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Concurrent Learning-based Approximate Feedback-Nash Equilibrium Solution of N-player Nonzero-sum Differential Games

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2014年第3期1卷 239-247页

作者： rushikesh kamalapurkar Justin R.Klotz Warren E.Dixon the Department of Mechanical and Aerospace Engineering University of Florida

This paper presents a concurrent learning-based actor-critic-identifier architecture to obtain an approximate feedback-Nash equilibrium solution to an infinite horizon Nplayer nonzero-sum differential *** solution is obtained online for a nonlinear control-affine system with uncertain linearly parameterized drift *** is shown that under a condition milder than persistence of excitation(PE),uniformly ultimately bounded convergence of the developed control policies to the feedback-Nash equilibrium policies can be *** results are presented to demonstrate the performance of the developed technique without an added excitation signal.

关键词： Games Convergence Learning (artificial intelligence) Stability analysis Function approximation Trajectory

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