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Algorithm 复杂动态系统的在线机器学习算法

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Algorithm 复杂动态系统的在线机器学习算法,algorithm,machine-learning,neural-network,genetic-algorithm,hidden-markov-models,Algorithm,Machine Learning,Neural Network,Genetic Algorithm,Hidden Markov Models,我有一个复杂的动力系统，它的输入是x1，x2，x3，输出是y1，y2，y3。我没有这个系统的任何数学模型x（k）是系统的当前输入，y（k）是系统的当前输出。 我的目标是找到x1（k+1）、x2（k+1）、x3（k+1）以最大化y1（k+1）+y2（k+1）+y3（k+1）。我只能访问当前状态（k）和过去状态（k-1）值。 直观地y_i（k）=f（x1（k），x2（k），x3（k））其中i=1,2,3。 系统仅接受输入s.ta

我有一个复杂的动力系统，它的输入是
x1，x2，x3
，输出是
y1，y2，y3
。我没有这个系统的任何数学模型
x（k）
是系统的当前输入，
y（k）
是系统的当前输出。 我的目标是找到
x1（k+1）、x2（k+1）、x3（k+1）
以最大化
y1（k+1）+y2（k+1）+y3（k+1）
。我只能访问当前状态（k）和过去状态（k-1）值。 直观地
y_i（k）=f（x1（k），x2（k），x3（k））
其中
i=1,2,3
。 系统仅接受输入s.t
a
。 有没有在线机器学习算法可以用来解决这个问题？ 我非常感谢您的反馈

谢谢和问候

Marcella

你似乎在寻找某种类型的神经网络。谢谢你的回答。我认为某种类型的神经网络会对这个问题有用。你是说神经网络意义上的动力系统？（常规动力系统是不一样的）应该给边赋值吗？席席是什么输入系统。我是这样想的，在每个状态之后，我可以获取系统的输出（yi（k），yi（k-1）），并可以计算下一个状态xi（k+1）的输入。这听起来就像一个马尔可夫过程。