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adp 方法ADP方法是一种自适应动态规划方法，它是一种人工智能和控制领域发展而交汇形成的新兴学科。
ADP方法主要包括三种基本类型：启发式动态规划（Heuristic Dynamic Programming，HDP），双启发式动态规划（Dual Heuristic Programming，DHP）和全局双启发式动态规划（Globalized Dual heuristic Programming，GDHP）。
这三种类型都包含三个模块，如果每个模块都用神经网络来代替，这样我们也称这三个模块为三个网络，即评价网络(Critic Network)、模型网络(Model Network)和执行网络(Action Network)。
如果我们省略了模型网络，使得执行网络直接与评价网络相连接，这样的结构称为它们的动作依赖(Action-Dependent)形式，即ADHDP，ADDHP，ADGDHP。
ADP方法的核心思想是通过神经网络对各个模块进行建模和训练，以实现自适应和动态规划的功能。
其中，评价网络用于评估当前状态下的价值函数，模型网络用于预测未来的状态和行为，执行网络则根据当前状态和价值函数选择最优的动作。
ADP方法具有以下优点：自适应性：ADP方法可以根据环境的变化和学习经验来不断调整自己的行为和策略，以适应不同的任务和环境。
动态规划：ADP方法采用了动态规划的思想，可以充分利用历史信息来预测未来的状态和行为，从而提高决策的准确性和效率。
神经网络建模：ADP方法使用神经网络对各个模块进行建模和训练，可以处理复杂的非线性问题和大规模数据集。
通用性：ADP方法可以应用于各种不同的任务和领域，如机器学习、控制理论、强化学习等。
总之，ADP方法是一种非常有前途的机器学习方法，它可以通过神经网络建模和自适应动态规划来实现自适应和动态规划的功能，从而在各种任务和领域中取得良好的性能表现。
基于ADHDP 的PEMFC 温度控制宋春宁，宁正高，盛勇，张进智（广西大学电气工程学院，广西南宁530004 ）摘要：以质子交换膜燃料电池（PEMFC ）非线性控制系统为研究对象，采用执行依赖启发式动态规划（ADHDP ）实现对PEMFC 温度的控制。
首先建立PEMFC 的电堆温度动态模型；然后利用ADHDP 算法设计PEMFC 发电系统温度控制器；最 后用Matlab/Simulink 仿真平台对启发式动态规划（HDP ）、比例积分微分（PID ）和ADHDP 设计的温度控制器进行对比。
ADHDP 控制器控制的电堆温度的超调量仅为0. 59%，小于HDP 的0.94%和PID 的4. 47%，该ADHDP 控制器可提高PEM FC 温度控制的稳定性，能更好地改善系统的动态性能，具有更好的温度控制效果。
关键词：质子交换膜燃料电池（PEMFC ）；执行依赖启发式动态规划（ADHDP ）；温度控制；Matlab/Simulink ；启发式动态规划（HDP ）中图分类号:TM911.41 文献标志码：A 文章编号：1001-1579（ 2020） 05-0415-04Temperature control of PEMFC based on ADHDPSONG Chun-ning ,NING Zheng-gao ,SHENG Yong,ZHANG Jin-zhi( College of Electric Engineering , Guangxi University , Nanning , Guangxi 530004, China )Abstract :The proton exchange membrane fuel cell ( PEMFC) nonlinear control system was taken as the research object. In orderto realize the method of implementing PEMFC temperature control , the action dependent heuristic dynamic programming ( ADHDP ) was adopted. Firstly,the dynamic model of stack temperature of PEMFC was established. Then,the ADHDP was used to design thetemperature controller of PEMFC powers generation system. Finally, the temperature controllers of heuristic dynamic programming(HDP) ,proportional integral derivative(PID) and ADHDP were compared by Matlab/Simulink simulation platform. The overshoot of stack temperature controlled by ADHDP controller was only 0. 