Data-Based Optimal Control of Multiagent Systems: A Reinforcement Learning Design Approach

Jilie Zhang; Zhanshan Wang; Hongwei Zhang

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Data-Based Optimal Control of Multiagent Systems: A Reinforcement Learning Design Approach

机译：基于数据的多主体系统最优控制：一种强化学习设计方法

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This paper studies an optimal consensus tracking problem of heterogeneous linear multiagent systems. By introducing tracking error dynamics, the optimal tracking problem is reformulated as finding a Nash-equilibrium solution to multiplayer games, which ca

机译：本文研究了异构线性多主体系统的最优共识跟踪问题。通过引入跟踪误差动态，将最佳跟踪问题重新表述为找到多人游戏的纳什均衡解决方案，

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来源
《Cybernetics, IEEE Transactions on》 |2019年第12期|4441-4449|共9页
作者
Jilie Zhang; Zhanshan Wang; Hongwei Zhang;
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作者单位

School of Information Science and Technology Southwest Jiaotong University Chengdu China;

School of Information Science and Engineering Northeastern University Shenyang China;

Key Laboratory of Magnetic Suspension Technology and Maglev Vehicle Minist;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Multi-agent systems; Games; Optimal control; Heuristic algorithms; Nash equilibrium; Mathematical model; Learning (artificial intelligence);

机译：多代理系统;游戏;最佳控制;启发式算法;纳什均衡;数学模型;学习（人工智能）;

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