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原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
针对输入受限的受扰多智能体网络,提出具有领航层、估计层、控制层和跟随者层的新型鲁棒包容控制方案.首先,设计有限时间估值器获得跟随者的期望状态,然后基于包容误差引入非均方折扣代价函数,从而将鲁棒包容控制问题转换成受限最优控制问题.并应用Laypunov拓展原理证明得到的最优控制策略使得网络实现一致最终有界稳定.在系统动态完全未知的情况下,采用提出的积分增强学习算法和执行器–评价器结构,在线得到近似最优控制策略.仿真结果验证了理论方案的有效性和可行性.
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文献信息
篇名 数据驱动的多智能体网络鲁棒包容控制
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 数据驱动 多智能体网络 积分增强学习 包容控制
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1963-1970
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2020.90433
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数据驱动
多智能体网络
积分增强学习
包容控制
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
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72515
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