1) extremum seeking algorithm
极值搜索算法
1.
Research and development of extremum seeking algorithm;
极值搜索算法的研究与进展
2.
An annealing recurrent neural network for extremum seeking algorithm and its application to unmanned aerial vehicle tight formation flight;
退火递归神经网络极值搜索算法及其在无人机紧密编队飞行控制中的应用
3.
The paper proposes an extremum seeking algorithm with parameter-varying sliding mode to improve convergence speed and control accuracy of the system, and analyses two parameter-varying methods.
针对滑模极值搜索算法中系统在提高控制精度与收敛速度之间存在相互制约的问题, 提出了变参数滑模极值搜索算法,分析了两种变参数的形式,通过仿真对比,说明变参数滑模极值搜索算法能同时兼顾系统的收敛速度和控制精度。
2) ESA
极值搜索算法
1.
An algorithm is proposed to solve the Nash equilibrium solution for an n-person noncooperative dynamic game by an annealing recurrent neural network for extremum seeking algorithm(ESA).
针对如何解算n人非合作的动态博弈对策中的纳什均衡解问题,提出一种利用退火回归神经网络极值搜索算法解算纳什均衡解的方法。
2.
Since little consideration of the characteristics of the controlled plant is made in the process of ESA design,and design of extremum seeking algorithm(ESA)and controller are separated,the controlled plant is difficult to reach its highest performance,an integrated design of ESA and controller based on synergetic control was proposed.
针对在一般极值搜索控制系统设计过程中较少考虑实际被控对象的特性,将控制器设计与极值搜索算法设计单独地进行,从而导致系统的整体性能很难发挥到最佳状态的问题,提出了一种基于协同控制的极值搜索算法与控制器一体化设计的方法。
3) minimum searching method
极值搜索法
4) extremum seeking algorithm
滑模极值搜索算法
1.
Integrated design of controller and extremum seeking algorithm with sliding mode
滑模极值搜索算法与控制器的一体化设计
5) The method of searching modulus maximum line
模极大值搜索法
6) Peak Searching Algorithm
极点搜索算法
补充资料：Weierstrass条件(对变分极值的)
Weierstrass条件(对变分极值的)
eierstrass conditions (for a variational extremun
与 ，(，)一丁:(:，、(:)，、(。))过:， ，‘! L:R xR”xR”~R，在极值曲线x;、(t)上达到一个强局部极小值，其必要条件是不等式 、(r，x。(r)，又。(r)，亡))o对所有的t，t。蕊t毛t、和所有的省任C”都满足，其中‘·是Weierstrass澎函数(Weierstrass吕J一几mC-tion).这条件可借助于函数 n(t，x，p，u)=(p，u)一L(t，x，u)来表示(见n0HTp“「“H最大值原理(Pont月闷gm~-mum pnnciple)).Weierstrass条件(在极值曲线x。(t)上六)0)等价于函数n(r，x.，(t)，尸。(r)，u)当“=交.，(r)在u上达到极大值，其中夕。(t)=L、(t，x。，(t)，又。(t)).这样，Weierstrass必要条件是floH-Tp。朋最大值原理的特殊情形. Weierstrass充分条件(Weierstrasss川币eientcon-山tion):为了泛函 叭 ，(，)一丁:(:，、(。)，*(。))、。， r‘- L:R xR”xR”一，R在向量函数x.，(t)上达到一个强局部极小值，其充分条件是在曲线x。(t)的一个邻域G中存在一个向量值场斜率函数U(t，x)(测地斜率)(见H皿祀rt不变积分(Hilbert invariant integral))，使得 交。(t)=U(t，x。(t))和 产(t，x，U(t，x)，七))0对所有(t，x)〔G和任何向量亡6R”成立.【补注]对在极值曲线的隅角的必要条件，亦见Wei-erstrass一Erd”.un隅角条件(W匕ierstrass一Erdrnanncomer conditions).weierstrass条件(对变分极值的)[Weierstrass cOI公i-tions(for a varia垃翻目翻drelll.ll:Be滋eP山TPaccayc-月OBH，，KcTpeMyMa」 经典变分法中对强极值的必要和(部分地)充分条件(见变分学(variational cakulus)).由K .We卜erstrass于1879年提出. 节几ierstrass必要条件(Weierstrass neeessary con-dition):为使泛函
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参考词条