适应性批评者非线性鲁棒控制综述：从信息技术视角

本文是一篇深入探讨"Adaptive Critic Nonlinear Robust Control: A Survey"的研究论文，发表在2017年10月的IEEE Transactions on Cybernetics第47卷第10期，作者是 Ding Wang（IEEE会员）、Haibo He（IEEE高级会员）和 Derong Liu（IEEE院士）。论文主要聚焦于适应性动态规划（ADP）与强化学习之间的紧密联系，这两种方法在人工智能、大数据和深度学习等信息技术背景下，作为智能优化中的关键策略，展现出巨大的潜力。 文章首先回顾了ADP在解决连续时间非线性系统中的非线性最优控制问题上取得的重要进展。然而，尽管ADP为基础的控制策略在优化方面取得了显著成果，但在不确定环境下，尤其是对于匹配不确定性非线性系统的稳定性和鲁棒控制设计的研究尚未得到充分总结。因此，这篇综述性论文旨在系统地梳理近年来基于适应性批评者方法的鲁棒控制设计的主要研究成果。 论文内容包括以下几个关键部分： 1. 适应性批评者驱动的非线性最优调节：讨论了如何通过ADP来设计有效的算法，使控制器能够自适应地学习并优化系统的性能，特别是在面对复杂动态环境时。 2. 匹配不确定性下的非线性系统稳定：分析了如何通过适应性控制策略确保系统在存在已知或未知但可预见的不确定性时保持稳定性，这涉及到稳健控制理论的应用。 3. 不匹配系统的保成本控制设计：针对那些不确定性无法完全预测的系统，研究了如何通过保证一定的性能代价来设计适应性强的控制器，以应对各种未知干扰。 4. 其他相关领域扩展：除了以上核心内容，文章可能还涵盖了适应性批评者方法在其他领域的应用，如模型预测控制、多机器人协作、网络控制系统等，以及这些技术如何结合深度学习进行更为复杂的决策和控制。 这篇论文提供了一个全面的视角，对当前适应性批评者方法在处理非线性鲁棒控制问题上的前沿研究进行了深入剖析，为今后该领域的进一步发展奠定了坚实的基础。它不仅总结了现有的研究成果，也为未来的研究者提供了宝贵的参考框架和挑战方向。