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Neural Network-Based Model-Free Learning Approach for Approximate Optimal Control of Nonlinear Systems 비선형 시스템의 대략적인 최적 제어를 위한 신경망 기반 모델 없는 학습 접근 방식

Zhenhui XU, Tielong SHEN, Daizhan CHENG

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요약 :

본 논문은 연속시간 비선형 시스템에 대한 무한 시간 지평 최적 제어 문제를 연구합니다. 시스템의 동적 모델 대신 궤적에서 실시간으로 측정된 데이터만 사용하는 모델이 전혀 없는 근사 최적 제어 설계 방법이 제안되었습니다. 이 접근법은 비평가 신경망과 배우 신경망의 가중치가 가중치 잔차 방법에 의해 순차적으로 업데이트되는 배우-비평 구조를 기반으로 합니다. 제어 정책을 개선하기 위해 입력-상태 역학을 대체하기 위해 외부 입력이 도입되었다는 점에 유의해야 합니다. 또한, 폐쇄 루프 시스템의 안정성과 함께 최적의 솔루션으로의 수렴에 대한 엄격한 증거가 제공됩니다. 마지막으로, 방법의 효율성을 보여주기 위해 수치 예가 제공됩니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E104-A No.2 pp.532-541
발행일
2021/02/01
공개일
2020/08/18
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2020EAP1022
원고의 종류
PAPER
범주
수치해석 및 최적화

작성자

Zhenhui XU
  Sophia University
Tielong SHEN
  Sophia University
Daizhan CHENG
  Chinese Academy of Sciences

키워드