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policy iteration algorithms for Zero-Sum Stochastic Differential Games with Long-Run Average Payoff Criteria

Journal of the Operations Research Society of China 2014年第4期2卷 395-421页

作者： JoséDaniel López-Barrientos Faculty of Actuarial Sciences Universidad Ana´huacMe´xico NorteHuixquilucanMexico

This paper studies the policy iteration algorithm(PIA)for zero-sum stochastic differential games with the basic long-run average criterion,as well as with its more selective version,the so-called bias *** system is assumed to be a nondegenerate *** use Lyapunov-like stability conditions that ensure the existence and boundedness of the solution to certain Poisson *** also ensure the convergence of a sequence of such solutions,of the corresponding sequence of policies,and,ultimately,of the PIA.

关键词： Ergodic payoff criterion Zero-sum stochastic differential games policy iteration algorithm Nondegenerate diffusions Poisson equation Schäl convergence Bias game

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Adaptive Dynamic Programming-Based Sliding Mode Optimal Position-Force Control for Reconfigurable Manipulators with Uncertain Disturbance

Adaptive Dynamic Programming-Based Sliding Mode Optimal Posi...

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第32届中国控制与决策会议

作者： Xinye Zhu Bing Ma Bo Dong Keping Liu Yuanchun Li Department of Control Science and Engineering Changchun University of Technology

In this paper, a sliding mode optimal position-force control method is proposed for constrained reconfigurable manipulators with disturbance based on adaptive dynamic programming（ADP） method and policy iteration（PI） algorithm. The sliding mode control is developed to compensate the model uncertainties, and the improved performance index function includes the sliding mode function and disturbance function. Then, the position-force control problem of the reconfigurable manipulator system under disturbance is transformed into an optimal control issue. The solution of Hamiltonian-Jacobi-Bellman（HJB） equation can be solved by using ADP and PI methods, and then the approximated sliding mode optimal control policy can be derived by constructing the critic neural network（NN）. The closed-loop robotic system is proved to be asymptotic stability by using Lyapunov theory. Finally, simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

关键词： Reconfigurable manipulators Adaptive dynamic programming Sliding mode optimal position-force control policy iteration algorithm Critic neural network

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