降的近似梯度迭代算法,用ε-Greed策略进行行为选择.
作 者： 蔡文澜 王俊生 税海涛 马宏绪 CAI Wen-lan WANG Jun-sheng SHUI Hai-tao MA Hong-xu 作者单位： 蔡文澜,CAI Wen-lan(国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;空军航空大学,航空控制工程系,吉林,长春,130022)王俊生,税海涛,马宏绪,WANG Jun-sheng,SHUI Hai-tao,MA Hong-xu(国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073)
刊 名： 兵工自动化 ISTIC 英文刊名： ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION 年，卷(期)： 2007 26(7) 分类号： V249.1 TP273 关键词： 无人直升机 悬停控制 Sarsa增强学习算法 多层前馈神经网络【基于Sarsa算法的无人直升机悬停控制】相关文章：
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