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公开(公告)号：CN116819959A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310567234.3
申请日：2023-05-17
Applicant: 滨州学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于自适应非线性控制技术领域，提出了基于滑模机制的多智能体优化控制器构建方法及系统，基于高阶非线性多智能体系统的实际系统状态和参考状态得到多智能体系统的跟踪误差；基于多智能体系统的跟踪误差设计滑模超平面，通过滑模变量来控制跟踪误差使其位于滑模超平面上；构造执行identifier‑critic‑actor神经网络结构的强化学习，在强化学习中，根据神经网络逼近未知动力函数和分布式HJB方程的解，分别推导出identifier神经网络和critic‑actor神经网络，得到最优控制信号，将最优控制信号作为实际控制输入信号，在该输入信号下引导多智能体系统实现控制目标。
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