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第1章 动态规划1

1.1动态规划的基本方法1

1.1.1多级决策过程1

1.1.2最优性原理4

1.1.3动态规划的基本递推方程5

1.2离散系统的动态规划10

1.2.1离散最优问题的动态规划解10

1.2.2动态规划的数值计算法14

1.2.3离散系统动态规划的特点17

1.3连续动态规划17

1.3.1连续时间系统的最优控制问题18

1.3.2哈密顿-雅可比-贝尔曼方程18

1.3.3连续动态规划的基本方程20

参考文献25

第2章 强化学习26

2.1强化学习的基本概念26

2.2强化学习的形成和发展28

2.2.1强化学习的学科基础28

2.2.2强化学习的形成阶段30

2.2.3强化学习的发展阶段30

2.3强化学习的主要算法32

2.3.1蒙特卡罗算法32

2.3.2时序差分算法37

2.3.3自适应启发评价算法44

2.3.4 Q-学习算法51

参考文献56

第3章 自适应动态规划60

3.1自适应动态规划的研究概况60

3.2大脑智能与优化64

3.2.1神经系统64

3.2.2大脑的分区功能与统一协调65

3.2.3大脑是智能控制器65

3.2.4大脑的渐进学习67

3.2.5强化学习与最优化69

3.2.6大脑优化的两个问题70

3.2.7仿脑智能优化控制的实现70

3.3自适应动态规划的基本原理71

3.3.1自适应动态规划的基本思想71

3.3.2动态规划的前向、后向算法72

3.3.3自适应动态规划迭代算法74

3.3.4函数近似结构76

3.3.5自适应动态规划的优点77

3.4自适应动态规划的基本结构与分类77

3.4.1启发式动态规划77

3.4.2双启发式动态规划79

3.4.3执行依赖启发式动态规划80

3.4.4执行依赖双启发式动态规划81

3.5自适应动态规划的发展趋势81

3.5.1三代大脑智能ADP模型81

3.5.2自适应动态规划的研究动态85

参考文献89

第4章 基于BP网络的自适应动态规划算法及实现96

4.1基于BP网络的HDP算法及实现96

4.1.1 HDP的结构和基本原理96

4.1.2模型网络97

4.1.3评价网络99

4.1.4执行网络100

4.1.5相关参数的选择105

4.2基于BP网络的DHP算法及实现105

4.2.1 DHP的结构和基本原理105

4.2.2模型网络106

4.2.3评价网络107

4.2.4执行网络114

4.3基于BP网络的ADHDP算法及实现118

4.3.1 ADHDP结构和基本原理118

4.3.2评价网络120

4.3.3执行网络121

参考文献124

第5章 自适应动态规划的应用126

5.1水泥预分解窑系统的HDP控制126

5.1.1水泥预分解窑系统126

5.1.2水泥预分解窑的神经网络建模130

5.1.3水泥预分解窑HDP算法134

5.1.4 HDP训练策略及控制系统仿真138

5.1.5小结141

5.2糖厂澄清过程pH值的DHP控制141

5.2.1糖厂澄清过程工艺流程141

5.2.2制糖澄清过程系统建模145

5.2.3制糖澄清过程DHP算法148

5.2.4 DHP算法控制清汁pH值151

5.2.5小结154

5.3同步发电机励磁系统的ADP控制155

5.3.1同步发电机及其励磁系统155

5.3.2基于ADHDP的励磁控制157

5.3.3基于多目标ADHDP的励磁控制164

5.4基于DHP方法的发电商竞价策略模型173

5.4.1竞价策略研究173

5.4.2发电商市场竞价策略模型175

5.4.3仿真试验及分析179

5.4.4小结182

5.5 ADHDP在高压直流输电整流控制中的应用182

5.5.1高压直流输电系统182

5.5.2 ADHDP整流控制器设计189

5.5.3整流侧定电流、逆变侧定电压控制模型仿真193

5.5.4小结201

5.6三容液位系统的ADHDP控制201

5.6.1 三容液位系统简介及其模型201

5.6.2三容液位系统ADHDP控制器设计204

5.6.3控制仿真及分析206

5.6.4实时控制209

5.6.5小结213

参考文献213