【摘 要】
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针对系统模型参数未知的连续系统,本文主要分析和验证鲁棒积分强化学习的必要性。该方法不要求连续线性系统参数完全已知,也不需要对动态模型参数进行进一步估计。首先,采用
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针对系统模型参数未知的连续系统,本文主要分析和验证鲁棒积分强化学习的必要性。该方法不要求连续线性系统参数完全已知,也不需要对动态模型参数进行进一步估计。首先,采用优化性能的最优控制问题,基于动态规划方法得到代数黎卡提方程;然后,利用积分强化学习方法,得到迭代贝尔曼方程,进一步利用积分强化学习算法,分析此算法在针对不确定系统时是否有效;最后,算例仿真验证在是否考虑不确定性存在状态下对连续线性不确定系统的影响。
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