基于零和博弈的多智能体网络鲁棒包容控制
针对受扰非线性多智能体网络,研究分布式鲁棒包容控制方法.采用微分博弈理论将有界L2增益包容控制问题描述成多玩家零和博弈问题.对于每个跟随者,当至少有一个领航者与其存在有向路径通信时,基于局部邻居信息定义每个跟随者的性能指标,从而得出包容误差L2有界且零和博弈解存在的结论.在系统动态完全未知的情况下,采用积分强化学习算法和执行-评价-干扰网络,在线得到近似最优策略.仿真结果表明了所提出方案的有效性和正确性.
多智能体网络、鲁棒包容控制、零和博弈、积分强化学习
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TP273(自动化技术及设备)
北京信息科技大学学科群建设项目5121911003
2021-08-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1841-1848