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王腾达;王焕清;徐宁;张亮;哈立德·阿勒哈比。

部分未知互联非线性系统基于滑模表面的分散事件触发强化学习控制。 （英语） Zbl 07832269号

信息科学。 641，文章ID 119070，21 p.（2023）.
摘要：本文研究了一类部分未知互联非线性系统的滑模面分散事件触发控制问题，将原来的控制问题等价地转化为设计多个以事件触发方式更新的最优控制器，大大节省了通信资源。为了得到这些基于事件的最优控制策略，通过强化学习算法求解相应的Hamilton-Jacobi-Bellman方程。与传统的强化学习算法不同，辨识-临界网络框架可以消除对系统内部动力学知识的需求，并消除近似行动者网络所产生的误差。通过梯度下降法和经验重演技术更新了评判网络中的权重向量，从而缓解了激励条件的持续性。在所提出的基于SMS的分散控制方案下，所考虑的系统具有更快的控制响应，同时最小化了成本函数。然后，根据李亚普诺夫稳定性理论，严格证明了互联非线性系统的所有信号都是有界的。最后，通过仿真实例验证了所提控制方案的有效性。

引用于1文件

MSC公司：

93B12号机组 可变结构系统
93年第14页 分散的系统
93元65角 离散事件控制/观测系统
93B70型 网络控制
93立方厘米 控制理论中的非线性系统

关键词：

互联系统;事件触发机制;强化学习;分散控制;滑动模态面
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Wang}等人，《信息科学》。641，文章ID 119070，21 p.（2023；Zbl 07832269）
全文： 内政部

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