增强学习（Reinforcement Learning and Control） - JerryLead - 博客园 应用，比如自动直升机，机器人控制，手机网络路由，市场决策，工业控制，高效网页索引等。
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Based on neural network and combined with adaptive capability of reinforcement learning, it can execute velocity tracking control through online learning of neural network.
该控制方法基于神经网络并结合强化学习的自适应能力，通过神经网络的在线学习对车速进行跟踪控制。
The reinforcement learning is adopted to control and decision for AUV, and Q-learning, BP neural net, artificial potential is integrated to avoidance planning for AUV.
主要采用强化学习的方法对AUV进行控制和决策，综合Q学习算法、BP神经网络和人工势场法对AUV进行避碰规划。
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