迭代自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃理論及應(yīng)用

前言
符號表
第1章 自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃原理
1．1最優(yōu)控制理論概述
1．2動態(tài)規(guī)劃基本理論
1．2．1離散系統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃
1．2．2連續(xù)系統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃
1．2．3動態(tài)規(guī)劃的挑戰(zhàn)
1．3自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的基本理論
1．3．1 自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的原理
1．3．2自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分類
1．3．2．1啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃
1．3．2．2二次啟發(fā)式規(guī)劃
1．3．2．3執(zhí)行依賴啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃
1．3．2．4執(zhí)行依賴二次啟發(fā)式規(guī)劃
1．3．3無限時間與有限時間自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃
1．3．4 自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的發(fā)展現(xiàn)狀
參考文獻
第2章 帶有廣義性能指標(biāo)函數(shù)的非線性系統(tǒng)無模型多目標(biāo)自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃
2．1引言
2．2多目標(biāo)最優(yōu)控制的基礎(chǔ)
2．3多目標(biāo)自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃方法
2．4無模型增量Q學(xué)習(xí)方法
2．4．1增量Q學(xué)習(xí)方法的推導(dǎo)
2．4．2增量Q學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)
2．4．2．1評判網(wǎng)絡(luò)
2．4．2．2執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)
2．4．2．3無模型增量Q學(xué)習(xí)算法過程
2．5收斂性分析
2．6仿真研究
參考文獻
第3章基于：ESNs結(jié)構(gòu)的非線性系統(tǒng)迭代DHP算法
3．1引言
3．2迭代DHP算法
3．2．1迭代DHP算法的基本結(jié)構(gòu)
3．2．2迭代DHP算法的收斂性分析
3．3基于ESNs實現(xiàn)迭代DHP算法
3．3．1 ESNs的基本構(gòu)造
3．3．2 ESNs的訓(xùn)練過程
3。3．3迭代DHP算法的實現(xiàn)
3．4仿真研究
參考文獻
第4章 無限時間非線性系統(tǒng)最優(yōu)跟蹤控制
4．1引言
4．2問題描述
4．3基于貪婪HDP迭代算法的最優(yōu)跟蹤控制
4．3．1系統(tǒng)變換
4．3．2貪婪HDP迭代算法的推導(dǎo)
4．3．3算法的過程
4．4最優(yōu)跟蹤控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)
4．4．1模型網(wǎng)絡(luò)
4．4．2評判網(wǎng)絡(luò)
4．4．3執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)
4．5仿真研究
參考文獻
第5章 時滯非線性系統(tǒng)最優(yōu)跟蹤控制
5．1引言
5．2問題描述
5．3迭代HDP算法及其收斂性
5．3．1迭代HDP算法的推導(dǎo)
5．3．2迭代HDP算法的收斂性分析
5．3．3迭代HDP算法的設(shè)計步驟
5．4迭代HDP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)
5．4．1評判網(wǎng)絡(luò)
5．4．2執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)
……
第6章 帶有飽和和執(zhí)行器的時滯百線性系統(tǒng)最優(yōu)控制
第7章 有限時間仿射滯非線性系統(tǒng)最優(yōu)控制
第8章 有限時間非仿射滯線性系統(tǒng)最優(yōu)控制