【摘 要】
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该文从微分对策理认在实际应用中存在的问题出发,将神经网络理论与其他智能控制技术和学习控制技术相结合,并应用于微分对策问题.主要从以下几个方面进行了研究并得出一些结
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该文从微分对策理认在实际应用中存在的问题出发,将神经网络理论与其他智能控制技术和学习控制技术相结合,并应用于微分对策问题.主要从以下几个方面进行了研究并得出一些结论:1、采用义控制理论对微分对策总是进行描述和建模,将微分对策的求解问题 转化成对策中敌对一方控制策略辨识和已方控制策略优化问题.为将微分对策的定性分析方法与定量分析方法结合起来,并有效加入人的经验提供了方法.2、将神经网络理论引入语 义控制,为语义控制处理和模型化复杂总理提供了强有力的工具.将微分对策的求解问题转化成控制策略的神经网络的鲁棒性辨识和神经网络的优化控制问题,可实现对复杂非线性优化问题的求解.3、将神经网络理论与强化学习理论相结合,用神经网络对评价函数进行 近似和推广.主要研究了网络的自适应加权组合学习算法和自适应分布式学习速率的确定方法,大大提高了学习速度和学习结果的精度.并在此基础上,将强化学习应用于非线性微分对策问题,为复杂微分对策问题的求解提供了又一行之有效的方法.
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