1． 什么是前馈控制？前馈+反馈控制？后者的pd控制器构成？
前馈控制：用 spline 函数表示控制输入的时间波形，在动作行为的反复试行中通过评价函数让输入波形变化，进行“探索性的学习”。为进行高效地搜索，采用启发式(heuristics)方法的算法，进行逐次修正和高效搜索。
前馈+反馈控制：通过插补几个控制条件下得到的经验值，论述在未经历条件下进行控制的方法。然后，一边用它们进行反馈控制，一边让树枝间距和高度都不相同时的条件下泛化经验。
前馈+反馈控制的pd控制器构成：
最终的控制力为前馈控制输入与两个反馈控制输入之和。即：
2． ga(遗传算法)的基本原理是什么？简述ga的基本操作。
遗传算法基本原理：模拟自然界生物繁衍规律的一种简单算法，目的是找到问题求解近似最优解，其基本原理为：
1） 算法的每个成员的适应度根据适应度函数的评估函数来计算，适应度函数测量个体在给定任务领域的性能的好坏。
2） 最好的个体被成比例地传播其适应度，而性能不好的个体将被削减或全部消除。
3） 通过个体之间为产生新的搜索点进行信息交换，整个群体将探索空间并收敛到一个最优解的领域。
遗传算法可以发现最优解，但不保证一定能发现。
ga的基本操作：
1） 复制操作——选择适应度最大的个体，然后部分或全部复制下来，并代替适应度差的个体，保持群体大小不变。
2） 交叉操作——两个个体交换其形式表达的部分信息。
3） 突变操作——任意选择一个以上的位使之反转。
4） 选择操作——选择新一代的个体群。
3． 试以双足步行机器人为例概括说明基于ga及ep（演化算法）的阶层型进化算法的进行步行样本生成的基本方法。
(1)begin
initialization双足步行机器人生成。
repeat
ep-mutation生成新的候补双足步行机器人。
ep-evaluation对双足步行机器人进行评价。
ep-selection下一代双足步行机器人被选择。
transfer-configuration向ga层输入适应度好的双足步行机器人，由以上四个操作，ep层个体群得到进一步地进化。生成更好的中间姿势，如此进行下去。被生成的中间姿势通过该操作被转写给ga层，使ga层得个体发生变化。
ga-crossover双足机器人杂交操作。
ga-mutation双足机器人突变操作。
ga-evaluation由上面两步产生新的个体机器人。
ga-selection对ga层中的双足机器人进行评价，选出适应度好的机器人生成下一代ga层个体群。
change_ep_evaluation_function改变评价函数。
until termination-condition=ture
endinterpolated configulation
4. 基于ga及ep（演化算法）的阶层型进化算法的进行步行样本生成的基本方法。
begininitialization
repeat
ep-mutation
ep-evaluation
ep-selection
transfer-configuration
ga-crossover
ga-mutation
ga-evaluation
ga-selection
change_ep_evaluation_function
until termination-condition=ture
endinterpolated configulation
5．前馈学习基本思想？
基本思想——启发式方法是像生物那样不断地通过重复试行错误的办法得到经验，来获得发现性的、良好的前馈动作的学习方法。目标是生成时间函数的波形作为控制输入。由通过几个点的spline函数表示连续的时间波形，再通过离散点可以操作连续函数的变化。
然后，根据控制目的，为使预先决定的动作的评价函数变得更好不断地进行试行错误的学习。为此需要给出逐次搜索的修正算法和概率性搜索的修正算法。
6．强化学习方法的基本思想？
强化学习基本上是一种事先不需知道环境和作业的知识和信息，以试行错误为根本的学习方法。通常需要莫大的学习时间，示教的方法可以直接使机器人获得动作，从而相对来说节省时间，但示教不能使机器人产生自发性的动作行为，因此，强化学习与示教相结合的方法是robocup中的一项重要研究内容。
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