10、神经网络在自适应控制与拥塞控制中的应用

神经网络在自适应控制与拥塞控制中的应用

在当今复杂的工程系统中，对于非线性系统的控制一直是一个具有挑战性的问题。尤其是在缺乏完整模型信息的情况下，如何实现有效的控制成为了研究的热点。本文将介绍两种基于神经网络的控制方法，分别是用于显式拥塞控制的神经网络自适应控制器以及基于神经网络和投影的鲁棒自适应控制器。

显式拥塞控制的神经网络自适应控制器

在网络通信中，拥塞控制是确保网络稳定运行的关键。为了实现高效的拥塞控制，研究人员提出了一种自适应高阶神经网络（HONN）的可用比特率（ABR）流量控制器。

系统建模与稳定性分析

首先，将缓冲区的动态建模为具有延迟的未知非线性过程。经过一系列变换后，得到最优控制律的因果形式，并使用 HONN 自适应律来近似理想的显式速率（ER）控制。通过 Lyapunov 方法对闭环系统的稳定性进行了研究。

在系统分析中，定义了一些关键的变量和方程。例如，定义了一个函数 $\Delta V$，其表达式如下：
[
\begin{align }
\Delta V&=\hat{W} {k}^2 + \sigma^2\tilde{e} {k}^2 + \gamma^2\tilde{W} {k}^2 + \tau^2\tilde{S} {k}^2 - \hat{W} {k - 1}^2 - \sigma^2\tilde{e} {k - 1}^2 - \gamma^2\tilde{W} {k - 1}^2 - \tau^2\tilde{S} {k - 1}^2\
&\leq \