本发明提出了一种基于强化学习的锚泊辅助动力定位系统控制方法，包括：首先构建最优点选择问题的马尔科夫决策模型，构建状态空间与行为空间；采用神经网络构建强化学习模型Q函数，控制系统基于实时测量的锚泊辅助动力定位系统当前状态，采用ε贪心算法选择行为，观察在选择行为a后的系统状态s’与反馈奖励；将每一时间步的状态、行为、获得的奖励以及新的状态作为标签数据存入记忆库，并训练神经网络；通过不断重复上述过程，锚泊辅助动力定位系统能够获得使奖励函数最大的行为选择策略，得到定位点控制模式下能使推机器功率消耗最低的最佳定位点。
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来源：北方有色网
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