59%,less than 0. 94% of HDP and 4. 47% of PID. The stability of PEMFC temperature controller was enhanced by the ADHDP controller. The dynamic performance of the system was improved betterand the temperature was controlled effectively.Key words : proton exchange membrane fuel cell ( PEMFC ) ； action dependent heuristic dynamic programming( ADHDP )；temperature control ； Matlab/Simulink ； heuristic dynamic programming( HDP)质子交换膜燃料电池（PEMFC ）是一个强非线性的多输 入多输岀系统。
多目标优化算法与求解策略2多目标优化综述2.1多目标优化的基本概念多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problem，MOP)起源于许多实际复杂系统的设计、建模和规划问题，这些系统所在的领域包括工业制造、城市运输、资本预算、森林管理、水库管理、新城市的布局和美化、能量分配等等。
几乎每个重要的现实生活中的决策问题都要在考虑不同的约束的同时处理若干相互冲突的目标，这些问题都涉及多个目标的优化，这些目标并不是独立存在的，它们往往是祸合在一起的互相竞争的目标，每个目标具有不同的物理意义和量纲。
它们的竞争性和复杂性使得对其优化变得困难。
多目标最优化是近20多年来迅速发展起来的应用数学的一门新兴学科。
它研究向量目标函数满足一定约束条件时在某种意义下的最优化问题。
由于现实世界的大量问题，都可归结为含有多个目标的最优化问题，自70年代以来，对于多目标最优化的研究，在国内和国际上都引起了人们极大的关注和重视。
特别是近10多年来，理论探索不断深入，应用范围日益广泛，研究队伍迅速壮大，显示出勃勃生机。
同时，随着对社会经济和工程设计中大型复杂系统研究的深入，多目标最优化的理论和方法也不断地受到严峻挑战并得到快速发展。
近几年来，将遗传算法(Genetic Algorithm，GA)应用于多目标优化问题成为研究热点，这种算法通常称作多目标优化进化算法或多目标优化遗传算法。
由于遗传算法的基本特点是多方向和全局搜索，这使得带有潜在解的种群能够一代一代地维持下来。
从种群到种群的方法对于搜索Pareto解来说是十分有益的。
一般说来，科学研究与工程实践中许多优化问题大都是多目标优化问题。
多目标优化问题中各目标之间通过决策变量相互制约，对其中一个目标优化必须以其它目标作为代价，而且各目标的单位又往往不一致，因此很难客观地评价多目标问题解的优劣性。
与单目标优化问题的本质区别在于，多目标优化问题的解不是唯一的，而是存在一个最优解集合，集合中元素称为Pareto最优或非劣最优。
探究智能电网发展下多目标输电网规划设计思路摘要:随着智能电网的不断发展,我们开始不断研究多目标的输电网规划。
而进行规划时所设计的方案一定要保证其可靠性、灵活性、适应性、经济性、抗毁性。
要想保证方案的可靠性就要依靠需求计算缺损的电量;要想保证方案的灵活性就要依靠网络的输电能力;要想保证方案的适应性就要依靠系统的扩展能力;要想保证方案的经济性就要依靠发展电网所投的资金;要想保证方案的抗毁性就要依靠电网线路介数因子的最低值。
为了能够制定出符合的方案,我们建立一个新的多目标输电网规划模型,这个模型是在一个余弦排序的理论基础上建立而成。
为了得到一个最优的综合方案本文还会做出一个对比,并且指导多目标输电网能够更好的进行规划。
