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机构名称：
¥ 2.0
在过去的十年中，数据驱动的方法在受欢迎程度上激增，成为控制理论的宝贵工具。因此，控制反馈定律，系统dynamics甚至Lyapunov功能的神经网络近似都吸引了人们日益增长的关注。随着基于学习的控制的上升，对准确，快速和易于使用的基准的需求增加了。在这项工作中，我们提出了第一个基于学习的PDE边界控制的环境。在我们的基准测试中，我们引入了三个基础PDE问题 - 一维运输PDE，1D反应 - 扩散PDE和2D Navier-Stokes PDE-其求解器的求解器在用户友好的增强型健身房中捆绑在一起。在这个体育馆中，我们介绍了第一组无模型的，强化学习算法，用于解决这一系列的基准问题，达到稳定性，尽管与基于模型的PDE BackSteppping相比，成本更高。使用基准的环境和详细示例，这项工作大大降低了基于学习的PDE控制的进入的障碍 - 该主题在很大程度上没有由数据驱动的控制社区探索。整个基准标准可在GitHub上获得，并提供详细的文档，并且提供了增强的学习模型。关键字：部分微分方程控制，非线性系统，用于数据驱动控制的基准测试，增强学习
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