LEARNING
面向弹性信息物理系统的无模型强化学习控制
Hugo O. Garcés, Alejandro J. Rojas, Bernardo A. Hernández, Andrés Escalona, Jonathan M. Palma, Md. Rezwan Parvez, Bhushan Gopaluni, Sirish L. Shah
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文比较了无模型控制器在非线性系统遭受网络攻击（包括虚假数据注入和拒绝服务攻击）时的性能。分析了四种强化学习奖励类型，结果表明李雅普诺夫奖励在低跟踪误差下提供最佳弹性，而指数奖励在适度训练条件下也能提供良好的权衡。
关键词
reinforcement learningcyber-physical systemsresiliencemodel-free controlcyberattacks
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