Data · dataset · 2026

Dataset for Neural-Process-Based Surrogate-Enhanced Reinforcement Learning in Accelerator Orbit Correction

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基于该数据集进行了替代建模和强化学习研究，包括样本效率比较、不确定性鲁棒性评估以及下游控制-绩效评估。 该数据集支持了论文主要结论的复现，并展示了基于NP的替代增强强化学习框架用于加速器轨道修正的正确性和可行性。原始图数据包括稿件中使用的数值结果，如替代预测指标、强化学习收敛曲线、轨道修正过程，以及不同样本量和不确定条件下的统计结果。提供绘图代码以复现论文中呈现的图形。基于该数据集进行了替代建模和强化学习研究，包括样本效率比较、不确定性鲁棒性评估以及下游控制-绩效评估。该数据集支持了论文主要结论的复现，并展示了基于NP的替代增强强化学习框架用于加速器轨道修正的正确性和可行性。