【摘 要】
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本文介绍一种在最优控制计算中十分有效的算法:微分动态规划(DDP)方法。叙述了其原理,指出 DDP在两方面所遇到的困难:收敛性的证明与处理纯状态变量约束问题,讨论了有关算法
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本文介绍一种在最优控制计算中十分有效的算法:微分动态规划(DDP)方法。叙述了其原理,指出 DDP在两方面所遇到的困难:收敛性的证明与处理纯状态变量约束问题,讨论了有关算法收敛性的研究成果,最后通过几个例子说明 DDP 在不同方面的应用。
This article presents a very efficient algorithm for optimal control computing: Differential Dynamic Programming (DDP). Describes the principle, points out the difficulties that DDP encounters in two aspects: the proof of convergence and the problem of dealing with pure state variables, discusses the research results about the convergence of algorithms, and finally illustrates the application of DDP in different aspects through several examples .
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