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Learning control of dynamical systems based on Markov decision processes: Research frontiers and outlooks

Zidonghua Xuebao/Acta Automatica Sinica 2012年第5期38卷 673-687页

作者： Xu, Xin Shen, Dong Gao, Yan-Qing Wang, Kai Institute of Automation College of Mechatronic Engineering and Automation National University of Defense Technology Changsha 410073 China Institute of Automation Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems Beijing 100190 China Department of Systems and Industrial Engineering University of Arizona Tucson AZ85721-0020 United States Center for Military Computational Experiments and Parallel Systems Technology National University of Defense Technology Changsha 410073 China

Learning control of dynamical systems based on Markov decision processes (MDPs) is an interdisciplinary research area of machine learning, control theory, and operations research. The main objective in this research area is to realize data-driven multi-stage optimal control for complex or uncertain dynamical systems. This paper presents a comprehensive survey on the theory, algorithms, and applications of MDP-based learning control of dynamical systems. Emphases are put on recent advances in the theory and methods of reinforcement learning (RL) and adaptive/approximate dynamic programming (ADP), including temporal-difference learning theory, value function approximation for continuous state and action spaces, direct policy search, approximate policy iteration, and adaptive critic designs. Applications and the trends for future research and developments in related fields are also discussed. Copyright © 2012 Acta Automatica Sinica. All rights reserved.

关键词： Markov processes

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