典型文献
基于折扣广义值迭代的智能最优跟踪及应用验证
文献摘要：
设计了一种基于折扣广义值迭代的智能算法,用于解决一类复杂非线性系统的最优跟踪控制问题.通过选取合适的初始值,值迭代过程中的代价函数将以单调递减的形式收敛到最优代价函数.基于单调递减的值迭代算法,在不同折扣因子的作用下,讨论了迭代跟踪控制律的可容许性和误差系统的渐近稳定性.为了促进算法的实现,建立一个数据驱动的模型网络用于学习系统动态信息,同时构造评判网络和执行网络用于近似迭代代价函数和计算迭代跟踪控制律.值得注意的是,我们提出了新颖的停止准则来保证迭代跟踪控制律的有效性.这种停止准则包含两个条件,一个条件用来保证迭代跟踪控制律的可用性,这有利于评估误差系统的渐近稳定性;而另一个条件用来确保跟踪控制律的近似最优性.最后,通过包括污水处理在内的两个应用实例验证了本文提出的近似最优跟踪控制方法的可行性和有效性.
文献关键词：
自适应评判控制;可容许性;广义值迭代;智能最优跟踪;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王鼎;赵明明;哈明鸣;乔俊飞
作者机构：
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;北京人工智能研究院 北京100124;智慧环保北京实验室 北京100124;北京科技大学自动化学院 北京100083
文献出处：
引用格式：
[1]王鼎;赵明明;哈明鸣;乔俊飞-.基于折扣广义值迭代的智能最优跟踪及应用验证)[J].自动化学报,2022(01):182-193
A类：
广义值迭代,智能最优跟踪,自适应评判控制
B类：
折扣,应用验证,智能算法,复杂非线性系统,跟踪控制,控制问题,初始值,代价函数,值迭代算法,控制律,可容许性,渐近稳定性,学习系统,动态信息,执行网络,代代,值得注意,可用性,最优性,污水处理,应用实例
AB值：
0.202643
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