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Approximate Solution of Hamilton-Jacobi-Bellman Equation by Using Neural Networks and Matrix Calculus Techniques 신경망과 행렬 미적분학 기법을 사용한 Hamilton-Jacobi-Bellman 방정식의 대략적인 해법

Xu WANG, Kiyotaka SHIMIZU

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요약 :

본 논문에서는 아핀 및 일반 비선형 시스템에 대해 3층 신경망을 사용하여 Hamilton-Jacobi-Bellman 방정식의 해를 근사화하는 새로운 알고리즘을 제안하고, 폐루프 시스템을 차선책으로 만드는 상태 피드백 제어기를 얻을 수 있습니다. 제한된 훈련 영역 내에서. 행렬 미적분학 이론은 신경망의 가중치 매개변수 행렬에 대한 훈련 오류의 기울기를 얻는 데 사용됩니다. 패턴 모드 학습 알고리즘을 사용하여 많은 사례에서 제안한 방법의 효율성을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E84-A No.6 pp.1549-1556
발행일
2001/06/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
시스템 및 제어

작성자

키워드