融合模型预测控制(MPC)的RL算法

算法原理 1. 总体框架

融合模型预测控制（MPC）的强化学习（RL）算法框架主要包括以下几个核心部分：

环境模型学习：使用RL方法学习环境的动力学模型。 MPC优化：基于学习到的模型，使用MPC方法来优化控制策略。 策略更新：将MPC生成的控制序列用于更新RL策略。 2. 具体步骤 初始化：初始化环境模型、RL策略和MPC优化器。 交互与环境模型更新： RL策略交互：智能体根据当前策略与环境交互，收集数据。 模型更新：使用收集到的数据更新环境模型。 MPC优化： 预测与优化：使用更新后的环境模型预测未来状态，并求解优化问题，生成控制序列。