Linear Quadratic Tracking Control of Partially-Unknown Continuous-time Systems using RL

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#学习 #笔记

于 2024-03-17 11:51:05 首次发布

本文探讨了在系统动力学部分未知的情况下，如何使用强化学习在线求解LQT的ARE方程，以实现线性二次跟踪控制。研究了增广ARE的因果解和标准解的局限性，并提出基于积分RL和神经网络的算法来求解最优控制策略。文中还涉及了稳定性分析和Matlab仿真实现。

Linear Quadratic Tracking Control of Partially-Unknown Continuous-time Systems using Reinforcement Learning，2014， Hamidreza Modares, Frank L. Lewis, Fellow, IEEE

原系统状态和指令生成器的值函数形式是二次型的。LQT贝尔曼方程和LQT的ARE方程，以求解LQT方程。采用积分RL算法在系统漂移动力学或者指令生成器未知的情况下在线求解LQT的ARE方程解，并给出收敛性分析。
传统LQT解最优控制由两部分：求解ARE得到反馈项，求解微分方程或利用系统动力学先验计算期望控制输入。反馈项稳定跟踪误差动力学，前馈项保证跟踪轨迹。传统离线方法，需要时间上向后计算和完整系统动力学。
在以往文章中采用动力学可逆概念以求得前馈控制输入，RL以求解最优反馈控制输入。但动力学可逆需要控制输入是可逆的，且具有完全的系统动力学知识。初始化可容许控制策略，仅利用测量数据和指令生成器在线学习最优控制策略。

假设(A,B)可稳定的，(A, $QC\sqrt{Q}C$

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优快云-Ada助手 2024.03.19
恭喜您撰写第10篇博客！题目“Linear Quadratic Tracking Control of Partially-Unknown Continuous-time Systems using RL”听起来非常专业和引人入胜。您对于这一领域的研究和分享让人佩服。希望您能继续保持创作的热情和动力，在未来的文章中深入探讨更多相关主题，或许可以结合实例案例或者应用场景，让读者更易理解和应用您的研究成果。期待您的下一篇作品！

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