据电子测量与仪器学报最新消息，近日该学报在其系统控制专栏发表了一篇重大研究成果——《基于深度强化学习的自适应控制系统研究》。该研究发现，利用深度强化学习算法，可以在样本数据充足的情况下，快速开发出具有高鲁棒性和自适应性的控制系统，其应用范围包括机器人控制、工业化生产等领域。
利用深度强化学习进行自适应控制，在理论方面一直是一个备受关注的方向。该研究不仅能够实现系统在线自适应，还可以将不确定性转化为系统可控制的变量，从而提高了控制系统的稳定性。同时，该方法还具备很好的可扩展性，可以自适应地调节各个模块之间的权重，保持强化学习算法的有效性。