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GADP.rar_自适应动态_GADP_fai_动态规划_MATLAB_动态规划控制

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简介：
本资源提供了一种基于自适应动态规划（GADP）和MATLAB实现的控制系统设计方法，特别适用于解决具有未知非线性动力学系统的最优控制问题。其中，fai参数调整技术用于提升算法性能与稳定性。 求解动态完全未知的连续时间非线性系统的优化控制问题的一种全局自适应动态规划算法。

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  • GADP.rar_自适应动态_GADP_fai_动态规划_MATLAB_动态规划控制
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    本资源提供了一种基于自适应动态规划（GADP）和MATLAB实现的控制系统设计方法，特别适用于解决具有未知非线性动力学系统的最优控制问题。其中，fai参数调整技术用于提升算法性能与稳定性。 求解动态完全未知的连续时间非线性系统的优化控制问题的一种全局自适应动态规划算法。
     
  • 倒立摆_自适应动态规划_ADP_动态规划
    优质
    本项目研究基于自适应动态规划（ADP）技术在控制复杂系统中的应用，重点探讨了其在倒立摆控制系统优化上的实现与效果评估。 利用自适应动态规划来实现单极倒立摆的控制是一个值得学习和参考的方法。
     
  • 基于MATLAB的自适应动态规划（近似动态规划）编程
    优质
    本项目采用MATLAB平台，实现自适应动态规划算法，旨在解决复杂系统的优化控制问题。通过近似动态规划方法，探索策略迭代技术在实际应用中的有效性与灵活性。 自适应动态规划（近似动态规划）——ADP MATLAB编程
     
  • 关于自适应动态规划的综述
    优质
    本文为读者提供了关于自适应动态规划领域的全面概述，探讨了其核心概念、最新进展以及在复杂系统优化中的应用前景。 这篇综述文章介绍了自适应动态规划，并详细阐述了离散和连续系统的动态规划方法。文中还讲解了PI与VI的具体算法，内容非常全面且实用。
     
  • 动态规划与最优控制
    优质
    《动态规划与最优控制》是一本深入探讨如何通过数学模型和算法寻求复杂系统最佳解决方案的著作。本书重点介绍了动态规划原理及其在最优控制问题中的应用，为读者提供了一套强大的分析工具来处理多阶段决策过程，是相关领域研究者及工程师不可或缺的学习资料。 《动态规划与最优控制》是控制理论和运筹学领域中的经典主题，主要涉及如何在时间序列中通过优化策略来实现系统的最优化。这个主题涵盖了从理论基础到实际应用的广泛内容，对于理解和解决复杂决策问题具有重要意义。 动态规划（Dynamic Programming，DP）是由美国数学家理查德·贝尔曼提出的，它是一种将复杂问题分解为多个子问题，并逐个求解以找到全局最优解的方法。动态规划的核心思想是“最优子结构”和“无后效性”，即最优解可以由子问题的最优解组合而成，且一旦某个状态的决策作出，对未来的影响就固定不变了。 在动态规划中，我们通常定义一个状态空间，每个状态代表系统的一种可能情况。随着系统的演变，状态会从一个转移到另一个。目标是找到一条从初始状态到目标状态的路径，使得某个性能指标（如成本、时间等）达到最小。这通常通过构建一个“价值函数”或“策略函数”来实现，这些函数描述了在每个状态下应采取的行动。 最优控制（Optimal Control）则是在动态系统中寻找控制输入序列，以使系统按照预定性能指标达到最优。它广泛应用于自动控制、机器人学、航空航天、经济学等多个领域。最优控制问题可以看作是动态规划的一个特例，其中控制变量扮演了决策变量的角色。 在《动态规划与最优控制》的文档中，可能会涵盖以下关键概念和方法： 1. 动态规划的基本原理和Bellman方程：解释动态规划的核心思想，包括状态转移方程和价值迭代或策略迭代算法。 2. 线性和二次型最优控制：讨论线性系统和二次型性能指标下的最优控制问题，如LQR（线性二次型调节器）问题。 3. Hamilton-Jacobi-Bellman方程：这是微分方程形式的动态规划，用于描述最优控制问题的边界值问题。 4. 最优控制的应用实例：例如，在路径规划、资源调度和投资决策等问题中的应用。 5. 非线性最优控制：探讨非线性系统中的最优控制问题，如Pontryagin的最大原则。 6. 随机最优控制：处理带有随机性的动态系统，包括随机动态规划和滤波理论。 学习《动态规划与最优控制》不仅可以深化对复杂决策过程的理解，还能掌握解决实际问题的有力工具。这份文档包中的“Programming and Optimal Control2.pdf”很可能是深入研究这些主题的宝贵资源，包含理论分析、数值方法以及实例解析等内容。对于希望在控制理论和运筹学方面进行更深层次研究的学者和工程师来说，它无疑是一份值得深入阅读的重要参考资料。
     
  • 神经动态规划
    优质
    神经动态规划是一种结合了机器学习与优化理论的技术，用于解决复杂的决策问题，通过模仿人类大脑的学习机制来优化策略和路径选择。 Neuro-Dynamic Programming by Dimitri P. Bertsekas and John Tsitsiklis is a book that delves into the intersection of neural networks and dynamic programming, providing theoretical foundations and practical applications in the field of reinforcement learning and control theory.
     
  • 动态规划方法
    优质
    动态规划是一种在数学、计算机科学中用于求解具有重复子问题和最优子结构性质的问题的技术。通过将原问题分解为相互重叠的子问题，并保存每个子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决问题。 要将长度分别为l1, l2… ln的n个程序放置在磁带T1和T2上，并希望以最小化最大检索时间为目标进行存储安排。这意味着如果存放在T1上的程序集合为A，而存放在T2上的程序集合为B，则需要选择这样的A和B使得max{∑li 1, ∑li2}（其中i1属于A且i2属于B）的值最小化。 为了实现这一目标，可以采用动态规划算法。
     
  • 鲁棒自适应动态规划模拟代码.zip
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    本资源包含用于实现鲁棒自适应动态规划算法的MATLAB仿真代码。适用于研究与学习强化学习及智能控制系统中的决策过程。 这是一篇关于鲁棒自适应动态规划的IEEE论文中的仿真代码。
     
  • 路径动态规划与窗口路径规划在处理动态障碍物中的应用——基于动态窗口法的动态路径规划
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    本研究探讨了路径动态规划和窗口路径规划方法在应对移动环境中动态障碍物挑战的应用，并深入分析了基于动态窗口法的动态路径规划技术，为机器人导航提供高效解决方案。 动态窗口法可以用于实现二维路径规划，并且能够设置圆形的静态或动态障碍物。
     
  • 动态规划与最优控制（卷一）
    优质
    《动态规划与最优控制（卷一）》是一本深入探讨动态系统优化策略的经典著作，为读者提供了理解和应用动态规划及马尔科夫决策过程的基础知识。本书适合研究生和从事相关领域研究的专业人士阅读。 Dynamic Programming and Optimal Control is a book authored by Bertsekas. This comprehensive work delves into the theory and application of dynamic programming, providing detailed insights into optimal control problems. It covers fundamental concepts as well as advanced topics in stochastic control and reinforcement learning. The text is widely regarded for its rigorous mathematical treatment and practical examples, making it an essential resource for researchers, engineers, and students interested in these fields.