基于最优控制与神经网络的复杂

最优控制的 MATLAB 代码资源挺实用，适合你想搞懂自适应动态规划、神经网络这些控制方法的时候用来练手。作者用的是经典的倒立摆案例，模型搭建、训练、控制全流程都写得清清楚楚。MATLAB 神经网络工具箱、ADP 工具箱这两个配合起来用，还挺顺手的，模拟结果也蛮直观。整体风格偏实战型，能学到不少工程思维。

自适应动态规划的强项就是在不完全知道系统模型的前提下，也能逐步找到比较理想的控制策略。这里用神经网络做近似，适合那种模型复杂、不容易精确建的情况，比如航空、机器人、经济预测那类。

代码方面其实不复杂，用到的结构大多是标准的feedforwardnet网络，还有策略评估那块是重点。建议你先把倒立摆的模型过一遍，再对着

net = feedforwardnet(hiddenSizes);
net = train(net, inputData, targetData);

如果你之前接触过一点最优控制，比如 LQR 或者 DP，会更容易上手。没有基础也不怕，文中每一步都写得还挺细，甚至连 MATLAB 窗口操作都顺带讲了几句，照着来就能跑。

贴几个相关资源，方便拓展阅读：最优控制、自联想神经网络、自适应动态规划实现。如果你是想在项目里真用这类技术，不妨多试几种网络结构对比下效果，还有惊喜。

哦对，跑代码之前记得检查下工具箱有没有装全，尤其是Reinforcement Learning Toolbox和Deep Learning Toolbox，缺了会报错的～