求问自适应动态规划ADP 、强化学习RL、和自适应评价学习ACL之间的联系与区别。

是小许x. 2021-05-26 03:00:43

本人控制领域新手一枚，想知道一下这三个在控制领域有啥区别？

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强化学习和自适应动态规划 本文主要记录一下控制领域强化学习和自适应动态规划的发展，主要分为如下几个方向展开：以早期Werbos提出Actor-Critic结构的Adaptive Dynamic Programming，并大致分成四类结构，包括DHP、HDP、ADDHP、ADHDP等等，这些算法大多数是通过收集数据进行离线算法。1 以Frank Lewis等人的自适应动态规划，包括On policy、Off policy和新提出的同步策略迭代，连续系统的Integral Reinforcement

一、基本概念 自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming, ADP）由美国学者Paul J. Werbos在1977年首次提出，是机器学习的重要分支 – 强化学习算法的理论基石。该方法以最优性原理为基础，融合人工智能的先进方法，模拟人通过环境反馈进行学习的思路，有效地解决了动态规划“维数灾”的问题。近年来，自适应动态规划被认为是一种非常接近人脑智能的自学习最优控制方法，并得到了广泛的关注。二、经典书籍 ...

(自适应动态规划综述) 摘要：自适应动态规划(Adaptive/Approximate Dynamic Programming，ADP)是最优控制领域新兴起的一种近似最优方法，它在人工智能领域、强化学习、人工神经网络、模糊系统、演化计算等方面蓬勃发展，为求解非线性系统优化问题提供了很多解决思路和具体技术方法，是当前国际最优化领域的研究热点。本文将按照自适应动态规划的研究背景意义、国内外研究现状、理...

领导-跟随策略是多智能体系统中广泛应用的一种协调控制方法。在这种策略中，系统中的某些智能体被指定为领导者（Leader），负责制定全局目标和行动计划；其余智能体则作为跟随者（Follower），根据领导者的指令和自身状态进行行动调整。该策略的核心在于确保所有智能体能够在自主决策的基础上，协同完成系统的整体任务。自适应动态规划（ADP）是一种基于动态规划（DP）和自适应控制理论的优化控制方法。ADP通过利用历史经验和当前状态，动态优化未来的决策，以实现最优控制策略。

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