DYNAMIC PROGRAMMING USING RADIAL BASIS FUNCTIONS

OLIVER JUNGE; ALEX SCHREIBER

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DYNAMIC PROGRAMMING USING RADIAL BASIS FUNCTIONS

机译：使用径向基函数进行动态编程

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We propose a discretization of the optimality principle in dynamic programming based on radial basis functions and Shepard's moving least squares approximation method. We prove convergence of the value iteration scheme, derive a statement about the stability region of the closed loop system using the corresponding approximate optimal feedback law and present several numerical experiments.

机译：我们提出了一种基于径向基函数和Shepard移动最小二乘逼近法的动态规划中最优性原理的离散化方法。我们证明了值迭代方案的收敛性，使用相应的近似最佳反馈律推导了关于闭环系统稳定区域的陈述，并提出了一些数值实验。

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来源
《Discrete and continuous dynamical systems》 |2015年第9期|4439-4453|共15页
作者
OLIVER JUNGE; ALEX SCHREIBER;
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作者单位

Center for Mathematics Technische Universität München 85747 Garching bei München, Germany;

Center for Mathematics Technische Universität München 85747 Garching bei München, Germany;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Dynamic programming; radial basis function; moving least squares; Shepard's method; optimal feedback.;

机译：动态编程;径向基函数移动最小二乘法;谢泼德的方法;最佳反馈。;

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