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基于BP神经网络的ADP（自适应动态规划）小程序的MATLAB实现示例。这个小程序包含Actor网络和Critic网络，用于解决优化问题。

MATLAB代码示例

% 基于BP神经网络的ADP小程序
% 包含Actor网络和Critic网络% 定义网络结构
inputSize = 2; % 输入层神经元数量
hiddenSize = 10; % 隐藏层神经元数量
outputSize = 1; % 输出层神经元数量% 创建Actor网络
actorNet = fitnet(hiddenSize);
actorNet.numInputs = inputSize;
actorNet.numOutputs = outputSize;% 创建Critic网络
criticNet = fitnet(hiddenSize);
criticNet.numInputs = inputSize;
criticNet.numOutputs = 1;% 训练数据（示例数据，需根据实际问题定义）
% 输入数据
P = [0.1, 0.2; 0.3, 0.4; 0.5, 0.6];
% 目标输出
T = [0.1; 0.2; 0.3];% 数据归一化
[Pn, minP, maxP, Tn, minT, maxT] = premnmx(P, T);% 训练Actor网络
actorNet = train(actorNet, Pn', Tn');% 训练Critic网络
criticNet = train(criticNet, Pn', Tn');% 测试网络
% 输入测试数据
testInput = [0.2, 0.3];
% 归一化输入
testInputNorm = tramnmx(testInput, minP, maxP);
% Actor网络输出
actorOutputNorm = actorNet(testInputNorm');
% 反归一化输出
actorOutput = postmnmx(actorOutputNorm, minT, maxT);% Critic网络输出
criticOutputNorm = criticNet(testInputNorm');
% 反归一化输出
criticOutput = postmnmx(criticOutputNorm, minT, maxT);% 显示结果
disp('Actor网络输出:');
disp(actorOutput);
disp('Critic网络输出:');
disp(criticOutput);

代码说明

1. 网络结构定义：

   • 定义了输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
   • 创建了Actor网络和Critic网络，分别用于策略选择和价值评估。

2. 训练数据：

   • 示例中使用了简单的二维输入数据和目标输出，实际应用中需要根据具体问题定义训练数据。

3. 数据归一化：

   • 使用premnmx函数对数据进行归一化处理，以提高训练效率。

4. 网络训练：

   • 使用train函数训练Actor网络和Critic网络。

5. 测试网络：

   • 输入测试数据，通过归一化处理后输入网络，得到输出后再进行反归一化处理。

注意事项

• 数据准备：需要根据具体问题准备训练数据和测试数据。
• 网络参数调整：可以根据实际问题调整网络结构和训练参数，以获得更好的性能。
• 优化算法：可以结合其他优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）进一步优化网络参数。