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J-GLOBAL ID：201702211899263666   整理番号：17A0473031

未知の非線形時間遅延システムの有限 ホライゾン最適制御【Powered by NICT】

Finite-horizon optimal control of unknown nonlinear time-delay systems

著者 (5件)： Cui Xiaohong (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, PR China) ,  Cui Xiaohong (Institute of Mathematical Sciences, Mudanjiang Normal University, Mudanjiang, Heilongjiang 157011, PR China) ,  Zhang Huaguang (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, PR China) ,  Luo Yanhong (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, PR China) ,  Jiang He (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 238  ページ： 277-285  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,有限計画対象期間中の非線形連続時間むだ時間系のクラスを最適化するためにニューラルネットワーク(NN)に基づくオンラインのポリシー外アルゴリズムを提案した。オンラインのポリシー外アルゴリズムはむだ時間系動力学の知識を必要とせずに時変H amilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程式への二段階解を学習するために用いた。アルゴリズムは時間変動活性化関数を用いたアクター-クリティックNN構造を用いて実現した。二NNの重みは,残留誤差と末端誤差の両方を考慮してリアルタイムで同時に調整した。二つのシミュレーション例により,提案したアルゴリズムの適用性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： むだ時間系 ,  アルゴリズム ,  *最適制御 ,  最適化 ,  経時変化 ,  シミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  連続時間系 ,  適応性
準シソーラス用語： 時間遅れ ,  実時間 ,  活性化関数 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 最適制御 ,  ニューラルネットワーク ,  時間遅れ ,  有限範囲 ,  HJB方程式

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 非線形時間遅延システム ,  最適制御