基于数据的自学习优化控制:研究进展与展望

作者：刘德荣; 李宏亮; 王鼎

来源：自动化学报, 2013, (11): 1858-1870.

• 自适应动态规划
• 近似动态规划
• 强化学习
• 神经网络
• 智能控制 Adaptive dynamic programming(ADP)
• approximate dynamic programming
• reinforcement learning
• neural networks
• intelligent control

自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)方法可以解决传统动态规划中的"维数灾"问题,已经成为控制理论和计算智能领域最新的研究热点.ADP方法采用函数近似结构来估计系统性能指标函数,然后依据最优性原理来获得近优的控制策略.ADP是一种具有学习和优化能力的智能控制方法,在求解复杂非线性系统的最优控制问题中具有极大的潜力.本文对ADP的理论研究、算法实现、相关应用等方面进行了全面的梳理,涵盖了最新的研究进展,并对ADP的未来发展趋势进行了分析和展望.

• 单位
  中国科学院自动化研究所; 复杂系统管理与控制国家重点实验室