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基于神经算子的强化学习控制空间变延迟的一阶偏微分方程
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内容提要
本研究提出了一种新方法，将偏微分方程的反向反馈控制与深度强化学习相结合，采用软演员-评论家架构和深度操作网络，模拟结果表明该算法优于传统控制器。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，将偏微分方程的反向反馈控制与深度强化学习相结合。
- 该方法采用软演员-评论家（SAC）架构和深度操作网络（DeepONet）。
- 研究解决了由空间变量引起的延迟对分布参数系统控制的挑战。
- 模拟结果表明该算法性能优于没有反向反馈知识的基线SAC及传统控制器。
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