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Finite horizon optimal control of discrete-time nonlinear systems with unfixed initial state using adaptive dynamic programming

引用

控制理论与应用（英文版） 2011年第3期9卷 381-390页

作者： Wei, Qinglai Liu, Derong Key Laboratory of Complex Systems and Intelligence Science Institute of Automatio Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China

In this paper,we aim to solve the finite horizon optimal control problem for a class of discrete-time nonlinear systems with unfixed initial state using adaptive dynamic programming(ADP) approach.A new-optimal control algorithm based on the iterative ADP approach is proposed which makes the performance index function converge iteratively to the greatest lower bound of all performance indices within an error according to within finite *** optimal number of control steps can also be obtained by the proposed-optimal control algorithm for the situation where the initial state of the system is *** networks are used to approximate the performance index function and compute the optimal control policy,respectively,for facilitating the implementation of the-optimal control ***,a simulation example is given to show the results of the proposed method.

关键词： Adaptive dynamic programming unfixed initial state Optimal control Finite time Neural networks

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