强化学习自动控制问题

Question

目前遇到一个利用强化学习的自动控制问题，输入3个变量，输出10个变量，给定两组状态，也就是两组输出变量的值，两组之间阶跃变化，让算法找到拟合最佳的两组输入，这里action就是输入，输出与目标值的差距是reward。这样阶跃的两个状态算不算是两个环境了呢，属于多任务么？目前尝试了ddpg、sac、td3，只拟合一组输出效果还可以，拟合两组的阶跃变化效果不尽人意。

Answer 1

根据描述，您提到的自动控制问题可以看作是一个多输出的回归问题，其中输入是三个变量，输出是十个变量，您希望找到一组最佳输入，使其输出与给定的两组状态的变化趋势一致。

这种问题可以看作是一个强化学习的问题，其中输入可以作为状态（state），输出可以作为动作（action），让算法学习到对应的状态-动作映射关系。但是由于输出是多个变量，因此需要使用多输出的强化学习算法，比如 Multi-Output Deep Deterministic Policy Gradient (MODDPG) 或 Multi-Headed Deep Deterministic Policy Gradient (MH-DDPG)
另外，如果您需要训练模型来拟合两组阶跃变化的输出，可以考虑使用多任务学习。多任务学习可以让模型同时学习多个任务，共享一些参数，从而提高模型的泛化能力。在这种情况下，您可以将每组阶跃变化看作是一个任务，让模型同时学习两个任务，从而提高模型的性能。

总之，根据您的描述，您的问题可以被视为一个多输出的强化学习或多任务学习问题，您可以尝试使用多输出的强化学习算法或者多任务学习算法来解决。同时，还需要对数据集进行充分的预处理和特征提取，以提高模型的拟合能力和泛化能力。