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Sub-optimal tracking in switched systems with fixed final time and fixed mode sequence using reinforcement learning

机译:使用强化学习的固定最终时间和固定模式序列的交换系统中的次优追踪

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摘要

Approximate dynamic programming is used to solve optimal tracking problems in switched systems with controlled subsystems and fixed mode sequence. Two feedback control solutions are generated such that the system tracks a desired reference signal, and the optimal switching instants are sought. Simulation results are provided to illustrate the effectiveness of the solutions. (C) 2020 Published by Elsevier B.V.
机译:近似动态编程用于解决具有受控子系统和固定模式序列的交换系统中的最佳跟踪问题。产生两个反馈控制解决方案,使得系统跟踪所需的参考信号,并寻求最佳切换瞬间。提供了仿真结果以说明解决方案的有效性。 (c)2020由elsevier b.v发布。

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