| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 强化学习的发展过程 | 第15-18页 |
| 1.3 强化学习的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第20-22页 |
| 第二章 强化学习理论概述 | 第22-30页 |
| 2.1 强化学习(RL)简述 | 第22-23页 |
| 2.2 强化学习理论基础 | 第23-27页 |
| 2.3 举例 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于Q-learning算法的柔性结构控制器 | 第30-46页 |
| 3.1 柔性尺建模 | 第30-35页 |
| 3.1.1 柔性尺物理模型 | 第30-34页 |
| 3.1.2 柔性尺物理模型的仿真 | 第34-35页 |
| 3.2 基于Q-learning算法控制器的构造 | 第35-40页 |
| 3.2.1 基于Q-learning算法控制器的构造 | 第35-38页 |
| 3.2.2 基于Q-learning算法控制器收敛性证明 | 第38-40页 |
| 3.3 基于Q-learning算法的控制器仿真 | 第40-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于PD+Q-learning算法的柔性结构控制器 | 第46-56页 |
| 4.1 Q-learning算法与PD算法的结合 | 第46-50页 |
| 4.1.1 PID算法简介 | 第46-48页 |
| 4.1.2 Q-learning算法与PD算法结合 | 第48-50页 |
| 4.2 PD+Q-learning型柔性结构控制器仿真 | 第50-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
| 1.基本情况 | 第64页 |
| 2.教育背景 | 第64-65页 |
