一种新的基于数据驱动的神经动态规划方法

李星科; 陈学松

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一种新的基于数据驱动的神经动态规划方法

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为了实现无模型离散时间非线性动态系统的最优控制,提出了一种新的基于数据驱动的神经动态规划方法。该方法利用Q函数的残差与基函数的内积为零,同时控制策略的残差与基函数的内积也为零,从而得到控制方程。接着使用离线数据集与在线数据来迭代更新神经网络的系数,从而得到近似最优的控制策略,本文还证明了该算法是收敛的。

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来源
《人工智能与机器人研究》 |2019年第2期|P.46-56|共11页
作者
李星科; 陈学松;
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作者单位

[1]广东工业大学应用数学学院;

广东广州;

[1]广东工业大学应用数学学院;

广东广州;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类自动化技术及设备;
关键词
最优控制; 神经动态规划; Q函数; 神经网络;

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