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分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究
文献摘要：
为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略.设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致.
文献关键词：
多智能体系统;领导-跟随者一致;启发式动态规划;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
韩琦;曹瑞;翁腾飞;陈国荣;王慧
作者机构：
重庆科技学院 智能技术与工程学院,重庆401331;重庆科技学院 电气工程学院,重庆401331;重庆师范大学 数学科学学院 ,重庆401331
文献出处：
引用格式：
[1]韩琦;曹瑞;翁腾飞;陈国荣;王慧-.分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(02):365-372
A类：
B类：
HDP,跟随者,系统最优,一致控制,非线性多智能体系统,控制问题,动力学行为,一致性问题,问题转换,局部性,最优值,优化控制,自适应动态规划,规划思想,分布式迭代算法,优化问题,收敛性,结构分布,分布式控制器,神经网络学习,最优解,状态数据,启发式动态规划
AB值：
0.25763
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