学习指导书
【内容简介】
《DQN算法及MATLAB代码程序实现车杆平衡控制视频》共2章36节视频，总学时384分钟，合6.4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5章。本课程是利用DQN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：视频课程内容介绍及慎拍不拍建议与辅导答疑说明，车杆平衡控制问题简介，CPInit函数详解，AgInit和Reward函数详解，CPReset函数详解及记录变量初始化，tcegre函数详解及得到Qmax和动作，CPEqs函数和ode45详解及新状态，PMove函数详解及各步训练过程分析，两网络复制及随机取训练样本，CalQtar详解及Q_target，程序7_1完整运行及结果解读分析，结果5个对比及3个数值指标，回合控制时长及快速收敛数值指标，局部平稳性及持续控制回合数指标，完整回合与不完整回合及原因分析，思考贪婪策略阈值及奖惩关系，思考数值指标与使用程序及总结。
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、动作和奖励函数。
(2)只需将自己问题的状态、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)《DQN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函数程序详解实现车杆平衡控制视频》
(2)《AC算法实现车杆平衡控制与MATLAB程序详解视频》
【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为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。
