数据驱动的多智能体网络鲁棒包容控制
于镝
北京信息科技大学自动化学院,北京100192
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.
关键词：数据驱动多智能体网络积分增强学习包容控制
资助基金：北京信息科技大学学科群建设项目(5121911003)国家自然科学基金(61903043)
论文发表日期：2020-09-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1963-1970 )
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