摘要：针对存在外部扰动情形下离散多智能体系统的H∞一致性问题,利用二人零和博弈方法,一致性协议和外部扰动分别被看作博弈双方参与者,通过寻找二人零和博弈的纳什均衡点,可以设计出针对最坏情形干扰时的最优一致性协议.而获得博弈问题的纳什均衡需要求解耦合Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程,因此给出了解耦方法,并且使用强化学习中的双环策略迭代算法对解耦后的HJI方程进一步求解.最后给出的算例仿真结果验证了提出方法的有效性.

摘要：针对带有不确定干扰的级联非线性系统的跟踪控制问题,将控制和干扰视为博弈的双方,在跟踪过程中将跟踪轨迹的最优性考虑在内,利用反推技术设计前馈控制器,将严格反馈系统的跟踪控制问题转化成等价的仿射系统的零和微分博弈问题;采用自适应动态规划(adaptive dynamic programming,ADP)技术,构建评价网络、控制网络和干扰网络实时在线学习,近似求解非线性零和微分博弈产生的HJI(hamilton-jacobi-isaacs)方程,进而得到值函数、控制策略和干扰策略。利用Lyapunov理论,证明了基于反推技术的零和微分博弈的收敛性和闭环系统的稳定性。仿真实例验证了该方法的有效性。