一种基于在线稀疏化核学习的欠驱动VTOL系统最优控制方法

本发明公开了一种基于在线稀疏化核学习的欠驱动VTOL系统最优控制方法，包括：基于在线稀疏化核学习ALD算法对VTOL数据进行稀疏化，以降低计算负担；基于稀疏化KHDP算法设计VTOL非线性系统最优控制，采用三层BP神经网络模块设计模型模块和动作模块。最后对KHDP算法进行计算机仿真研究，证明该算法对VTOL飞行航向系统可以进行有效的控制，并使性能指标函数达到最优。把强化学习与稀疏化核学习相结合，提出VTOL系统的KHDP算法，是当前人工智能领域重要的研究内容。VTOL通过传感器获得实时在线数据，利用观测或分析系统行为而进行强化学习，从输入‑输出数据构造递推算法对系统未知参数进行辨识，寻找系统最优化策略，设计自适应动态优化算法，从而实现欠驱动VTOL系统的最优解。