Modelling and quantifying numerical integration errors in deep reinforcement learning for propulsion dynamics

2026-03-25

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AI

DOI：10.1016/j.ast.2026.112209

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摘要

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• DRL推进控制中数值积分效应的系统分析。 • PPO、SAC、TD3在多种离散化方案下的比较。 • 跨越超过50,000次模拟回合的大规模评估。 • 对重复实验中奖励稳定性的统计分析。 • 集成保真度被证明显著影响RL训练稳定性。

Keyword:

Deep Reinforcement Learning

Numerical Integration

Propulsion Control

Policy Optimization

Simulation Stability