基于Sarsa算法的无人直升机悬停控制

• 作者: 王俊生 税海涛 蔡文澜 马宏绪
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 无人直升机 悬停控制 Sarsa增强学习算法 多层前馈神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 自动测量与控制
• 页码范围: 54-56
• 页数: 3页
• 分类号: V249.1|TP273
• 字数: 1799字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2007.07.028

摘要

无人直升机悬停控制,利用Sarsa增强学习算法设计.将Sarsa增强学习算法与多层前馈神经网络相结合,对控制器参数进行在线调整,实现对微小型无人直升机悬停控制性能的在线优化.增强学习的值函数逼近器采用N10-12-16结构的多层前馈神经网络,权值学习采用直接梯度下降的近似梯度迭代算法,用ε-Greed策略进行行为选择.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马宏绪	国防科技大学机电工程与自动化学院	54	650	13.0	23.0
2	王俊生	国防科技大学机电工程与自动化学院	4	141	3.0	4.0
3	蔡文澜	国防科技大学机电工程与自动化学院	4	141	3.0	4.0
5	税海涛	国防科技大学机电工程与自动化学院	12	187	6.0	12.0