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通过基于模型的强化学习 /作者的双重钟摆的学习控制= Alberto的Dalla Libera； Turcato，Niccolò； Giocomuzzo，朱利奥；卡利，鲁格罗；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 2024年10月17日 /主题=机器人学习，机器人技术< /div>
在这份简短的报告中，我们介绍了我们的团队实施的强化学习（RL）[1]来应对在IROS 2024 1举行的第二次AI奥运会竞赛的模拟阶段。The algorithm we employed, Monte- Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol (MC- PILCO) [2], is a Model-Based (MB) RL algorithm that proved remarkably data-efficient in several low-dimensional benchmarks, such as a cart-pole, a ball & plate, and a Furuta pendulum, both in simulation and real setups.mc-pilco也是赢得本次比赛第一版的算法[3]。mc-pilco是MB策略梯度算法的一部分。它通过与系统进行交互来利用收集的数据来得出系统动力学模型并通过模拟系统来优化策略，而不是直接在系统数据上优化策略。应用于物理系统时，这种方法可以比无模型（MF）解决方案高表现和数据效率高。本文的组织如下：第二部分介绍了竞争的目标和设置。第三部分介绍了MC-PILCO算法。 第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第三部分介绍了MC-PILCO算法。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。
重新审视朱利奥·杜黑的空中指挥
本文旨在扩展皮克斯利的论点，首先，他既不是理论家也不是先知，他主要是一个空想家，他对人与更大社区之间关系的扭曲看法源于法西斯主义倾向。其次，他的真正影响力来自围绕他的名字而积累的神话，这些神话赋予了人们对空中力量的特定观念以宽容，包括将空中力量视为解决政治问题的护身符。第三，这种观念可能与美国权力和军事思想中的某些特征产生强烈影响，因此需要这些圈子中的人们保持警惕，并主张在思想上转向更好的——也是相反的——空中力量遗产。