I detta dokument studeras ett optimalt problem med samförståndsspårning av heterogena linjära multiagentsystem. Genom att införa spårning feldynamik, det optimala spårningsproblemet omformuleras som att hitta en Nash-equilibrium lösning till multiplayer spel, som kan göras genom att lösa tillhörande kopplade Hamilton-Jacobi ekvationer. En databaserad felskattare är utformad för att erhålla den databaserade kontrollen för multiagentsystemen. Med hjälp av den kvadratiska funktionen för att approximera varje agents värdefunktion kan vi få den optimala kooperativa kontrollen genom input-output (I/O) Q-learning algoritm med en värde iterationsteknik i minsta kvadrat bemärkelse. Kontrolllagen löser det optimala samförståndsproblemet för multiagentsystem med uppmätt I/O-information och förlitar sig inte på modellen med multiagentsystem. Ett numeriskt exempel ges för att illustrera den föreslagna algoritmens effektivitet. Index Terms-Consensus, databaserad kontroll, optimal samarbetskontroll, förstärkt inlärning. Manuskript
Zhang REF studerade ett optimalt samförståndsspårningsproblem med heterogena linjära multiagentsystem och fann en Nashequilibrium-lösning genom att lösa tillhörande kopplade Hamilton-Jacobi-ekvationer.
Data-Based Optimal Control of Multiagent Systems: A Reinforcement Learning Design Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}