【标题】Neural H₂ Control Using Continuous-Time Reinforcement Learning

【作者团队】Adolfo Perrusquia , Wen Yu

【发表日期】2022.6.16

【论文链接】https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9269440

【推荐理由】在本文讨论了未知非线性系统的连续时间 H2 控制。本文使用差分神经网络对系统进行建模，然后应用基于神经模型的 H2 跟踪控制。由于神经 H2 控制对神经建模误差非常敏感，本文呢使用强化学习来提高控制性能。证明了神经建模和 H2 跟踪控制的稳定性，并且给出了该方法的收敛性。通过两个基准控制问题验证了该方法的有效性。

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