简介：摘要：本研究旨在比较自动控制系统中的分散式控制与集中式控制两种不同的控制策略。分散式控制通过将控制决策下放至局部设备或节点来实现系统控制，而集中式控制则将所有决策中心化在一个中央控制器中。我们从性能、可靠性、适应性和成本等多个角度对这两种控制策略进行了比较分析。研究发现，分散式控制在提高系统的适应性和可靠性方面具有优势，但集中式控制在性能优化和资源利用方面表现更为出色。最后，本文提出了在实际应用中如何选择合适的控制策略的建议，以满足不同自动控制系统的需求。
简介：摘要：本论文探讨了强化学习算法在自动控制领域的应用研究，重点关注了其在智能决策中的潜在应用。强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互学习，以实现最优策略的学习和决策制定。在自动控制中，强化学习已经被广泛用于优化控制系统、资源分配、路径规划等领域，取得了显著的成果。本文通过回顾强化学习的基本原理和常见算法，介绍了其在自动控制中的应用案例，并分析了其在智能决策中的潜在价值。研究表明，强化学习在自动控制中的应用具有广阔的前景，可为智能系统的决策制定提供有效的方法和工具。
自动控制中的分散式控制与集中式控制比较研究
自动控制中的强化学习算法及其在智能决策中的应用研究
