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自适应动态规划是一种先进的智能控制算法,它通过迭代优化方法来实现最优控制器的设计。该算法的核心思想是将动态规划与近似技术相结合,解决传统动态规划面临的"维度灾难"问题。
在实现过程中,自适应动态规划首先建立系统的性能指标函数,然后通过迭代计算来逼近最优控制策略。每次迭代都会更新价值函数和控制策略,逐步提高控制性能。这种方法的优势在于不需要精确的系统模型,具有较好的自适应能力。
该算法特别适合处理复杂的非线性系统控制问题,在机器人控制、智能电网和工业过程控制等领域都有广泛应用。通过收敛性分析可以证明,在满足一定条件下,迭代过程能够收敛到最优解。