【摘 要】
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随着现代科学技术的快速发展,工业生产过程变得异常复杂.受不确定性、强非线性和多变量等因素的影响,很难用精确的数学模型描述系统的动态特性,从而对研究最优控制问题造成了
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随着现代科学技术的快速发展,工业生产过程变得异常复杂.受不确定性、强非线性和多变量等因素的影响,很难用精确的数学模型描述系统的动态特性,从而对研究最优控制问题造成了极大的困难.因此,未知系统下的最优控制问题成为研究热点.本文提出基于神经网络的自适应动态规划(Adaptive/Approximate Dynamic Programming,ADP)算法研究未知随机离散系统在无限时域的线性二次型(Linear Quadratic,LQ)最优控制问题.具体研究内容如下:一、研究了未知平均场随机离散系统下在无限时域的LQ最优控制问题.首先,将黎卡提(Riccati)方程推广到广义的Riccati方程组,状态反馈增益矩阵扩展为增益矩阵对,给出了平均场系统的LQ最优控制存在的充分条件.然后,将随机系统转化为确定性系统,提出一种值迭代的ADP算法并进行了收敛性分析.同时,用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络设计模型网络、评价网络和执行网络来分别估计未知的系统模型、目标函数、控制增益矩阵对.最后,通过系统仿真验证了ADP方法的有效性.二、解决了未知的斯坦克尔伯格博弈随机离散系统下的无限时间LQ最优策略问题.首先,把随机系统转化为确定性系统,给出最优策略的存在的充分条件.然后,在满足纳什均衡的条件下,提出ADP算法,构造迭代方程,构造迭代方程时要考虑决策者和跟随者的相互作用,迭代方程的结构特点要求和目标函数的结构特点保持一致,并且迭代方程的个数与决策者和跟随者的个数密切相关,并进行收敛性分析.同时,用BP神经网络设计启发式动态规划(Heuristic Dynamic Programming,HDP)控制器并且通过训练模型网络、评价网络、执行网络分别估计动态系统状态、目标函数、最优策略集.最后,通过仿真实验验证算法的有效性.
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