基于神经网络的微分对策控制器设计
采用伴随-BP技术, 将微分对策的两点边值求解问题转化为两个神经网络的学习问题, 训练后
的两个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用, 避免了直接求解复杂的两点边值问题。对追
逃微分对策问题的仿真结果表明, 该方法对初始条件和噪声具有较好的鲁棒性。
的两个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用, 避免了直接求解复杂的两点边值问题。对追
逃微分对策问题的仿真结果表明, 该方法对初始条件和噪声具有较好的鲁棒性。
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