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基于分布式自适应内模的多智能体系统协同最优输出调节
1
作者
董昱辰
高伟男
姜钟平
《自动化学报》
北大核心
2025年第3期678-691,共14页
针对离散时间多智能体系统的协同最优输出调节问题,在不依赖多智能体系统矩阵精确信息的条件下提出分布式数据驱动自适应控制策略.基于自适应动态规划和分布式自适应内模,通过引入值迭代和策略迭代两种强化学习算法,利用在线数据学习最...
针对离散时间多智能体系统的协同最优输出调节问题,在不依赖多智能体系统矩阵精确信息的条件下提出分布式数据驱动自适应控制策略.基于自适应动态规划和分布式自适应内模,通过引入值迭代和策略迭代两种强化学习算法,利用在线数据学习最优控制器,实现多智能体系统的协同输出调节.考虑到跟随者只能访问领导者的估计值进行在线学习,对闭环系统的稳定性和学习算法的收敛性进行严格的理论分析,证明所学习的控制增益可以收敛到最优控制增益.仿真结果验证了所提控制方法的有效性.
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关键词
自适应
动态规划
分布式自适应内模
强化学习
协同输出调节
多智能体系统
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职称材料
题名
基于分布式自适应内模的多智能体系统协同最优输出调节
1
作者
董昱辰
高伟男
姜钟平
机构
东北大学流程工业综合自动化全国重点实验室
纽约大学坦登工程学院电子与计算机工程系
出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第3期678-691,共14页
基金
国家自然科学基金(62373090)
国家重点研发计划(2024YFA1012702)资助。
文摘
针对离散时间多智能体系统的协同最优输出调节问题,在不依赖多智能体系统矩阵精确信息的条件下提出分布式数据驱动自适应控制策略.基于自适应动态规划和分布式自适应内模,通过引入值迭代和策略迭代两种强化学习算法,利用在线数据学习最优控制器,实现多智能体系统的协同输出调节.考虑到跟随者只能访问领导者的估计值进行在线学习,对闭环系统的稳定性和学习算法的收敛性进行严格的理论分析,证明所学习的控制增益可以收敛到最优控制增益.仿真结果验证了所提控制方法的有效性.
关键词
自适应
动态规划
分布式自适应内模
强化学习
协同输出调节
多智能体系统
Keywords
Adaptive dynamic programming
distributed adaptive internal model
reinforcement learning
cooperative output regulation
multi-agent systems
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于分布式自适应内模的多智能体系统协同最优输出调节
董昱辰
高伟男
姜钟平
《自动化学报》
北大核心
2025
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