強化學習--綜述3之強化學習的分類

強化學習的分類   RL 算法能夠分爲基於模型的方法(Model-based)與免模型的方法(Model-free)。   1）前者主要發展自最優控制領域。一般先經過高斯過程(GP)或貝葉斯網絡(BN)等工具針對具體問題創建模型,而後再經過機器學習的方法或最優控制的方法,如模型預測控制(MPC)、線性二次調節器(LQR)、線性二次高斯(LQG)、迭代學習控制(ICL)等進行求解。   2）然後者更

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