Integral Reinforcement Learning-Based Stochastic Guaranteed Cost Control for Time-Varying Systems with Asymmetric Saturation Actuators

This study explores a stochastic guarantee cost control (GCC) for time-varying systems with random parameters and asymmetric saturation actuators by employing the integral reinforcement learning (IRL) method in the dynamic event-triggered (DET) mode. Firstly, a modified Hamilton–Jacobi–Isaac (HJI) e...

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Veröffentlicht in:Actuators Jg. 14; H. 10; S. 506
Hauptverfasser: Liang, Yuling, Xie, Mengjia, Zhang, Juan, Ming, Zhongyang, Gao, Zhiyun
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Basel MDPI AG 01.10.2025
Schlagworte:
ISSN:2076-0825, 2076-0825
Online-Zugang:Volltext
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