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文档简介

基于近似动态规划的算法研究姓名:曹宁导师:张化光教授Researchonaniterativealgorithmforapproximateoptimalcontrolbasedonadaptivecriticdesign

本文主要内容1.Introduction(引言)2.TheoryofNeuralNetwork(神经网络理论)3.AdaptiveCriticDesign(近似动态规划原理)4.DiscreteTimeNonlinearHJBSolution(离散非线性系统HJB方程的解)5.NeuralNetworkModeling(神经网络建模)1.Introduction动态规划及贝尔曼最优性原理DynamicprogrammingandBellman’sprincipleofoptimality

系统性能指标系统描述动态规划的缺点:解决办法:使用诸如人工神经网络一类的结构来近似表达目标函数进而得到动态规划问题的近似解,即近似动态规划(AdaptiveCriticDesign,ACD)。

维数灾问题(curseofdimensionality)2.TheoryofNeuralNetwork神经元结构(neuronmodel)f-激活函数阈值型(Hardlimit)

线性型(Linear)S型(Log-sigmoid)输出其中神经网络模型(Networkarchitectures)误差反传算法计算1.正向传播2.误差反向传播其中BP算法的变形

批处理(Batching)动量BP算法(MOBP)可变学习速度的BP算法(VLBP)共轭梯度法(CGBP)LMBP算法(LMBP)权值及偏置更新3.AdaptiveCriticDesignHDP(Heuristicdynamicprogramming):

DHP(Dualheuristicdynamicprogramming):

GDHP(Globalizeddualheuristicdynamicprogramming)

AD(actiondependent)formsofHDP,DHP,GDHP

HDP和ADHDPHDP评论网的训练4DiscreteTimeNonlinearHJBSolution

离散系统HJB的解系统方程目标函数HDP迭代算法神经网络实现:值函数控制信号仿真实验系统加入噪声扰动加入噪声量倒立摆(invertedpendulum)系统仿真系统描述角度(angleofpendulum)角速度(angularvelocity)5NeuralNetworkModeling网络结构:3-10-2激活函数:S型;线性型训练方法:加入动量项的批处理BP算法神经网络参数设置建模后的系统加入噪声扰动总结运用一种基于近似动态规划的迭代算法对多种离散非线性系统(包括倒立摆系统)进行仿真,

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