【摘 要】
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为了降低数据传输次数和计算量,针对离散非线性系统的最优控制问题,提出了一种基于单网络值迭代算法的事件驱动最优控制方案。首先,设计了一种新型事件驱动阈值,当事件驱动误
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61573378）, 山东省自然科学基金资助项目（BS2015DX009）
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为了降低数据传输次数和计算量,针对离散非线性系统的最优控制问题,提出了一种基于单网络值迭代算法的事件驱动最优控制方案。首先,设计了一种新型事件驱动阈值,当事件驱动误差大于该阈值时事件触发;然后,仅利用一个神经网络来构建评价网,直接计算获得系统状态和控制策略,省略了典型自适应动态规划中模型网和执行网的构建,从而减少了神经网络权值的训练量,通过在评价网和控制策略之间不断地迭代,获得事件驱动近似最优控制策略;接着,基于Lyapunov稳定性理论分别证明了闭环系统的稳定性和评价网络权值的一致最终有界性;最后,将该
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