关键词:智能电网多目标输电网规划余弦排序1 对余弦排序理论进行分析为了能够在检索信息这一个领域有一个很好的发展,Salton等人提出了一个新的模型,即向量空间模型。
这个模型主要的作用就是查询文档与信息所具有的相似程度,而检查的办法就是查出人们所搜索的文档向量与人们所查询的信息向量之间的夹角,然后用此夹角的余弦值作为相似程度的定量。
为了能够更好的规划电网,我们可以将这个余弦排序理论加以改造以后用于我们的电力系统中。
2 输电网规划方法研究现状由于电网规划是一项比较复杂,约束比较多的项目,因此在其优化问题上有很大的难度。
然而随着社会的发展,计算机网络、运筹学以及系统工程等领域也在快速的发展,从而为解决这些输电网规划上的难题带来很大的便宜条件,为了能够更好的对输电网规划进行研究本文将其分成了三个阶段。
2.1 启发式方法阶段在这个阶段内我们所采取的手段为依靠直观的数据来进行分析,最常见的方法就是根据某些特定的原则对电路系统中可行性路线的灵敏度参数进行迭代,一直到最后的结果满足我们所需的要求。
在这个阶段中,为了能够控制电力系统的运行我们常常采用灵敏分析法,这种方法主要是对一些控制变量与运行指标进行分析以此来确定此变量能够对系统造成的影响,从而找到解决的办法使系统运行的更加顺利。
刮膜蒸发过程中软测量模型的ADHDP学习控制李慧;常化鹏;董博;秦伟【摘要】For the wiped film molecular distillation system has the characteristics of multivariable , strong coupling , nonlinearity and large hysteresis , the current modeling and control methods are difficult to achieve the desired results .By analyzing the process parameters and constructing its data-driven online sequential extreme learning machine (OS-ELM )soft measurement model , An Action Dependent Heuristic Dynamic Programming (ADHDP) in Adaptive Dynamic Programming (ADP) was adopted ,and relevant controllers were designed to optimized control the molecular distillation systems ,solving the problem of optimal control of complex chemical objects ,and Comparing with the standard action dependent heuristic dynamic programming ( BP-ADHDP ) in the simulation experiment ,the results show that the ADHDP learning control using the OS-ELM soft measurement model is better ,the optimal control of the wiped film evaporation process is achieved ,And it has a certain theoretical guiding significance for other complex chemical processes .%针对刮膜式分子蒸馏系统强耦合、非线性和大滞后的特点,当前建模和控制方法难以达到理想的效果,通过分析研究过程工艺参数并构建其数据驱动下的OS-ELM软测量模型,采用了自适应动态规划(ADP)中的一种执行依赖启发式动态规划算法(ADHDP),并设计了相关控制器对分子蒸馏系统进行优化控制,解决了复杂化工对象的最优控制问题,并在仿真实验中与标准执行依赖启发式动态规划(BP-ADHDP)进行对比,结果表明,采用OS-ELM软测量模型的ADHDP学习控制效果更好,实现了刮膜蒸发过程的优化控制,并对其他复杂化工过程具有一定理论指导意义.【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(039)002【总页数】8页(P105-112)【关键词】分子蒸馏;执行依赖启发式动态规划;序贯极限学习机;学习控制【作者】李慧;常化鹏;董博;秦伟【作者单位】长春工业大学电气与电子工程学院 ,吉林长春 130012;长春工业大学汽车工程研究院 ,吉林长春 130012;吉林大学通信工程学院 ,吉林长春130012;长春工业大学电气与电子工程学院 ,吉林长春 130012;长春工业大学电气与电子工程学院 ,吉林长春 130012;长春工业大学电气与电子工程学院 ,吉林长春 130012【正文语种】中文【中图分类】TP1830 引言随着人们对天然物质的青睐以及全球回归自然潮流的兴起，特别是中药现代化、国际化进程的迫近，分子蒸馏技术在高沸点、热敏性天然物质的分离方面得到了迅速发展[1]。
