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【24h】

Optimal Control of Affine Nonlinear Continuous-time Systems Using Online Actor-Critic Algorithm

机译：在线仿生关键算法的仿射非线性连续时间系统的最优控制

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In this paper we propose a new online actor-critic algorithm based on policy iteration for learning the continuous-time optimal control solution with infinite horizon cost for nonlinear systems.In other word,the algorithm solves online an algebraic Riccati equation without knowing the internal dynamics model of the system.This approach is implemented as an actor-critic structure which involves both actor and critic neural networks.Because of using a policy iteration method,the present algorithm alternates between the policy evaluation and policy update steps until an update of the control policy will no longer improve the system performance.Simulation results show the effectiveness of the new algorithm.
机译：本文提出了一种新的基于策略迭代的在线actor-critic算法，用于学习非线性系统无限时空成本的连续时间最优控制解决方案。换句话说，该算法在线求解代数Riccati方程而无需了解内部动力学该方法被实现为涉及参与者和批评者神经网络的参与者-批评者结构。由于使用策略迭代方法，本算法在策略评估和策略更新步骤之间交替，直到控制更新为止。仿真结果表明了该算法的有效性。

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