ADP论文学习-最优调节控制问题

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VIP免费原创 2024-03-25 17:37:03 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

自适应动态规划与强化学习在最优控制中的应用自适应动态规划(ADP)和强化学习(RL)是解决复杂系统最优控制问题的关键技术。ADP融合了神经网络、动态规划和自适应控制理论，通过函数近似技术有效克服了传统动态规划的维度灾难问题。RL则通过与环境的交互学习最优策略，无需精确数学模型。这两种方法在机器人控制、智能电网和无人系统等领域展现出强大应用价值。特别是在处理非线性、不确定性系统时，ADP通过构建评价函数和执行函数逼近最优策略，而RL则利用试错机制优化决策过程。多智能体系统中的最优一致性控制和输出调节问题，进一步扩展了这些技术的应用场景。阅读详情

补充学习

PE 持续激励条件
自适应控制中的持续激励条件怎么理解？
加权残差法
加权残值法
勒贝格积分
勒贝格（Lebesgue）积分

文章学习的所有代码来源githubAdaptive-dynamic-programming-algorithms

Discrete-Time Nonlinear HJB Solution Using Approximate Dynamic Programming: Convergence Proof ，2008 Asma Al-Tamimi; Frank L. Lewis; Murad Abu-Khalaf IEEE Transactions on Systems

Value iteraion for DT systems

Neural network approach to continuous-time direct adaptiv

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