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控制系统的学习和优化:马尔可夫性能势理论与方法

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 引言第12-24页
   ·论文研究背景和研究内容第12-18页
     ·学习和优化综述第12-14页
     ·马尔可夫系统与性能势理论第14-17页
     ·动态系统最优控制第17-18页
   ·论文研究思路和主要工作第18-24页
第2章 基于策略迭代的反馈控制第24-38页
   ·本章引言第24-25页
   ·控制系统建模为MDP第25-26页
   ·连续状态空间MDP第26-31页
     ·转移概率函数及稳态概率第26-28页
     ·性能势和策略迭代第28-30页
       ·性能势第28-29页
       ·性能优化第29-30页
     ·动态规划和策略迭代的比较第30-31页
   ·跳变线性二次(JLQ)问题第31-37页
     ·转移算子第32页
     ·性能势第32-35页
     ·最优策略第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第3章 基于策略迭代的学习算法第38-52页
   ·本章引言第38-39页
   ·控制系统建模为MDP第39-40页
   ·在线学习和优化方法第40-48页
     ·状态空间的离散化第41-42页
     ·近似链的策略迭代第42-44页
     ·性能势和相关参数的估计第44-48页
   ·例子第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第4章 JLQG模态跳变的优化之一——开环模态控制第52-70页
   ·本章引言第52-53页
   ·连续时间JLQG第53-60页
     ·问题描述第53-55页
     ·下层控制问题的解——JLQG调节器第55-56页
     ·上层优化问题的解——基于性能势理论的方法第56-60页
   ·离散时间JLQG第60-67页
     ·问题描述第61-62页
     ·下层控制问题的解——JLQG调节器第62-63页
     ·上层优化问题的解——基于性能势理论的方法第63-67页
   ·应用:一个容错制造系统的优化第67-69页
   ·本章小结第69-70页
第5章 JLQG模态跳变的优化之二——闭环模态控制第70-78页
   ·本章引言第70页
   ·问题描述第70-72页
   ·两类模态控制策略的分析第72-76页
   ·数值算例第76-77页
   ·本章小结第77-78页
第6章 JLQ模型的直接自适应最优控制第78-87页
   ·本章引言第78-79页
   ·问题描述第79-80页
   ·Q函数与策略迭代第80-85页
     ·策略评价——估计Q函数第81-83页
     ·策略改进——基于Q函数的改进公式第83-84页
     ·直接自适应策略迭代第84-85页
   ·数值算例第85-86页
   ·本章小结第86-87页
第7章 Lebesgue采样系统的最优控制问题——时间集结的方法第87-116页
   ·本章引言第87-89页
   ·模型描述第89-90页
   ·时间集结的方法第90-95页
   ·解析解法第95-99页
     ·特殊情形:状态无关情形第97-99页
   ·基于样本路径的算法第99-109页
     ·等价的非周期链第99-101页
     ·Q因子第101-103页
     ·估计ε(d,u)第103-107页
     ·SARSA第107-109页
   ·基于周期采样的最优控制第109-110页
   ·数值算例和比较第110-115页
   ·本章小结第115-116页
第8章 时间集结在一类混杂制造系统中的应用第116-122页
   ·本章引言与模型描述第116-117页
   ·熔炉加热过程及求解第117-121页
   ·本章小结第121-122页
第9章 带有约束的LQG模型的学习算法第122-134页
   ·本章引言第122-123页
   ·模型描述第123-125页
   ·学习算法第125-130页
     ·性能梯度第125-127页
     ·梯度下降算法第127-130页
   ·两类特殊情况第130-131页
     ·数值控制集合第130-131页
     ·正控制集合第131页
   ·数值算例第131-133页
   ·本章小结第133-134页
第10章 结论与展望第134-137页
   ·论文工作的总结第134-136页
   ·进一步研究和展望第136-137页
参考文献第137-150页
致谢第150-151页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第151-153页

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