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基于模型的控制器辅助领域随机化在深度强化学习中的应用：针对非线性动力总成控制
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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
本研究提出了一种新稳健控制方法，结合深度强化学习与模型控制，解决了仿真到实际系统转移中的非线性和不确定性问题，显著提升了控制系统的鲁棒性。实验结果表明，该方法在复杂动力总成系统中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种新稳健控制方法，结合深度强化学习与模型控制。
- 该方法解决了仿真到实际系统转移中的非线性和不确定性问题。
- 研究显著提升了控制系统的鲁棒性。
- 实验结果表明，该方法在复杂动力总成系统中表现优异。
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