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数据驱动的多智能体网络鲁棒包容控制
1
作者
于镝
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1963-1970,共8页
针对输入受限的受扰多智能体网络,提出具有领航层、估计层、控制层和跟随者层的新型鲁棒包容控制方案.首先,设计有限时间估值器获得跟随者的期望状态,然后基于包容误差引入非均方折扣代价函数,从而将鲁棒包容控制问题转换成受限最优控...
针对输入受限的受扰多智能体网络,提出具有领航层、估计层、控制层和跟随者层的新型鲁棒包容控制方案.首先,设计有限时间估值器获得跟随者的期望状态,然后基于包容误差引入非均方折扣代价函数,从而将鲁棒包容控制问题转换成受限最优控制问题.并应用Laypunov拓展原理证明得到的最优控制策略使得网络实现一致最终有界稳定.在系统动态完全未知的情况下,采用提出的积分增强学习算法和执行器–评价器结构,在线得到近似最优控制策略.仿真结果验证了理论方案的有效性和可行性.
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关键词
数据驱动
多智能体网络
积分增强学习
包容控制
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职称材料
题名
数据驱动的多智能体网络鲁棒包容控制
1
作者
于镝
机构
北京信息科技大学自动化学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1963-1970,共8页
基金
北京信息科技大学学科群建设项目(5121911003)
国家自然科学基金项目(61903043)资助。
文摘
针对输入受限的受扰多智能体网络,提出具有领航层、估计层、控制层和跟随者层的新型鲁棒包容控制方案.首先,设计有限时间估值器获得跟随者的期望状态,然后基于包容误差引入非均方折扣代价函数,从而将鲁棒包容控制问题转换成受限最优控制问题.并应用Laypunov拓展原理证明得到的最优控制策略使得网络实现一致最终有界稳定.在系统动态完全未知的情况下,采用提出的积分增强学习算法和执行器–评价器结构,在线得到近似最优控制策略.仿真结果验证了理论方案的有效性和可行性.
关键词
数据驱动
多智能体网络
积分增强学习
包容控制
Keywords
data-driven
multi-agent networks
integral reinforcement learning
containment control
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据驱动的多智能体网络鲁棒包容控制
于镝
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
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