问题。主要的应用是一些不适用控制系统方法的复杂非线性系统。
问题和任务的分类.以下是四种常用机器学习控制来处理的问题。机器学习控制包括神经网络控制、基于遗传算法的控制、遗传编程控制、强化学习控制等，和其他资料驱动的控制（例如人工智能及）在方向论上有重叠之处。
应用.机器学习控制已应用在许多非线性控制问题上，探索许多未知且未预期的动作机制。以下是一些应用案例：机器学习控制有些方向类似其他非线性方法：对于在许多不同的应用条件下，无法保证收敛性、最佳解或是