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申请/专利权人：西南大学
摘要：本申请公开了一种具有未知滞后的多智能体系统固定时间最优控制方法，包括构建高阶随机非线性多智能体系统模型，并定义坐标变换，所述高阶随机非线性多智能体系统模型包括跟随者智能体的动力学模型和领航者智能体的动力学模型；基于最优控制原理，引入最优性能指标函数，获得Hamilton‑Jacobi‑Bellman方程；通过基于identifier‑critic‑actor结构的强化学习算法求解Hamilton‑Jacobi‑Bellman方程并使用神经网络的逼近性质，设计最优控制器和identifier神经网络、critic神经网络和actor神经网络的更新率；引入Bouc‑Wen滞后模型，得到第l步的动态系统，坐标变换和Hamilton‑Jacobi‑Bellman方程；证明critic神经网络和actor神经网络估计权重误差，构建李雅普诺夫函数，进行固定时间稳定性分析并获得多智能体系统固定时间稳定的充分条件。
主权项：1.一种具有未知滞后的多智能体系统固定时间最优控制方法，其特征在于，包括：构建高阶随机非线性多智能体系统模型，并定义坐标变换，所述高阶随机非线性多智能体系统模型包括跟随者智能体的动力学模型和领航者智能体的动力学模型；基于最优控制原理，引入最优性能指标函数，获得Hamilton-Jacobi-Bellman方程；通过基于identifier-critic-actor结构的强化学习算法求解Hamilton-Jacobi-Bellman方程并使用神经网络的逼近性质，设计最优控制器和identifier神经网络、critic神经网络和actor神经网络的更新率；引入Bouc-Wen滞后模型，得到第l步的动态系统，坐标变换和Hamilton-Jacobi-Bellman方程；证明critic神经网络和actor神经网络有界，构建李雅普诺夫函数，进行固定时间稳定性分析并获得多智能体系统固定时间稳定的充分条件；根据所述李雅普诺夫函数进行多智能体系统的控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南大学 具有未知滞后的多智能体系统固定时间最优控制方法
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