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中国科学院自动化研究所复杂管理系统与控制国家重点实验室针对一类非线性吊车系统，建立一种基于评判学习机制的智能优化控制方法，通过近似求解Hamilton–Jacobi–Bellman方程，实现含有折扣因子代价函数时的最优反馈镇定。利用神经网络的在线学习能力，提出不同于传统自适应评判算法的新颖权值更新策略，降低对于系统初始稳定控制律的要求，由此给自适应评判控制设计带来极大便利。