Incremental value iteration for optimal output regulation of linear systems with unknown exosystems

This paper addresses the optimal output regulation problem for discrete-time linear systems with completely unknown dynamics and unmeasurable exosystem states. The primary objective is to design incremental dataset-based value iteration (VI) reinforcement learning algorithms to derive both state fee...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Neurocomputing (Amsterdam) Jg. 626; S. 129579
Hauptverfasser:	Jing, Chonglin, Wang, Chaoli, Liang, Dong, Xu, Yujing, Hao, Longyan
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 14.04.2025
Schlagworte:	Incremental dataset Optimal control Output regulation Value iteration algorithm Output regulation Incremental dataset Value iteration algorithm Optimal control
ISSN:	0925-2312
Online-Zugang:	Volltext
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