自适应动态规划(近似动态规划)-ADP MATLAB 编程资源
概述
欢迎来到自适应动态规划（Approximate Dynamic Programming，简称ADP）的MATLAB编程资源库。本仓库专为对自适应控制、强化学习及动态规划领域感兴趣的工程师和研究人员设计。ADP是一种强大的理论工具，它结合了动态规划的核心理念与机器学习的近似技术，能够在复杂系统中实现优化控制策略，尤其适用于那些状态空间巨大或无法精确解决的问题。
特点
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理论与实践结合：提供了从基本概念到高级应用的MATLAB代码示例，帮助理解ADP的基本原理及其在实际问题中的应用。
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算法实现：包含多种ADP算法的实现，如价值迭代、策略迭代等，以及它们如何通过函数逼近来简化高维问题的处理。
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案例研究：通过具体案例展示如何将ADP应用于典型控制系统，如无人机导航、能源管理等领域，增强学习的直观性。
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代码注释：详细丰富的代码注释，便于读者理解和修改，快速上手ADP的MATLAB实现。
使用指南
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环境准备：确保你的计算机已安装MATLAB，并建议更新至最新版本以获得最佳兼容性。
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获取资源：直接从本仓库下载资源压缩包或使用Git克隆本仓库到本地。
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运行示例：打开MATLAB，浏览至代码目录，选择一个案例并执行。建议首先从基础示例开始。
- 学习流程：
- 阅读每个脚本开头的说明文档。
- 理解输入输出参数以及核心算法逻辑。
- 调整参数观察不同行为，加深理解。
- 定制应用：根据自己的研究或项目需求，修改现有算法或开发新的功能模块。
注意事项
- 请尊重开源精神，合理引用和分享本资源。
- 在使用过程中遇到任何问题，欢迎在仓库的Issue区提出，社区共同进步。
- 本资源旨在教育和研究目的，商业用途需考虑相应版权与许可问题。
开发者贡献
我们鼓励用户贡献代码、修正错误或增添新功能。如果你有改进或新增的算法实现，请提交Pull Request，成为我们社区的一员。
加入我们，探索自适应动态规划的无限可能，共同推动智能控制技术的发展。无论是初学者还是资深专家，这里都是你深化理解ADP并将其应用于实践的理想之地。开始你的MATLAB ADP之旅吧！