알려지지 않은 비선형 이산 시간 시스템의 최적 제어를 위한 적응 동적 프로그래밍

비용 함수에 할인 계수가 있는 알려지지 않은 비선형 이산 시간 시스템을 위한 지능형 최적 제어 계획이 본 논문에서 제안됩니다. 수렴 분석과 함께 최적 제어기를 얻기 위해 전역 이중 휴리스틱 프로그래밍(GDHP) 기법을 통한 반복적 적응 동적 프로그래밍(ADP) 알고리즘이 개발되었습니다. 세 개의 신경망이 반복 알고리즘의 구현을 용이하게 하기 위한 모수적 구조로 사용되어, 각 반복에서 비용 함수, 최적 제어 법칙 및 알려지지 않은 비선형 시스템을 각각 근사합니다. 제안된 최적 제어 접근법의 효과성을 검증하기 위해 두 가지 시뮬레이션 예제가 제공됩니다.