非线性多智能体系统事件触发神经网络自适应分布式优化控制OA
针对具有未知动力学的非线性多智能体系统,研究事件触发神经网络自适应分布式优化控制问题.通过结合神经网络与微分图博弈理论,构建一种新型事件触发神经网络自适应分布式优化控制器.为解决执行器频繁更新问题,设计事件触发机制.建立基于神经网络的强化学习算法,学习优化控制器与哈密顿-雅可比-贝尔曼方程的解析解,利用当前采样数据和历史存储数据设计评价网络的权重更新机制.构造Lyapunov函数证明了被控非线性多智能体系统为渐近稳定并达到Nash均衡.计算机仿真结果验证了所提分布式最优控制方案的有效性.
吴畏;李克文;佟绍成
辽宁工业大学理学院,锦州121001辽宁工业大学理学院,锦州121001辽宁工业大学理学院,锦州121001
信息技术与安全科学
非线性多智能体系统事件触发机制分布式神经网络自适应优化控制Nash均衡
《自动化学报》 2026 (7)
P.1334-1346,13
国家自然科学基金(62503212,62573216)辽宁省兴辽英才青年拔尖人才资助计划(XLYC2503078)辽宁省科技厅博士启动基金计划项目(2025-BS-0503)辽宁省青年科技人才托举工程资助。
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