Reinforcement
Observational Learning
Reinforcement Schedules
State Space Representation
Hierarchy of Motor Control
One-Degree-of-Freedom System
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1School of Electronic and Electrical Engineering, Lanzhou Petrochemical University of Vocational Technology, Lanzhou, 730060, Gansu, China. 18993189373@163.com.
本研究介绍了适应性信任区域政策优化行动空间压缩 (ATRPO-ACS),这是一种深度强化学习方法,可以改善复杂的行动空间中的适应性控制. 它提高了效率,并减少了机器人臂和微电网等应用中的错误.
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