实体店转型：如何破局？-何以胖东来

内容概要：本文探讨了针对具有外部干扰和输入约束的不确定非线性系统的H∞跟踪控制问题。为解决Hamilton-Jacobi-Isaacs (HJI)偏微分方程求解难题，提出了在线模型无关的积分强化学习（IRL）算法。该算法通过构建评价-执行-干扰三神经网络并同步更新，结合Lyapunov方法证明了系统稳定性和收敛性。此外，控制器中加入了鲁棒项以减弱神经网络逼近误差的影响，确保闭环系统的渐近稳定。文中提供了详细的代码实现，包括HJI方程计算、IRL算法、鲁棒控制设计以及控制策略生成，并通过两个仿真示例验证了算法的有效性。

适合人群：具备一定编程基础，特别是对强化学习、非线性控制系统、神经网络有一定了解的研发人员或研究人员。 使用场景及目标：①研究不确定非线性系统的H∞跟踪控制问题；②理解如何利用神经网络和积分强化学习解决HJI方程求解难题；③掌握在线模型无关的控制算法设计方法；④探索鲁棒控制策略的设计与实现。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还给出了具体的代码实现，便于读者理解和实践。在实际应用中，可根据具体需求调整神经网络结构、超参数设置及鲁棒项设计。此外，建议进一步验证算法在不同场景下的表现，如不同类型的非线性系统、时变参考轨迹和随机干扰信号等。