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J-GLOBAL ID：201202203458384989   整理番号：12A1079941

大域的デュアルな発見的プログラミングを用いた,あるクラスの未知離散時間非線形システムのためのニューラルネットワークに基づく最適制御

Neural-Network-Based Optimal Control for a Class of Unknown Discrete-Time Nonlinear Systems Using Globalized Dual Heuristic Programming

著者 (5件)： LIU Derong (Inst. Automation, Chinese Acad. Sci., Beijing, CHN) ,  WANG Ding (Inst. Automation, Chinese Acad. Sci., Beijing, CHN) ,  ZHAO Dongbin (Inst. Automation, Chinese Acad. Sci., Beijing, CHN) ,  WEI Qinglai (Inst. Automation, Chinese Acad. Sci., Beijing, CHN) ,  JIN Ning (Univ. Illinois, IL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 9  号： 3  ページ： 628-634  発行年： 2012年07月 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 状態遷移関数,入力関数,入力変数,がそれぞれ状態変数の非線形関数で表される離散時間非線形システムのニューラルネットを用いた最適制御のアルゴリズムを論じる。効用関数に未来の割引率を乗じた総和として定義されたコスト関数の最小化問題に対し,大域的デュアル発見的プログラミングを用いた制御則とコスト関数の反復計算による適応的動的計画法による最適解の計算法を示した。次に最適制御アルゴリズムの実行のために,未知の制御対象同定のための3層ニューラルネットの収束性を示し,学習された対象のモデルを用いたコスト関数とその微分,および制御則計算の2つの3層ニューラルネットの構成を示した。離散時間非線形システムの例題に対するシミュレーションによりコスト関数とその微分,および制御則の時間的変化の収束性を示し,提案する最適制御の有効性を検証した。

シソーラス用語： *非線形系 ,  ニューラルネットワーク ,  *最適制御 ,  アルゴリズム ,  費用関数 ,  最小化問題 ,  制御則 ,  動的計画法

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： デュアル ,  発見 ,  プログラミング ,  クラス ,  非線形システム ,  ニューラルネットワーク ,  最適制御