
決策與控制是指針對具體問題,針對不同環境下,根據特定算法,有組織地調整機械或系統,以達到特定目標的行為策略。決策與控制可以簡單地理解為決策部分就是確定將采取的行動,而控制部分則是處理環境變化,決策與控制可以將系統被視為決策主體,在規定的環境中,明確你的目標,并且選擇最佳的行動來達到最佳結果。
決策與控制是機器學習領域重要的一環,它涉及到搜索、估價函數、決策理論、有限狀態機、反饋控制和模糊邏輯。它的應用領域包括計算機系統以及機器人、專家系統等,用于解決復雜問題,從而實現特定的運動目標。
拓展:在機器學習的決策與控制進程中,監督學習和強化學習是兩種重要的機器學習技術,其中,監督學習是一種有窮自變量空間,即模型輸入空間,輸入變量與輸出變量之間有清晰規律,可以通過大量樣本進行訓練,從而提高學習效果,而強化學習則是基于模仿學習技術,它使用行動函數、獎勵函數和狀態函數,通過不斷學習并根據反饋找到最優行動,從而達到最終目標。














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