AC演员评委算法实现车杆平衡控制与MATLAB程序详解视频课程学习指导书

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更新时间: 2025-03-09 加入收藏
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内容简介

《AC算法及MATLAB程序实现车杆平衡控制视频》共2章6节视频总学时137分钟,合2.3小时。它是《深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频》(合29.7小时)的第6章。本课程是利用AC算法对论文常用模型——车杆平衡控制的应用实例,涉及程序详解及论文用图与误差分析等问题,这是一个完整的论文毕设写作和科研实例

主要内容包括视频课程亮点与全部免费提供程序及辅导答疑说明,车杆平衡控制问题,构建评判员和演员网络,AC智能体创建及模拟结果解读,训练过程动画及其分析结论,可改7处及其可改建议,扩展问题及思考如何调参与总结。

全部免费提供MATLAB程序,免费提供PPT课件,免费提供辅导答疑。


如何为己所用

(1)对自己问题选定出状态、连续动作和奖励函数。

(2)只需将自己问题的状态、连续动作和奖励函数创建环境即可,完整得到论文写作所需的数据、论文用图。

前期基础衔接课程

(1)《强化学习的基本概念与理论》

(2)AC算法及其步骤与优缺点分析》

后期选学相关课程推荐

(1)DQN算法及MATLAB程序详解实现车杆平衡控制视频》

强化学习类算法视频课程】推荐

(1)《强化学习(RL)及其应用与MATLAB程序详解视频》

(2)《深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频》

(3)《强化学习设计器使用与MATLAB程序详解视频》

(4)《如何创建强化学习问题的MATLAB环境及程序详解视频》

(5)《如何创建强化学习问题的Simulink环境及程序详解视频》

(6)DQN算法实现车杆平衡控制与MATLAB程序详解视频》

(7)PG算法实现双积分系统控制与MATLAB程序详解视频》

(8)AC算法实现车杆平衡控制与MATLAB程序详解视频》

(9)DDPG算法实现双积分系统控制与MATLAB程序详解视频》


一、学习指导方案

1、全部视频都在网上。请首先按照视频文件序号由小到大(若前序号相同,说明视频内容密切联系,再看后面序号大小)的序号观看,保证内容由浅入深地顺序学习。

2、在看视频的同时,利用【倍速】【暂停】【倒回】操作,最好运行程序文件。

3、将存在的问题记录下来,看看视频是否讲解。对视频还是没有讲解的问题,尽快问【面对面数学】答疑。

4、视频观看结束后,看看PPT课件,复习、巩固学习效果。

5视频清晰度:(1)建议屏幕分辨率设置1920x1080 或者屏幕分辨率1280x720。(2)全屏播放。这样看视频更加清晰。

        6倍速播放:现在【淘宝新平台】已经具备【倍速播放】视频功能。


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