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Policy iteration optimal tracking control for chaotic systems by using an adaptive dynamic programming approach

Chinese Physics B 2015年第3期24卷 87-94页

作者：魏庆来刘德荣徐延才 The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems Institute of AutomationChinese Academy of Sciences

A policy iteration algorithm of adaptive dynamic programming（ADP） is developed to solve the optimal tracking control for a class of discrete-time chaotic systems. By system transformations, the optimal tracking problem is transformed into an optimal regulation one. The policy iteration algorithm for discrete-time chaotic systems is first described. Then,the convergence and admissibility properties of the developed policy iteration algorithm are presented, which show that the transformed chaotic system can be stabilized under an arbitrary iterative control law and the iterative performance index function simultaneously converges to the optimum. By implementing the policy iteration algorithm via neural networks,the developed optimal tracking control scheme for chaotic systems is verified by a simulation.

关键词： adaptive critic designs,adaptive dynamic programming,approximate dynamic programming,neuro-dynamic programming

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