The neuro-dynamic scheme for solving general form of discrete time optimal control problems

Nazemi Alireza; Sukhtsaraie Samira; Mortezaee Marzieh

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The neuro-dynamic scheme for solving general form of discrete time optimal control problems

机译：解决离散时间最佳控制问题一般形式的神经动力学方案

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In this paper, we show that recently developed neural network methods for quadratic programming can be put to use in solving discrete time optimal control problems, with general pointwise constraints on states and controls. We describe a high performance recurrent neural network for a discrete time linear quadratic regulator problem with mixed state-control constraints. The equilibrium point of the proposed model is proved to be equivalent to the optimal solution of the discrete time problem. It is also shown that the proposed network model is stable in the Lyapunov sense and it is globally convergent to an exact optimal solution of the original problem. Several practical examples are provided to show the feasibility and the efficiency of the scheme.

机译：在本文中，我们显示最近开发了用于二次编程的神经网络方法，可以在解决离散时间最佳控制问题中，始终是状态和控件。我们描述了一种高性能复发性神经网络，用于具有混合状态控制约束的离散时间线性二次调节器问题。证明所提出的模型的平衡点相当于离散时间问题的最佳解决方案。还表明，所提出的网络模型在Lyapunov意义上是稳定的，并且全球会聚到原始问题的精确最佳解决方案。提供了几个实际的例子以显示该方案的可行性和效率。

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来源
《Applied Intelligence: The International Journal of Artificial Intelligence, Neural Networks, and Complex Problem-Solving Technologies》 |2018年第9期|共14页
作者
Nazemi Alireza; Sukhtsaraie Samira; Mortezaee Marzieh;
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作者单位

Shahrood Univ Technol Fac Math Sci POB 3619995161-316 Shahrood Iran;

Shahrood Univ Technol Fac Math Sci POB 3619995161-316 Shahrood Iran;

Shahrood Univ Technol Fac Math Sci POB 3619995161-316 Shahrood Iran;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
Discrete time optimal control; Neural network; Convex quadratic programming; Convergent; Stability;

机译：离散时间最优控制;神经网络;凸二次编程;收敛;稳定性;

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The neuro-dynamic scheme for solving general form of discrete time optimal control problems

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