网络拓扑控制中的动态规划与多目标优化研究网络拓扑控制是指通过配置和管理网络中的链路和节点，以实现性能优化、负载均衡、故障恢复等目标的一种技术手段。
在网络拓扑控制中，动态规划和多目标优化被广泛应用于解决各种问题。
本文将重点研究这两个关键技术在网络拓扑控制中的应用。
动态规划作为一种经典的优化方法，在网络拓扑控制中有着重要的作用。
其核心思想是通过将原问题划分为一系列子问题来求解最优解。
在网络拓扑控制中，动态规划可以用于寻找最优的链路配置和路径选择，以实现性能最大化或能耗最小化的目标。
通过将整个网络划分为多个子问题，可以利用动态规划算法快速求解最优解。
例如，在网络拓扑控制中，如果需要优化链路的传输性能，可以使用动态规划来确定最佳的链路配置。
具体而言，可以将网络拓扑视为一个图问题，其中节点表示网络设备，边表示连接设备的链路。
对于给定的链路和设备的带宽、延迟等属性，可以使用动态规划来计算每条链路的传输性能，并找到最佳的链路配置。
通过这种方法，可以在不改变网络拓扑结构的前提下，提升网络传输性能。
多目标优化是指同时优化多个目标函数的优化问题。
在网络拓扑控制中，常常需要考虑多个目标，如性能、可用性、可扩展性等。
多目标优化方法可以帮助我们在多个目标之间找到一个平衡点。
通过定义适当的目标函数权重，可以使用多目标优化算法来确定最佳的网络拓扑控制策略。
以负载均衡为例，多目标优化可以用于优化网络中的流量分布，以提高网络吞吐量和降低延迟。
在网络拓扑控制中，可以将负载均衡问题转化为一个多目标优化问题，目标函数包括吞吐量最大化和延迟最小化等。
通过调节各个目标函数的权重，可以找到一个平衡点，使得网络中的流量分布更加均衡，从而提升整体网络性能。
除了动态规划和多目标优化，还有其他一些算法和技术可以用于网络拓扑控制。
例如，遗传算法、模拟退火算法等启发式算法可以用于求解网络拓扑优化问题。
机器学习和深度学习技术也可以用于分析网络拓扑数据和预测网络性能。
电力系统动态规划与控制研究电力系统是现代社会运转的重要基础设施之一。
为了保障电力系统的可靠运行和高效管理，研究者们致力于开展电力系统动态规划与控制研究。
通过动态规划方法，可以实现电力系统的最优调度与控制，提高电力系统的运行效率和稳定性。
电力系统是一个复杂的动态系统，它由发电、输电和配电三个环节组成。
在过去的几十年里，传统的电力系统规划与控制方法主要依靠经验和简化模型，难以满足电力系统的日益复杂和高效运行的需求。
因此，动态规划和控制技术成为电力系统研究的重要方向。
动态规划是一种优化方法，通过将问题分解为子问题，再将子问题的最优解组合成整体问题的最优解。
在电力系统中，动态规划可以应用于发电调度、电力市场运营、电力配电网络的优化等多个领域。
其核心思想是在给定的约束条件下，通过最优化调度方法得到最佳的方案，以实现电力系统的高效运行。
例如，在发电调度中，动态规划可以用于选择最优的发电机组组合和运行方式，以满足电力需求，并考虑系统的经济性和环境影响。
这种优化方法可以降低发电成本，减少对环境的污染，并确保电力系统的可靠供应。
同时，通过灵活地调整发电机组的运行状态和装机容量，可以应对不同负荷和变动情况，提高电力系统的响应能力。
另外，电力市场的运营也可以通过动态规划来进行优化。
电力市场的运营涉及到电力交易、电价制定以及市场参与者的决策等多个方面。
通过动态规划方法，可以考虑市场参与者的利益和行为策略，使电力市场的运营更加公平和高效。
同时，动态规划还可以帮助制定合理的电价方案，以平衡供需关系，确保市场的稳定和可持续发展。
此外，电力配电网络的优化也可以借助动态规划方法来实现。
电力配电网络是将中央发电站的电能输送到各个终端用户的重要环节。
通过动态规划，可以确定最佳的输电路径和输电容量，以减少能量损耗和传输损耗，并提高电力的可靠性和灵活性。
同时，动态规划还可以应用于电力配电网络的自愈能力研究，以提高系统的抗干扰能力和恢复能力。
