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A data-Based Feedback Relearning Algorithm for Uncertain Nonlinear Systems

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2023年第5期10卷 1288-1303页

作者： Chaoxu Mu Yong Zhang Guangbin Cai Ruijun Liu Changyin Sun the School of Electrical and Information Engineering Tianjin UniversityTianjin 300072China the College of Missile Engineering Rocket Force University of EngineeringXi’an 710025China the School of Computer and Information Engineering Beijing Technology and Business UniversityBeijing 100048China the School of Automation Southeast UniversityNanjing 210096China

In this paper,a data-based feedback relearning algorithm is proposed for the robust control problem of uncertain nonlinear *** by the classical on-policy and off-policy algorithms of reinforcement learning,the online feedback relearning(FR)algorithm is developed where the collected data includes the influence of disturbance *** FR algorithm has better adaptability to environmental changes(such as the control channel disturbances)compared with the off-policy algorithm,and has higher computational efficiency and better convergence performance compared with the on-policy *** processing based on experience replay technology is used for great data efficiency and convergence *** experiments are presented to illustrate convergence stability,optimality and algorithmic performance of FR algorithm by comparison.

关键词： data episodes experience replay neural networks reinforcement learning(RL) uncertain systems

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