北京交通大学博士学位论文

∑鳓）：∞Ａ＋１）：ｏ∑ｏ（７（ｆ）＝，（Ｈ１）＝

ｋ＝ｔ＋１—ｔＵ（ｋ）ｙｋ－ｔ：塞ｙｋ’－ｔｅ２一（后）ｅ（后）＝∑ｋ＝ｔ＋１（１．１７）（１．

那么，当，，＝１时，基于近似动态规划的控制器通过最小化所有ｔ时刻的ｅ２（ｆ）累加来更新Ａｃｔｉ．３ｎ的权值，而不是某一个ｔ时刻的ｅ２（ｆ），从而获得近似最优的控制效果，如图１．５所示。

ｒ（ｔ）

一————＿－一

＋

图１．５基于近似动态规划的控制框图

Ｆｉｇ．１．５ＢｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆＡＤＰｃｏｎｔｒｏｌ

１．４交通控制领域的若干问题

１．４．１交通流模型参数辨识

系统建模是控制领域内的一项重要１：作，是整个控制流程的开端。在经典和现代控制理论里，数学模型是必不可少的，否则控制器设计就无从谈起。即便是数学模型不精确，也会对控制效果产生很大负面影响。近三四十年来，出现了很多对模型要求不高甚至完全不需要模型的新理论，诸如模糊控制【８０。８３１，遗传算法［８４】，神经网络［８５。８７】，无模型自适应控制陋９１１，以及迭代学习控制【９２１等等。在这些被称为智能控制的新理论中，数学模型似乎已经无关紧要。但事实上，系统建模工作并没有因这些新理论的出现而失去意义，原因至少有以下三点：

（１）建立模型可以使控制更精确。对于被控系统，如果可以对其进行建模，则应使用经典或现代控制理论完成控制，这些理论发展成熟且经过大量应用检验，容易取得较好的控制效果。另外，建模相当于对系统的动力学特性进行完整的数学抽象，建模后使用经典或现代控制理论加以控制属于有的放矢，效果应当优于在不清楚系统内部特性的情况下就施加控制的方法。

（２）建模为多种控制理论的结合应用提供了可能。对于大多数复杂系统而言，建模的确不是一件简单的事情，但是针对其内部某一部分进行建模则是完伞可能ｌ（）