LEARNING
基于强化学习的随机多智能体系统最优事件触发分布式控制
Ziming Wang, Bingbing Li, Karl H. Johansson, Apostolos I. Rikos
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种基于强化学习的随机多智能体系统最优分布式控制算法，采用演员-评论家-辨识器结构处理随机不确定性和非仿射非线性故障。通过混合事件触发控制策略降低控制频率，并在单轴机器人操纵器仿真中验证了算法的有效性。
关键词
reinforcement learningmulti-agent systemsevent-triggered controloptimal controlstochastic uncertainties
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