基于ADP算法的随机离散线性二次最优控制问题的研究

发布时间：2020-12-05 13:57

　　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... 

【文章来源】：山东科技大学山东省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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【参考文献】：
硕士论文
[1]一类宏观经济系统及其线性二次型最优控制[D]. 曹隽喆.大连理工大学 2009



本文编号：2899559