[1]林小峰 黄元君.基于神经网络近似的自适应优化控制[J].计算机技术与发展,2011,(11):100-104.
　LIN Xiao-feng,HUANG Yuan-jun.Adaptive Optimal Control Based on Neural Network Approximation[J].,2011,(11):100-104.
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基于神经网络近似的自适应优化控制()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2011年11期
页码:
100-104
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Adaptive Optimal Control Based on Neural Network Approximation
文章编号:
1673-629X（2011）11-0100-05
作者:
林小峰 黄元君
广西大学电气工程学院
Author(s):
LIN Xiao-feng ; HUANG Yuan-jun
School of Electrical Engineering, Guangxi University
关键词:
非线性系统; 迭代ADP; 神经网络; 优化控制
Keywords:
nonlinear systems;  iterative ADP;  neural networks;  optimal control
分类号:
TP183
文献标志码:
A
摘要:
为了解决初始和终端确定的一类离散时间非线性系统有限时间优化控制，利用动态规划原理求解过程中遇到维数灾的问题，提出了基于神经网络的自适应动态规划近似优化控制。在分析动态规划求解遇到维数灾的基础上，进而给出了迭代ADP算法，并采用神经网络近似代价函数和控制律来实现迭代ADP算法，设计近似优化控制器。通过matlab实验仿真结果表明，采用迭代ADP算法能够避免求解中遇到的维数灾，从而有效地实现了一类离散时间非线性系统的有限时间近似优化控制
Abstract:
In order to solve the finite optimal control for a class of discrete-time nonlinear system with the initial and terminal certain, meeting the problem of dimension disaster in solving by dynamic programming,an adaptive iterative approximate control method based on neural network is proposed. Analyze the problem of the dynamic programming solving meets dimension disaster,then give the iterative ADP algorithms, which is realized by neural network approximate cost function and control law, by the iterative ADP algorithm design the approximate optimal controller. Through the matlab experimental simulation, the results show that the iteration ADP algorithm can avoid the problem of the dimension disaster, effectively realized the finite approximation optimal control for a class of discrete-time nonlinear system

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（60964002）;国家自然科学基金重点项目（61034002）;广西研究生教育创新计划资助项目（105930003009）林小峰（1955-），男，教授，研究方向为智能优化控制、过程控制；黄元君（1983-），男，硕士研究生，研究方向为智能优化控制
更新日期/Last Update: 1900-01-01