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model-free adaptive dynamic programming for Optimal Control of Discrete-time Affine Nonlinear System

IFAC Proceedings Volumes 2014年第3期47卷 7049-7054页

作者： Zhongpu Xia Dongbin Zhao Huajin Tang The State Key Laboratory of Management and Control of Complex Systems Institute of Automation Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China Institute for Infocomm Research Agency for Science Technology and Research (A STAR) Singapore 138632

In this paper, a model-free and effective approach is proposed to solve infinite horizon optimal control problem for affine nonlinear systems based on adaptive dynamic programming technique. The developed approach, referred to as the actor-critic structure, employs two multilayer perceptron neural networks to approximate the state-action value function and the control policy, respectively. It uses data collected arbitrarily from any reasonable sampling distribution for policy iteration. In the policy evaluation phase, a novel objective function is defined for updating the critic network, and thus makes the critic network converge to the Bellman equation directly rather than iteratively. In the policy improvement phase, the action network is updated to minimize the outputs of the critic network. The two phases alternate until no more improvement of the control policy is observed, such that the optimal control policy is achieved. Two simulation examples are provided to show the effectiveness of the approach.

关键词： model-free adaptive dynamic programming reinforcement learning policy iteration multilayer perceptron neural network

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