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李梦花 (李梦花.) | 王鼎 (王鼎.) | 乔俊飞 (乔俊飞.)

Abstract:

本文针对连续时间非线性系统的不对称约束多人非零和博弈问题,建立了一种基于神经网络的自适应评判控制方法.首先,本文提出了一种新颖的非二次型函数来处理不对称约束问题,并且推导出最优控制律和耦合Hamilton-Jacobi方程.值得注意的是,当系统状态为零时,最优控制策略是不为零的,这与以往不同.然后,通过构建单一评判网络来近似每个玩家的最优代价函数,从而获得相关的近似最优控制策略.同时,在评判学习期间发展了一种新的权值更新规则.此外,通过利用Lyapunov理论证明了评判网络权值近似误差和闭环系统状态的稳定性.最后,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.

Keyword:

非线性系统 不对称约束 神经网络 多人非零和博弈 自适应评判控制 自适应动态规划

Author Community:

  • [ 1 ] [乔俊飞]北京工业大学信息学部,北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124;智慧环保北京实验室,北京 100124;北京人工智能研究院,北京 100124
  • [ 2 ] [王鼎]北京工业大学信息学部,北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124;智慧环保北京实验室,北京 100124;北京人工智能研究院,北京 100124
  • [ 3 ] [李梦花]北京工业大学信息学部,北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124;智慧环保北京实验室,北京 100124;北京人工智能研究院,北京 100124

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Source :

控制理论与应用

ISSN: 1000-8152

Year: 2023

Issue: 9

Volume: 40

Page: 1562-1568

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