复杂非线性系统的自适应优化控制

　　前言
　　第1章  绪论
　　1.1  引言
　　1.2  非线性系统最优控制理论概述
　　1.3  非线性系统自适应控制理论概述
　　1.4  自适应迭代最优控制的发展及研究现状
　　1.4.1  自适应动态规划算法的发展历程
　　1.4.2  自适应动态规划算法的基本理论
　　1.4.3  自适应动态规划算法的研究现状
　　1.5  本书结构
　　参考文献
　　第2章  执行器带未知死区的一类非线性系统的神经网络自适应控制
　　2.1  引言
　　2.2  问题描述和预备知识
　　2.3  自适应控制器设计
　　2.3.1  自适应控制器的形式
　　2.3.2  对象的部分非线性动态行为的估计
　　2.3.3  针对执行器死区的补偿器设计
　　2.3.4  权值调节  律与稳定性分析
　　2.4  仿真研究
　　2.5  小结
　　参考文献
　　第3章  带有饱和执行器的一类非线性离散系统的迭代优化控制
　　3.1  引言
　　3.2  约束非线性系统的离散HJB方程
　　3.3  基于迭代自适应动态规划算法的近似最优控制
　　3.3.1  迭代自适应动态规划算法的推导
　　3.3.2  迭代自适应动态规划算法的收敛性分析
　　3.3.3  迭代自适应动态规划算法的实现
　　3.4  仿真研究
　　3.5  小结
　　参考文献
　　第4章  一类离散非仿射系统基于GI-GDHP算法的近似最优跟踪控制
　　4.1  引言
　　4.2  问题描述
　　4.3  最优跟踪控制器的设计
　　4.3.1  基于隐函数定理的前馈控制器设计
　　4.3.2  最优反馈控制器设计
　　4.4  最优跟踪控制器的实现
　　4.4.1  前馈控制器的实现
　　4.4.2  最优反馈控制器的神经网络实现
　　4.4.3  最优跟踪控制器的设计过程
　　4.4.4  神经网络近似过程的收敛性分析
　　4.5  仿真研究
　　4.6  小结
　　参考文献
　　第5章  带有控制约束的一类非线性广义系统的近似最优控制
　　5.1  引言
　　5.2  最优控制器的间接设计
　　5.2.1  问题陈述
　　5.2.2  基于GI.DHP算法的最优控制器设计和实现
　　5.2.3  仿真研究
　　5.3  最优控制器的直接设计
　　5.3.1  问题陈述和约束广义系统的离散HJB方程的推导
　　5.3.2  组合迭代DHP。算法的推导和实现
　　5.3.3  仿真研究
　　5.4  小结
　　参考文献
　　第6章  基于单网络GI.DHP算法的一类非线性系统的近似最优控制
　　6.1  引言
　　6.2  问题陈述
　　6.3  贪婪迭代：DHP算法的推导和实现
　　6.3.1  贪婪迭代DHP算法的推导
　　6.3.2  贪婪迭代DHP算法的收敛性分析
　　6.3.3  单网络贪婪迭代DHt，算法的神经网络实现
　　6.4  仿真研究
　　6.5  小结
　　参考文献
　　第7章  一类连续非仿射非线性系统的鲁棒自适应评价设计
　　7.1  引言
　　7.2  基于神经网络的鲁棒自适应评价设计
　　7.2.1  问题描述
　　7.2.2  基于控制网和评价网的鲁棒自适应评价设计
　　7.2.3  稳定性分析
　　7.3  仿真研究
　　7.4  小结
　　参考文献
　　第8章  一类具有未知控制方向的非仿射非线性系统的鲁棒自适应评价设计
　　8.1  引言
　　8.2  问题描述和模糊小波神经网络
　　8.2.1  问题描述
　　8.2.2  模糊小波神经网络
　　8.3  基于FWN的鲁棒自适应评价设计
　　8.3.1  控制FWN设计
　　8.3.2  评价FwN设计
　　8.4  稳定性分析
　　8.5  仿真研究
　　8.6  小结
　　参考文献

　　非线性系统基于自适应动态规划的迭代优化控制问题是目前国际国内研究的热点课题。《复杂非线性系统的自适应优化控制》融合了目前国内外先进的理论研究成果，针对目前国际研究热点进行深入研究，分别对复杂非线性离散系统的最优控制、复杂非线性连续系统的在线优化控制和复杂系统的零和与非零和对策问题取得了突破性的成果。《复杂非线性系统的自适应优化控制》主要分三个部分：复杂非线性离散系统的最优控制、复杂非线性连续系统的在线优化控制和复杂系统的零和与非零和对策