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Model-Based Controller Assisted Domain Randomization in Deep Reinforcement Learning: Application to Nonlinear Powertrain Control
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种结合深度强化学习随机化与基于模型控制的新方法，以解决非线性动力总成控制中的不确定性问题。实验结果表明，该方法显著提升了控制系统的鲁棒性和概括能力。
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关键要点
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本研究提出了一种新的稳健控制方法，结合了基于深度强化学习的领域随机化和基于模型的控制。
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该方法旨在解决从仿真到实际系统转移控制系统时面临的非线性和不确定性问题。
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实验结果表明，所提出的方法在复杂动力总成系统中显著提升了控制系统的鲁棒性和概括能力。
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