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摘要：本发明提供一种基于Stackelberg‑Nash微分博弈的多层级优化控制系统与方法，包括多决策者鲁棒控制模块、Stackelberg‑Nash微分博弈模块、事件驱动生成模块、评价网络学习模块和系统构建模块，多决策者鲁棒控制模块通过基于ADP的鲁棒控制方法保证系统的鲁棒性，Stackelberg‑Nash微分博弈模块利用Stackelberg博弈模型描述复杂系统的多层级非合作博弈行为，设计领导者和追随者的代价函数，将其用于更新控制策略，事件驱动生成模块设计适合多决策者的事件驱动条件，在违反驱动条件时对控制策略进行更新，评价网络学习模块训练评价网络，求解事件驱动下耦合HJ方程的解获得最优控制策略，系统构建模块将获得的最优控制策略应用于含多决策者的多层级复杂系统，构成基于Stackelberg‑Nash微分博弈的多层级优化控制系统与方法。
主权项：1.基于Stackelberg-Nash微分博弈的多层级优化控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1:估计复杂非线性系统的动态不确定项的上界，并通过基于ADP的鲁棒控制方法保证系统的鲁棒性；S2:利用Stackelberg博弈模型设计反映有界函数、系统状态以及领导者和追随者控制输入的代价函数，并将其用于更新领导者和追随者的控制策略，从而描述复杂系统的多层级非合作博弈行为；S3:设计适合多决策者复杂系统的事件驱动条件，且只有在违反驱动条件时才对控制策略进行更新；S4:采用基于梯度下降的权值自适应更新方法训练评价网络，求解事件驱动下耦合HJ方程的解进而获得最优控制策略；S5:将获得的最优控制策略应用于含多决策者的多层级复杂系统，并使用应用阶段的驱动条件高效完成给定的控制任务，并将结果进行保存。
全文数据：
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百度查询： 北京师范大学 基于Stackelberg-Nash微分博弈的多层级优化控制系统与方法
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