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Adaptive dynamic programming for linear impulse systems

Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics) 2014年第1期15卷 43-50页

作者： Xiao-hua WANG Juan-juan YU Yao HUANG Hua WANG Zhong-hua MIAO School of Mechatronics Engineering and Automation Shanghai University Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology Shanghai University

We investigate the optimization of linear impulse systems with the reinforcement learning based adaptive dynamic programming(ADP)method.For linear impulse systems,the optimal objective function is shown to be a quadric form of the pre-impulse states.The ADP method provides solutions that iteratively converge to the optimal objective function.If an initial guess of the pre-impulse objective function is selected as a quadratic form of the pre-impulse states,the objective function iteratively converges to the optimal one through ADP.Though direct use of the quadratic objective function of the states within the ADP method is theoretically possible,the numerical singularity problem may occur due to the matrix inversion therein when the system dimensionality increases.A neural network based ADP method can circumvent this problem.A neural network with polynomial activation functions is selected to approximate the pre-impulse objective function and trained iteratively using the ADP method to achieve optimal control.After a successful training,optimal impulse control can be derived.Simulations are presented for illustrative purposes.

关键词： Adaptive dynamic programming(ADP) impulse system Optimal control Neural network

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