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Multi-objective optimal control for a class of nonlinear time-delay systems via adaptive dynamic programming
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资源说明：Multi-objective optimal control for a class of nonlinear time-delay systems via adaptive dynamic programming
本篇论文的标题为“Multi-objective optimal control for a class of nonlinear time-delay systems via adaptive dynamic programming”，翻译成中文是“基于自适应动态规划的非线性时滞系统多目标最优控制”。该研究论文的主要内容和知识点涉及以下几个方面：
1. 多目标自适应动态规划（ADP）方法：论文构建了一种新的多目标自适应动态规划方法，用以求解一类非线性时滞系统的最优控制器问题。ADP方法是一种利用对系统行为的采样数据学习最优控制策略的技术，它结合了动态规划理论与机器学习方法。
2. 多目标优化问题的转化：研究中使用了加权和技术（weighted sum technology），将原始的多目标优化问题转换为单一目标优化问题。这种转化是处理多目标问题的常用方法，因为它可以将多个目标合并成一个目标，便于采用标准的优化算法进行求解。
3. 非线性时滞系统的最优控制：对于非线性时滞系统，作者建立了一个ADP方法来解决最优控制问题。时滞系统指的是系统的当前状态不仅取决于当前输入，还依赖于过去的输入和状态。这类系统在通信、交通、化学加工、电力系统和冶金加工系统中比较常见。
4. 系统稳定性和收敛性分析：论文中不仅提出了迭代性能指数函数序列，而且证明了其收敛性以及闭环系统是渐近稳定的。这一步是证明所提出方法有效性的关键步骤，确保了通过ADP方法找到的控制策略能够使系统达到最优性能。
5. 神经网络在控制策略和性能指数函数中的应用：为了获得近似控制策略和近似性能指数函数，论文使用了神经网络。神经网络是一种模仿人脑的生物结构和功能的计算模型，它能通过学习输入与输出之间的关系来近似复杂的非线性函数。
6. 仿真实例：为了展示所提出最优控制方法的性能，作者提供了两个仿真例子。通过仿真实验来验证和评估控制算法的有效性和实用性。
7. 关键词：文章还列出了与本文研究相关的关键词，包括“最优控制”、“自适应动态规划”、“多目标”、“近似动态规划”和“时滞”。这些关键词准确地概括了研究内容，并表明了该论文的研究方向。
本篇论文的核心知识点包括非线性时滞系统的最优控制、多目标优化问题的处理、自适应动态规划方法、系统稳定性和收敛性分析以及神经网络在控制策略获取中的应用。通过这些技术手段，研究者们能够为复杂的时滞系统提供有效的控制策略，并在多个目标间进行权衡和优化，最终实现系统性能的整体提升。
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