Adaptive Dynamic Programming for Control: Algorithms and Stability (Communications and Control Engineering) : Algorithms and Stability
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2012
Serie: Buch 25 von 65 - Communications and Control Engineering
- Hardcover
- Neu

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- Titel
- Adaptive Dynamic Programming for Control: Algorithms and Stability (Communications and Control Engineering) : Algorithms and Stability
- Autor
- Huaguang Zhang
- Verlag
- Springer
- Veröffentlichungsjahr
- 2012
- Zustand
- Neu
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1447147561
- ISBN-13
- 9781447147565
- Artikelgewicht
- 822 Gramm
- Abmessungen
- 241x160x29
- Serie
- Buch 25 von 65: Communications and Control Engineering
• infinite-horizon control for which the difficulty of solving partial differential Hamilton–Jacobi–Bellman equations directly is overcome, and proof provided that the iterative value function updating sequence converges to the infimum of all the value functions obtained by admissible control law sequences;
• finite-horizon control, implemented in discrete-time nonlinear systems showing the reader how to obtain suboptimal control solutions within a fixed number of control steps and with results more easily applied in real systems than those usually gained from infinite-horizon control;
• nonlinear games for which a pair of mixed optimal policies are derived for solving games both when the saddle point does not exist, and, when it does, avoiding the existence conditions of the saddle point.
Non-zero-sum games are studied in the context of a single network scheme in which policies are obtained guaranteeing system stability and minimizing the individual performance function yielding a Nash equilibrium.
In order to make the coverage suitable for the student as well as for the expert reader, Adaptive Dynamic Programming in Discrete Time:
• establishes the fundamental theory involved clearly with each chapter devoted to aclearly identifiable control paradigm;
• demonstrates convergence proofs of the ADP algorithms to deepen understanding of the derivation of stability and convergence with the iterative computational methods used; and
• shows how ADP methods can be put to use both in simulation and in real applications.
This text will be of considerable interest to researchers interested in optimal control and its applications in operations research, applied mathematics computational intelligence and engineering. Graduate students working in control and operations research will also find the ideas presented here to be a source of powerful methods for furthering their study.
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