基于PPO强化学习的倒立摆小车平衡控制matlab性能仿真

1.引言

PPO（Proximal Policy Optimization，近邻策略优化）是OpenAI于2017年提出的一种基于策略梯度（Policy Gradient）的强化学习算法，其核心优势是通过“信任域约束”解决传统策略梯度算法中 “策略更新步长难以控制” 的问题 —— 既避免步长过小导致的训练效率低下，又防止步长过大导致的策略崩溃。在倒立摆小车控制中，PPO能高效学习到连续的力控制策略，使系统快速收敛到平衡状态，且鲁棒性优于DQN（深度Q网络，适用于离散动作）等算法。

2.算法仿真效果演示

软件运行版本：

matlab2024b

仿真结果如下（仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频，完整代码运行后无水印）：

3.数据集格式或算法参数简介

% 定义Critic网络
% 构建Critic神经网络结构
CriticNetwork = [featureInputLayer(ObsInfo.Dimension(1), 'Name', 'CriticInput')% 输入层，维度与观测空间一致，命名为'CriticInput'fullyConnectedLayer(24, 'Name', 'CriticL1')% 第一个全连接层，24个神经元reluLayer('Name', 'CriticReLU1')% ReLU激活函数层fullyConnectedLayer(24, 'Name', 'CriticL2')% 第二个全连接层，24个神经元reluLayer('Name', 'CriticReLU2') % ReLU激活函数层fullyConnectedLayer(1, 'Name', 'CriticOutput')% 输出层，1个神经元（输出状态价值）];
0Z_025m

4.算法涉及理论知识概要

PPO算法的本质是“带约束的策略梯度优化”，其核心逻辑可拆解为“策略网络与价值网络协同训练”“重要性采样估计回报”“信任域约束控制更新幅度” 三部分。

基于PPO的倒立摆小车平衡控制，本质是通过 “策略网络生成连续力控制信号、价值网络估计状态价值、信任域约束保证更新稳定” 的协同机制，让智能体从与环境的交互中自主学习平衡策略。其核心数学逻辑围绕 “策略梯度优化” 展开，通过重要性采样提升数据利用率，通过GAE优势估计降低方差，通过裁剪目标函数控制更新幅度，最终实现高效、稳定的非线性系统控制。