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自适应动态规划(ADP)，作为最优控制问题的最有效方法之一，成功地结合了神经网络、自适应评判设计、加强学习和经典动态规划等理论，同时有效地避免了“维数灾”问题，获得了广泛的关注和研究．本文主要基于自适应动态规划算法，讨论多智能体系统一致性问题、带领导者的时滞多智能体系统一致性问题、线性时滞耦合多智能体系统一致性问题、Buck型DC-DC变换器的输出跟踪控制问题和网络环境下的Buck型DC-DC变换器的输出跟踪控制问题．具体工作如下： 1)将ADP算法引入到多智能体系统一致性问题．通过对多智能体系统定义性能指标，多智能体系统的一致性问题转化为最优控制问题；然后利用ADP算法求解，给出了使多智能体系统实现一致性的最优控制的设计．算法简单高效，即使系统部分信息未知也可进行求解． 2)利用 ADP算法更深入地研究了线性时滞耦合多智能体系统一致性的反馈控制．将多智能体系统的一致性问题转化为最优控制问题；然后，引入变换消除系统的时滞；再由ADP算法来实现多智能体系统一致性的反馈控制的设计．在所设计的控制下，各多智能体能很快达到一致． 3)基于ADP算法研究了带领导者的时滞多智能体系统．将带领导者的多智能体系统化为相应的误差系统，通过引入变换消除时滞；再将多智能体系统的一致性问题转化为最优控制问题；最后由ADP算法得到系统实现一致性的反馈控制．在所设计的控制下，跟随者能快速跟踪到领导者． 4)结合ADP算法研究了Buck型DC-DC变换器在非网络环境和网络环境下的输出跟踪控制问题．由变换器系统构造误差跟踪系统；对于网络控制下的系统，还需再利用合适的变换消除时滞；最后，由ADP算法求解出占空比．在所设计的占比空下，系统的输出电压能很快跟踪到参考电压，具有很好的鲁棒性．