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저자정보
Mi Youn Moon (Yonsei University) Jae Young Lee (Yonsei University) Jin Bae Park (Yonsei University) Yoon Ho Choi (Kyonggi University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2012
발행연도
2012.10
수록면
896 - 901 (6page)

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In case of linear quadratic regulator (LQR), the updated terminal cost receding horizon control (UTCRHC) enhances the standard RHC in terms of the stability and the convergence to the optimal solution. Based on the action-dependent (AD) value functions, known as Q-function, this paper proposes two modified RHC methods, AD-RHC and AD-UTC-RHC and proves the stability and convergence by using the matrix equivalence of the established control schemes. Additionally, in case of the horizon size N = 1, as like UTC-RHC is connected with heuristic dynamic programming (HDP), we shows the connection between the AD-UTC-RHC and ADHDP which has the learning abilities of the optimal solution without using the explicit descriptions of the system dynamics.
#Action-dependent updated terminal cost receding horizon control #receding horizon control #adaptive dynamic programming #action-dependent heuristic dynamic programming #Q-function

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. LQR AND Q-FUNCTION
3. AD-RHC
4. AD-UTC-RHC
5. SIMULATION
6. CONCLUSIONS
REFERENCES

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