这将用于训练DDPG算法。 importnumpyasnpclassPIDEnv:def__init__(self):# 初始PID参数self.Kp=1.0self.Ki=0.1self.Kd=0.01self.target=1.0# 目标值defstep(self,action):# 接受一个动作(PID参数调整)self.Kp+=action[0]self.Ki+=action[1]self.Kd+=action[2]# 计算系统输出与目标的差距output=self.sim...
【置顶评论附下载链接】17-基于simulink的单轮ABS系统仿真与控制对比(逻辑门限值/PID/模糊PID) 2772 0 06:34 App 【置顶评论附下载链接】4.2 DDPG训练Simulink倒立摆—python和matlab联合深度强化学习 982 0 02:31 App 【置顶评论附下载链接】14-基于粒子群算法(PSO)对simulink模型PID参数优化整定 1509 0 12...
The traditional PID control method is combined with DDPG algorithm. PID control is used to make the working plane of the manipulator approach the target quickly and coincide with it. Then DDPG algorithm is used to make the manipulator autonomously learn to track the projection ...
ddpg算法进行pid参数整定python代码 ddpg算法流程 本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记,从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发,在小组学习资料的基础上,由浅入深地对知识进行总结和整理,今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联...
基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制 . 本文全文图片 LOS导航原理图 船舶控制的MDP模型 基于强化学习的智能船舶轨迹跟踪控制框图 DDPG基本框架 航向误差曲线 总回报奖励曲线 航迹跟踪效果(实验1) 航迹跟踪结果(实验2) BP-PID控制器控制效果 DDPG控制器控制效果...
PID 控制器: 传统的 PID 控制器是一种工程方法,用于类似问题,但它需要手动调参,并且可能无法很好地处理复杂或未知的环境动态。DDPG 通过从数据中学习,可以更好地适应复杂场景。 总结,对于需要连续动作控制和高维状态空间的自动驾驶车辆,DDPG 是一个非常合适的选择,它在复杂性和效率之间达到了很好的平衡。
MATLAB Simulink®用于模拟非线性阀、工业过程、代理训练电路,以及最终的统一RL-PID验证电路。控制器在强化学习术语中被称为“代理”,使用MATLAB最近推出的(R2019a)强化学习工具箱™,使用DDPG(深度确定性策略梯度)算法进行训练。分级学习是在这项研究中偶然发现的一种技术,它是一种简单的程序化方法,可以在复杂的...
机器作业过程中作业效率低,容易产生故障.针对人工操作翻堆机作业时出现调控不精准的问题,通过试验构建翻堆机作业负荷与翻堆物料含水率,翻堆机行走速度关系模型,并结合翻堆机变频调速控制模型,利用DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)改进PID算法对翻堆作业调速系统进行优化控制.经过Simulink仿真结果表明,DDPG改进PID算法...
You can see the trained agent for DQN in "DDPG_Agent701". You can see the MATLAB code that finds metrics for PID based controller in "PID_find_metrics.m". You can see the Simulink model that contains PID based controller and VTOL plant in "PID_VTOL.slx". ...
DDPG算法pytorch DDPG算法整定pid 关键词 离散动作与连续动作是相对的概念,一个是可数的,一个是不可数的。 在CartPole 环境中,可以有向左推小车、向右推小车两个动作。在 Frozen Lake 环境中,小乌龟可以有上下左右四个动作。在 Atari 的 Pong 游戏中,游戏有 6 个按键的动作可以输出。