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Recent Progress in Reinforcement Learning and Adaptive Dynamic Programming for Advanced Control Applications 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 1, 页码: 18-36
作者:  Ding Wang;  Ning Gao;  Derong Liu;  Jinna Li;  Frank L. Lewis
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Adaptive dynamic programming (ADP)  advanced control  complex environment  data-driven control  event-triggered design  intelligent control  neural networks  nonlinear systems  optimal control  reinforcement learning (RL)  
Online Minimax Q Network Learning for Two-Player Zero-Sum Markov Games 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2022, 卷号: 33, 期号: 3, 页码: 1228-1241
作者:  Zhu, Yuanheng;  Zhao, Dongbin
收藏  |  浏览/下载：185/0  |  提交时间：2022/06/10
Games  Nash equilibrium  Mathematical model  Markov processes  Convergence  Dynamic programming  Training  Deep reinforcement learning (DRL)  generalized policy iteration (GPI)  Markov game (MG)  Nash equilibrium  Q network  zero sum  
基于值分解优化的多智能体深度强化学习方法研究 学位论文
工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  王凌霄
Adobe PDF(13415Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：178/9  |  提交时间：2021/06/15
深度强化学习  多智能体系统  价值函数分解算法  图神经网络  
Discrete-Time Stable Generalized Self-Learning Optimal Control With Approximation Errors 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2018, 卷号: 29, 期号: 4, 页码: 1226-1238
作者:  Wei, Qinglai;  Li, Benkai;  Song, Ruizhuo
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Adaptive Critic Designs  Adaptive Dynamic Programming (Adp)  Approximate Dynamic Programming  Generalized Policy Iteration (Gpi)  Neural Networks  Neurodynamic Programming  Nonlinear Systems  Optimal Control  Reinforcement Learning  
连续状态空间的强化学习问题 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2007
作者:  何源
Adobe PDF(2826Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：422/0  |  提交时间：2015/09/02
强化学习  连续状态空间  核方法  函数逼近  Reinforcement Learning  Continuous State Space  Kernel Method  Function