传统控制策略,如使用近似线性模型的PID控制,在操作点发生大幅变化时表现不佳。本文提出了一种基于机器学习的方法,采用新的强化学习策略,实现非线性系统的状态调节,并应用于基准非线性液位控制问题。 历史上,强化学习(RL)已被应用于人工智能和机器学习领域,以解决游戏、调度和机器人等领域中的最优序列决策问题。文献[...
可在本地可构建一套独立的量化交易系统,包含的策略: AI策略 强化学习 图网络 深度学习 机器学习 高频交易 因子挖掘 传统规则类策略 代码详细参见目录:egs_trade/rl 自从2017年AlphaGo与柯洁围棋大战之后,深度强化学习大火。 相比于机器学习和深度学习, 强化学习是以最终目标为导向 (以交互作为...
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