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利用Q-学习算法,针对模型未知只有数据可用的非线性被控对象,解决最优镇定控制问题。由于状态空间和控制空间的连续性,Q-学习只能以近似的方式实现。因此,文中提出的近似Q-学习算法只能获得一个次优控制器。尽管求得的控制器只是次优,但是仿真研究表明,对于强非线性被控对象,相比线性二次型调节器和深度确定性梯度下降方法,文中方法的闭环吸引域更宽广,实际指标函数也更小。