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

1. 初始化：初始化环境模型、RL策略和MPC优化器。
2. 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。
3. 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。