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如何在 Q 学习中对连续状态 - 动作空间进行离散化：一种符号控制方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用Q-learning方法在机器人倒立摆平衡问题中进行了实验，并通过模拟环境中的学习阶段和真实系统数据的曲线拟合验证了该方法的可行性。研究强调了在模拟中准确表示物理世界的重要性，以提高强化学习算法在真实环境中的效果。
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关键要点
- 该研究评估了Q-learning在机器人倒立摆平衡中的应用。
- 学习阶段在模拟环境中进行，以加快学习过程并克服技术困难。
- 通过曲线拟合从真实系统获取的数据，推导系统动力学的数学模型。
- 验证了该方法在真实世界机器人学习平衡倒立摆的可行性。
- 强调了在模拟中准确表示物理世界的重要性，以提高强化学习算法在真实环境中的效果。
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