【摘 要】
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针对不确定非线性多智能体系统的最优协同控制问题,提出了基于辨识-评价结构的在线自适应最优控制方案。由于存在不确定性,针对每一个智能体,分别使用一个辨识神经网络用于估
【基金项目】
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国家自然科学基金（61473147）, 南京航空航天大学研究生创新基地（实验室）开放基金（kfjj20160322）, 中央高校基本科研业务费专项资金
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针对不确定非线性多智能体系统的最优协同控制问题,提出了基于辨识-评价结构的在线自适应最优控制方案。由于存在不确定性,针对每一个智能体,分别使用一个辨识神经网络用于估计多智能体系统的动态,以及一个评价神经网络用于近似耦合哈密顿-雅可比方程的解,继而导出最优协同控制律。基于辨识-评价结构,辨识神经网络和评价神经网络可以同步调整权值。通过李雅普诺夫（Lyapunov）直接法同时保证辨识神经网络和评价神经网络的权值误差一致最终有界,及闭环系统的稳定。最后通过仿真验证了所提方案的有效性。
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