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出处:IET CONTROL THEORY AND APPLICATIONS
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Using reinforcement learning techniques to solve continuous-time non-linear optimal tracking problem without system dynamics
期刊论文
IET CONTROL THEORY AND APPLICATIONS, 2016, 卷号: 10, 期号: 12, 页码: 1339-1347
作者:
Zhu, Yuanheng
;
Zhao, Dongbin
;
Li, Xiangjun
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提交时间:2016/12/26
Nonlinear Control Systems
Continuous Time Systems
Learning (Artificial Intelligence)
Optimal Control
Dynamic Programming
Lyapunov Methods
Linear Systems
Reinforcement Learning
Continuous-time Problem
Nonlinear Optimal Tracking Problem
Adaptive Dynamic Programming
Model-free Adaptive Optimal Tracking Algorithm
Lyapunov Analysis
Linear System
Neural-network-based online optimal control for uncertain non-linear continuous-time systems with control constraints
期刊论文
IET CONTROL THEORY AND APPLICATIONS, 2013, 卷号: 7, 期号: 17, 页码: 2037-2047
作者:
Yang, Xiong
;
Liu, Derong
;
Huang, Yuzhu
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提交时间:2015/08/12
Adaptive Control
Approximation Theory
Closed Loop Systems
Continuous Time Systems
Lyapunov Methods
Neurocontrollers
Nonlinear Control Systems
Optimal Control
Robust Control
Uncertain Systems
Neural Network-based Online Adaptive Optimal Control
Uncertain Nonlinear Continuous-time Systems
Control Constraints
Infinite-horizon Optimal Control Problem
Control Policy
Saturation Constraints
Identifier-critic Architecture
Hamilton-jacobi-bellman Equation Approximation
Uncertain System Dynamics
Critic Nn
Action-critic Dual Networks
Reinforcement Learning
Identifier Nn
Policy Iteration
Lyapunovaeuros Direct Method
Closed Loop System Stability