自适应动态规划国内研究人员

最新推荐文章于 2025-06-25 15:45:00 发布
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文章探讨了将自适应动态规划（ADP）技术应用于导弹制导，以应对未来航空航天任务中的挑战。通过ADP，导弹能根据目标机动实时调整制导律，实现智能化和自主化。2017年的研讨会中，专家学者分享了ADP的基础理论、非线性系统的控制方法以及在跟踪学习和抗干扰控制中的应用。
ADP与制导律结合

导弹，作为一种强威慑与大威力打击武器，是军事强国军事变革中武器装备战略转型的优选目标，在当今信息化战争中扮演者“首当其冲，先发制人”的重要角色。然而，传统制导技术很难适应未来航空航天领域任务快速变化、多目标决策以及复杂环境下的轨迹自适应调整需求。为了提升导弹制导全方位智能化和自主化要求，将自适应动态规划（ADP）技术与导弹制导方法相结合，从而将自主智能思想引入制导律设计过程，能够使导弹根据目标的机动信息实时在线调整和更新制导律，达到独立自主、智能作战的要求，保证了导弹制导的精确化、灵巧化和智能化。作为一种全新的智能优化在线制导方法，ADP制导将有望成为未来智能制导系统的理论依据。


会议

2017年12月10日，由IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica (JAS)、《自动化学报》、中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会主办，广东工业大学承办的第三期自动化前沿热点论坛暨2017自适应动态规划与强化学习研讨会在广东工业大学成功举办

刘德荣教授、中国自动化学会副理事长兼秘书长王飞跃研究员、姜斌教授

东北大学张化光教授回顾了动态规划的基础理论，引出自适应动态规划方法，介绍了一般仿射非线性系统和有时滞的非线性系统的优化稳定控制方法和最优跟踪控制方法，以及自适应动态规划在跟踪学习方面的研究进展。

北京交通大学侯忠生教授对比介绍了基于模型的控制和数据驱动控制、无模型自适应控制以及传统的线性时变系统的自适应控制和P

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(自适应动态规划综述)
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ADP(自适应动态规划)_HDP.rar
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利用ADP(自适应动态规划)中的HDP，实现对非线性离散时间系统的稳定控制。代码利用python实现。构建评价网络(Critic Network)、模型网络(Model Network)和执行网络(Action Network)三个网络。需要安装Pytorch;由于保存结果，因此需要在根目录先创建ADPresultfig文件夹;python文件只需要放在根目录下即可。
基于matlab程序自适应动态规划（强化学习控制）、反步法，无人船轨迹跟踪控制
985C9计算机硕，擅长各种语言算法！欢迎咨询！文章示例代码仅供参考【需要帮助请看文章底部】
06-25 1920
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