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【064】基于Actor-Critic神经网络的切换拓扑异构多智能体系统最优跟踪控制
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【064】基于Actor-Critic神经网络的切换拓扑异构多智能体系统最优跟踪控制 【内容简介】在强化学习的框架下,解决了具有时变交互网络的高阶异构多智能体系统的最优跟踪控制问题。首先,将最优跟踪控制问题表述为一个leader-follower多智能体系统。其次,提出了一种基于策略迭代的自适应动态规划(ADP)算法来计算性能指标和控制律。进一步分析了该算法的最优解收敛性。第三,采用行为-评价神经网络对迭代性能指标函数和控制律进行近似,在不使用系统动力学知识的情况下在线实现策略迭代算法。 【#非搬运】【#m文件】【#程序原创】 【注意事项】 -1. 复现结果与视频中保持一致,但无法完全还原 Paper 中的结果! -2. 由于代码的可复制性,请在确认需求后再付款,购买后无法提供退款服务! -3. 仅能够用于学习交流用途,不可用于商业用途,违者必究! -4. 代码为原创非搬运,因此可提供代码(非 Paper)内的 所有 问题讲解! -5. 流程:拍下(可改价)->付款->直接发货->确认收货! -0. 接受上述事项后再拍(上述5条截图保存),介意者勿拍!
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