通过极值搜索完美跟踪时变最优值

本文介绍了旨在实现任意时变极值完美跟踪的极值搜索 (ES) 算法。与采用恒定频率和控制器增益的经典 ES 方法不同，我们的算法利用渐近或指数增长的可变参数来实现所需的收敛行为。我们的稳定性分析涉及状态变换、时间膨胀变换和李括号平均。状态变换基于将输入状态乘以渐近或指数增长函数。时间变换使得在膨胀时间域中观察时，能够跟踪逐渐收敛到恒定值的极值。最后，将李括号平均应用于变换后的系统，确保了膨胀时间域中的实际一致稳定性，以及原始时间域中原始系统的渐近或指数稳定性。我们通过数值模拟验证了这些设计的可行性。