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基于深度元学习和模型预测路径积分的导弹制导律论文代码：导弹模型MATLAB实现 - deep_meta-learning_guidance_law
资源介绍
导弹模型matlab代码学习指南：基于深度元学习和模型预测路径积分控制的制导律
关于
这项工作的目的是利用本文所述的导弹制导问题，利用模型预测路径积分控制器实施基于模型的深度强化学习，该IEEE
Access论文位于arXiv上，并且在arXiv上也可用。
依存关系
此代码已经在python上进行了测试，并且需要安装tensorflow-gpu和numpy。
该演示运行建立在预先训练的指导神经网络模型的基础上，如果有人提出要求，其代码，系统模型和训练数据集将在之后发布。
怎么跑
请使用mppi_run.py运行。
也可以使用monte_carlo_simu.sh进行迭代运行以获取蒙特卡洛采样结果。
在本文中，使用MATLAB的get_Monte.m文件收集了蒙特卡洛模拟的结果。
引用
如果您发现我们的作品对您的研究有用，请考虑引用：
@article{liang2019learning,
title={Learning
to
Guide:
Guidance
Law
Based
on
Deep
Meta-Learning
and
Model
Predictive
Path
Integra
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