ADP论文学习-最优调节控制问题

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#论文笔记

于 2024-02-16 15:15:12 首次发布

该博客主要是关于离散时间系统自适应动态规划的论文笔记。涉及补充学习内容，如PE持续激励条件、加权残差法、勒贝格积分等。还列举了多篇相关论文，涵盖价值迭代、策略迭代等不同方法在离散时间非线性系统最优控制中的应用。

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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自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming，ADP）解决动态系统中的最优控制问题--基础入门（附带matlab代码帮助理解）

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我们以一个离散时间线性系统为例：其中，是系统状态，是控制输入，A 和 B 分别是系统的状态矩阵和控制矩阵。我们的目标是最小化以下二次型成本函数：其中，Q 和 R 是权重矩阵，确保系统状态和控制输入之间的平衡。

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Value Iteration Adaptive Dynamic Programming for Optimal Control of Discrete-Time Nonlinear Systems

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对离散时间非线性系统，采用值迭代ADP算法，求解无限时域无折扣因子最优控制问题。初始值函数为任意半正定。提出，保证迭代值函数收敛到最优值函数。初始化不同值函数，可证明迭代值函数为单调不增，单调不减或不单调。由于迭代控制策略的可容许性不能仅靠收敛终止判据来保证，因此第一次提出值迭代算法的迭代控制策略的容许性，确定新的终止标准以保证迭代控制策略的有效性。神经网络近似迭代值函数和计算迭代控制策略。

Parallel Control for Optimal Tracking via Adaptive Dynamic Programming

DarlingLSA的博客

03-17

915

对连续非线性系统求解最优平行控制，与现有的最优状态反馈控制不同，最优平行控制的控制输入被引入到反馈系统中。但由于反馈系统中控制输入的引入，最优状态反馈控制方法不能直接应用，则提出增广系统和增广性能指标函数。状态反馈系统的李雅普诺夫函数Ve，增广系统李雅普诺夫函数Vpeue。因此一般非线性系统转化为仿射非线性系统，分析最优平行控制和最优反馈控制的不同。ADP方法使用评价网络在线近似值函数。

【多智能体控制】ADP多智能体体一致性控制Matlab仿真

qq_59747472的博客

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多智能体系统(MAS)因其在复杂任务协同、分布式控制等领域的广泛应用而受到日益增长的关注。一致性控制作为多智能体系统研究中的一个核心问题，旨在设计合适的控制策略，使得系统中所有智能体最终达到相同的期望状态，例如位置、速度或姿态一致。近年来，基于自适应动态规划(ADP)的一致性控制方法因其无需精确系统模型信息，且能够处理非线性、不确定性等复杂场景的特点而备受青睐。本文将深入探讨ADP多智能体一致性控制算法，并结合Matlab仿真对其性能进行详细分析。一、 ADP多智能体一致性控制算法原理。

Dynamic Programming and Optimal Control,

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很好的DP资料讲得清楚做acm的可以好好看看

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Nowadays, nonlinearity is involved in all walks of life. It is a challenge for engineers to design controllers for all kinds of nonlinear systems. To handle this issue, various nonlinear control theories have been developed, such as theories of adaptive control, optimal control, and robust control. Among these theories, the theory of optimal control has drawn considerable attention over the past several decades. This is mainly because optimal control provides an effective way to design controllers with guaranteed robustness properties as well as capabilities of opti- mization and resource conservation that are important in manufacturing, vehicle emission control, aerospace systems, power systems, chemical engineering pro- cesses, and many other applications.

具有控制约束的非线性离散系统的在线最优调节与跟踪控制

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在线最优调节与跟踪控制是一种现代控制策略，其目的在于为非线性离散系统找到最优的控制策略。由于非线性系统的复杂性，这类系统的最优控制问题在控制理论中占据着核心地位。系统动态的非线性使得哈密顿-雅可比-...

线性系统自适应动态规划与最优输出调节的MATLAB实现及应用

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内容概要：本文详细介绍了线性系统的自适应动态规划（ADP）及其在最优输出调节中的应用，尤其是基于TAC2016论文的MATLAB仿真复现。首先，文章阐述了系统建模的基本步骤，包括定义系统矩阵A、B、C，以及权重矩阵Q和R...

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本文围绕“线性系统自适应动态规划与最优输出调节的MATLAB实现及应用”这一主题，深入探讨其理论基础、算法流程、关键技术点以及实际仿真应用，结合TAC2016论文的研究成果，系统地解析了ADP在最优控制问题中的具体...

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ADP项目:控制子窗体中的Check控件

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Reinforcement Learning and Adaptive Dynamic Programming（强化学习和自适应动态规划）

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强化学习和自适应动态规划本文主要记录一下控制领域强化学习和自适应动态规划的发展，主要分为如下几个方向展开：以早期Werbos提出Actor-Critic结构的Adaptive Dynamic Programming，并大致分成四类结构，包括DHP、HDP、ADDHP、ADHDP等等，这些算法大多数是通过收集数据进行离线算法。1 以Frank Lewis等人的自适应动态规划，包括On policy、Off policy和新提出的同步策略迭代，连续系统的Integral Reinforcement

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使用ADP方法迭代求解最优控制

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ADP（Approximate Dynamic Programming，近似动态规划）是一种求解最优控制问题的方法，其主要思想是通过迭代的方式逐步逼近最优解。具体来说，ADP方法首先通过建立一个状态转移模型来描述系统的动态行为。然后，利用贝尔曼方程（Bellman Equation）对系统进行优化，得到当前状态下的最优控制策略。在实际应用中，由于贝尔曼方程通常很难求解，因此需要使用近似算法来进行求解。一种常用的方法是采用值迭代（Value Iteration）算法，该算法通过不断地迭代更新状态值函数，最终得到最优解。总之，ADP方法是一种非常有效的求解最优控制问题的方法，它在工业控制、金融等领域都有广泛的应用。