强化学习的方法实现小车的最优控制（最优控制大作业）

资 源 简 介

强化学习的方法实现小车的最优控制（最优控制大作业）

详 情 说 明

在控制工程领域，强化学习为复杂系统的优化控制提供了创新解决方案。本次大作业的核心目标是利用强化学习算法训练智能体实现小车的最优控制，其实现过程涵盖以下关键环节：

环境建模 将小车物理系统抽象为马尔可夫决策过程（MDP），明确状态空间（如位置、速度）、动作空间（如油门、刹车力度）以及状态转移的动态特性。考虑引入摩擦力、斜坡等现实因素提升仿真真实性。

奖励函数设计 构建兼顾效率与稳定性的奖励机制：正向奖励包括目标接近奖励（与终点距离缩短）、速度维持奖励；负向惩罚包含偏离轨道惩罚、急加速/刹车惩罚。采用奖励塑形技术加速训练收敛。

算法选择与优化 对比Q-learning、DDPG或PPO等算法的适用性： 离散动作空间可采用深度Q网络（DQN） 连续控制场景更适合策略梯度类算法 重点解决稀疏奖励问题，可引入课程学习（Curriculum Learning）逐步提升任务难度。

训练策略 实施经验回放（Experience Replay）打破样本相关性，优先回放关键转折点样本。探索-利用平衡方面，采用自适应ε-greedy或Ornstein-Uhlenbeck噪声策略。

该方法的优势在于不依赖精确的系统动力学模型，通过与环境交互自主学习最优策略。实际部署时需考虑状态观测噪声、执行器延迟等现实约束，可通过域随机化（Domain Randomization）提升策略鲁棒性。