基于折扣价值迭代的自适应评判设计在零和游戏中的应用与验证 研究背景 在控制领域，最优控制（Optimal Control）是一个核心研究方向，旨在设计和分析控制系统以优化系统性能。随着系统复杂度的增加，传统的基于哈密顿-雅可比-贝尔曼方程（Hamilton-Jacobi-Bellman, HJB）的最优控制方法面临“维度灾难”（Curse of Dimensionality）问题。为了应对这一挑战，研究者们提出了自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming, ADP）方法，结合强化学习（Reinforcement Learning）和函数逼近（Function Approximation）等技术，有效提升了复杂系统的控制能力。 零和游戏（Zero-Sum Game...