自适应动态规划，数据驱动模型

资 源 简 介

自适应动态规划，数据驱动模型

详 情 说 明

自适应动态规划（ADP）是一种结合了动态规划原理和函数逼近技术的智能控制方法，特别适合处理具有不确定性的非线性系统控制问题。其核心思想是通过在线学习来逼近最优控制策略，而无需依赖精确的系统模型。

数据驱动模型为ADP提供了重要支撑，它直接从系统输入输出数据中提取特征，避免了传统方法对精确数学模型的依赖。神经网络作为强大的函数逼近工具，常被用于构建评价网络和执行网络，分别用于评估控制策略的性能和执行最优控制动作。

最优跟踪控制是ADP的典型应用场景，目标是在系统参数未知或时变的情况下，使系统输出能够精确跟踪期望轨迹。通过设计适当的效用函数，ADP可以在线调整控制策略，逐步逼近最优解。

鲁棒控制特性体现在ADP对系统不确定性的容忍能力上。即使在存在外部扰动或内部参数变化的情况下，基于ADP的控制器仍能保持较好的控制性能。这种自适应性来自于算法的持续在线学习和策略优化过程。

这种数据驱动的方法特别适合复杂工业过程控制、智能机器人等实际应用场景，为处理非线性、强耦合、不确定的系统控制问题提供了新的解决思路。