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Neural-network-based robust optimal control of uncertain nonlinear systems using model-free policy iteration algorithm
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202k
资源说明：Neural-network-based robust optimal control of uncertain nonlinear systems using model-free policy iteration algorithm
根据给定的文件信息，我们可以提炼以下知识点：
1. 神经网络基础的鲁棒最优控制：文章探讨了如何利用神经网络来建立一类连续时间不确定非线性系统的鲁棒最优控制律。这里提到的“不确定非线性系统”是指那些在数学模型中存在不精确或未被完全理解的系统，例如，受到环境噪声、模型误差或参数变化影响的系统。
2. 模型无关的策略迭代算法：文章提出了一种模型无关的策略迭代方法。模型无关意味着控制算法并不需要依赖系统的精确数学模型，这一点对于复杂的、动态变化的或者难以建立精确模型的系统尤为重要。
3. 神经网络在策略迭代中的应用：利用神经网络来逼近最优控制策略，这种网络能够处理复杂系统的非线性特性，并对系统进行预测，无需了解系统内部的具体动态。
4. Hamilton-Jacobi-Bellman方程：这是最优控制理论中的一个基本方程，用于描述系统的最优价值函数。文章中提到的方法被用来求解对应于名义系统（即没有不确定性影响的理想系统模型）的Hamilton-Jacobi-Bellman方程。
5. 演员-评论家技术（Actor-Critic Technique）：这是一种强化学习算法，它允许智能体从与环境的交互中学习最优策略。在这个上下文中，它被用来获得名义系统的最优控制策略。
6. 最小二乘实现方法（Least Squares Implementation Method）：一种数学方法，用于估计模型参数或系统状态，使得误差平方和最小。在文章中，这种方法被用来实现神经网络的训练过程，以便找到最优控制策略。
7. 鲁棒控制策略的最优性：文章证明了所提出的鲁棒控制策略能够在特定成本函数下达到最优性。这是通过在名义系统的最优控制律中添加反馈增益来实现的。
8. 数值模拟：通过数值模拟验证所提出的鲁棒最优控制方案的应用性。这种模拟通常用于展示所提出方法的有效性，并且可以在实验设置中模拟不同情况和条件下的系统行为。
9. 强化学习的参考文献：文中引用了数篇文献，其中提到了设计不确定性非线性系统鲁棒控制策略的相关研究。这些参考文献对于理解本文的研究背景和当前研究趋势非常重要。
10. 鲁棒最优控制策略的创新之处：文章的创新点在于，它不需要知道系统的完整动态特性，就可以建立鲁棒最优控制策略。这一点解决了在传统方法中获取系统完整动态特性困难的问题，从而为设计鲁棒控制策略提供了新的途径。
总结来说，这篇研究论文介绍了如何使用模型无关的策略迭代算法和神经网络技术来建立不确定非线性系统的鲁棒最优控制策略，并通过数值模拟验证了该策略的有效性。这种方法特别适合于那些数学模型难以获得或动态特性复杂多变的系统。通过最小二乘和演员-评论家技术，该策略可以找到系统的最优控制策略，并且在理论上证明了其最优性。这种方法的提出是控制理论领域的一个创新，它为不确定非线性系统的鲁棒控制提供了一种新的解决思路。
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