动作依赖型自适应动态规划方法的实时控制应用研究的开题报告.pdf

动作依赖型自适应动态规划方法的实时控制应用研

究的开题报告

一、研究背景和意义

动态规划是一种经典的优化问题求解方法，它可以在有限时间内找

到最佳解决方案。然而，对于实时控制应用，传统的动态规划算法可能

会遇到多条路径竞争的问题，导致计算时间过长，无法实时响应。针对

这个问题，动作依赖型自适应动态规划算法（ADAPTD）被提出，它通过

自适应地调整搜索策略，实现在实时应用中高效求解最优解。

本研究旨在探究ADAPTD算法在实时控制应用中的可行性和效果，

为实现智能化控制提供理论支持和技术保障。

二、研究内容和方法

（1）研究内容

本研究将基于动作依赖型自适应动态规划算法，探究其在实时控制

应用中的应用效果和优化能力，并研究不同参数设置下ADAPTD算法的

最优性和收敛性。

（2）研究方法

本研究将采用以下步骤进行：

1.研究文献，了解ADAPTD算法的理论和应用。

2.设计实验，选取实际控制问题，应用ADAPTD算法进行求解。

3.数据分析，对实验数据进行统计分析，并比较不同参数设置下的

求解效果。

4.结果讨论，讨论ADAPTD算法在实时控制应用中的优化能力和应

用前景。

三、预期成果

本研究将通过实验验证，得出ADAPTD算法在实时控制应用中的可

行性和优化能力，并提出适用于不同实时控制场景的参数设置。同时，

本研究将进一步探究ADAPTD算法在实现智能化控制方面的应用前景。

四、可行性分析

ADAPTD算法是一种成熟的算法，已在很多应用领域得到广泛应用。

本研究将针对实际控制问题进行验证，具有可行性和实用性。

五、研究进度安排

本研究预计分为以下阶段：

第一阶段（1个月）：调研与文献阅读

第二阶段（2个月）：设计实验并进行试验

第三阶段（1个月）：数据分析

第四阶段（1个月）：结果讨论与论文撰写

六、参考文献

1.Zheng,J.,Huang,J.,Wang,Z.(2018).Action-dependent

adaptivedynamicprogrammingforcontinuous-timenonlinearsystems.

IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,29(10),

4729-4742.

2.Zhang,Q.,Song,R.,Li,H.X.(2016).Anewreinforcement

learningalgorithmbasedonaction-dependentheuristicdynamic

programming.Neurocomputing,171,1026-1034.

3.Liu,D.,Wang,D.,Hu,Y.,Li,X.(2019).Adaptivedynamic

programmingforoptimalstructuredesignofindustrialsteamturbine.

IEEETransactionsonIndustrialInformatics,15(2),956-965.