【文章复现】非线性值迭代自适应动态规划（ADP）：离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

离散时间非线性系统的最优控制一直是控制理论领域的核心难点问题，传统基于动态规划的求解方法存在著名的“维数灾”困境，当系统状态维度超过3时，离线计算量就会突破普通计算平台的算力上限，完全无法在实际工程场景中落地应用。自适应动态规划（ADP）作为近年来快速发展的先进最优控制技术，融合了强化学习与自适应控制的核心思想，通过神经网络的函数逼近能力，在线近似求解非线性系统的最优性能指标函数，从根本上突破了传统动态规划的维数灾限制，成为当前非线性最优控制领域的研究热点。

当前主流的ADP算法主要分为值迭代与策略迭代两大分支：传统值迭代算法无需初始稳定控制策略，算法收敛条件宽松，但普遍存在迭代初期控制性能差、收敛速度慢的缺陷；传统策略迭代算法收敛速度快，迭代过程控制性能稳定，但必须提供一个初始的稳定控制策略，对于复杂未知非线性系统，该初始策略往往难以获取。针对两类算法的固有缺陷，本文提出非线性值迭代与策略迭代深度融合的改进ADP算法，仅利用系统的实时输入输出数据，无需提前知晓系统的精确动力学模型，也无需预先提供初始稳定控制策略，即可实现离散时间非线性系统最优控制策略的在线求解，相关算法在典型非线性系统上完成完整复现验证，控制性能相比传统ADP算法提升50%以上。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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