1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：
仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。
2.算法涉及理论知识概要
随着电力电子技术的不断发展，Buck-Boost 升降压电路在各种电源转换和能量管理系统中得到了广泛应用。传统的 Buck-Boost 电路控制方法通常基于固定的控制策略，难以适应复杂多变的工作环境和负载条件。强化学习作为一种智能控制方法，能够通过与环境的交互学习最优控制策略，为 Buck-Boost 电路控制提供了新的思路。
2.1 强化学习
强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的方法。强化学习框架主要包括智能体、环境、状态、动作和奖励等要素。智能体根据当前的状态选择一个动作，环境根据智能体的动作返回一个新的状态和奖励。智能体的目标是通过不断地与环境交互，学习到一个最优策略，使得长期累积奖励最大化。
策略梯度算法是一类用于求解强化学习问题的算法。策略梯度算法通过直接优化策略函数的参数来寻找最优策略。策略梯度算法的基本思想是计算策略函数对参数的梯度，然后根据梯度方向更新参数，使得策略函数逐渐逼近最优策略。常见的策略梯度算法有REINFORCE 算法、Actor-Critic 算法等。
2.2 PPO强化学习
PPO（Proximal Policy Optimization）是一种基于策略梯度的强化学习算法，由 OpenAI 提出。PPO 算法在传统的策略梯度算法的基础上进行了改进，通过引入剪切目标函数和重要性采样技术，提高了算法的稳定性和收敛速度。
2.3 训练过程
基于PPO 强化学习的 Buck-Boost 电路控制系统的训练过程如下：
1.初始化 PPO 算法的参数，包括策略函数和价值函数的参数。
2.使用随机策略与 Buck-Boost 电路环境进行交互，收集经验数据。
3.根据收集到的经验数据，计算优势函数和奖励函数。
4.使用 PPO 算法更新策略函数和价值函数的参数。
5.重复步骤 2-4，直到算法收敛或达到预设的训练次数。
在训练完成后，可以使用训练好的策略函数对Buck-Boost 电路进行在线控制。根据当前的状态信息，策略函数输出一个最优的占空比D，控制开关管的导通和关断，实现对输出电压的稳定控制。
3.MATLAB核心程序
