leader-following 自适应动态规划仿真

资 源 简 介

leader-following 自适应动态规划仿真

详 情 说 明

在多智能体系统的协调控制中，实现一致性是一个核心问题。本文介绍一种基于自适应动态规划(ADP)的leader-following控制方法，该方法通过HDP(Heuristic Dynamic Programming)框架中的BP神经网络来实时生成控制策略。

系统采用leader-following架构，其中跟随者智能体需要根据领导者的状态调整自身行为。控制器的设计关键在于构建两个神经网络：一个用于近似值函数，另一个用于生成控制策略。这种双网结构可以避免直接求解复杂的Hamilton-Jacobi-Bellman方程。

BP神经网络在此发挥重要作用，它通过在线学习来适应系统动态变化。网络的权重更新基于即时奖励信号和值函数估计的误差，这使得控制策略能够不断优化。这种方法克服了传统控制方法需要精确系统模型的限制。

仿真实验表明，该方法能有效实现多智能体系统的一致性控制，特别是在系统参数未知或时变的情况下。神经网络的在线学习能力使系统具有良好的自适应性和鲁棒性。