Sequential Improvement Method in Probabilistic Criteria Optimization Problems for Linear-in-State Jump Diffusion Systems

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Here we study the problems of probabilistic and quantile optimization of multidimensional controllable jump diffusion. As the main tool we use Chebyshev-type probability estimates. With them the problems under consideration are reduced to one auxiliary deterministic optimal control problem in terms of the moment characteristics of the process. To find its solution, we use Krotov’s global improvement method.

Авторлар туралы

M. Khrustalev

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: mmkhrustalev@mail.ru
Moscow, Russia

K. Tsar'kov

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: k6472@mail.ru
Moscow, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Кибзун А.И., Кан Ю.С. Задачи стохастического программирования с вероятностными критериями. М.: Физматлит, 2009.
  2. Малышев В.В., Кибзун А.И. Анализ и синтез высокоточного управления летательными аппаратами. М.: Машиностроение, 1987.
  3. Азанов В.М., Кан Ю.С. Синтез оптимальных стратегий в задачах управления дискретными системами по вероятностному критерию // АиТ. 2017. № 6. С. 57-83.
  4. Кибзун А.И., Игнатов А.Н. О существовании оптимальных стратегий в задаче управления стохастической системой с дискретным временем по вероятностному критерию // АиТ. 2017. № 10. С. 139-154.
  5. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Высшая школа, 1998.
  6. Hanson F.B. Applied Stochastic Processes and Control for Jump-Di usions: Modeling, Analysis and Computation. Philadelphia, USA: SIAM Books, 2007.
  7. Кан Ю.С. Оптимизация управления по квантильному критерию // АиТ. 2001. № 5. С. 77-88.
  8. Параев Ю.И. Введение в статистическую динамику процессов управления и фильтрации. М.: Сов. радио, 1976.
  9. Роднищев Н.Е. Приближенный анализ точности дискретного оптимального управления нелинейных стохастических систем методом семиинвариантов // Известия вузов. Авиационная техника. 1987. № 1. С. 63-69.
  10. Хрусталев М.М., Румянцев Д.С., Царьков К.А. Оптимизация квазилинейных стохастических систем диффузионного типа, нелинейных по управлению // АиТ. 2017. № 6. С. 84-105.
  11. Хрусталев М.М., Царьков К.А. Оптимизация нелинейных по управлению стохастических систем диффузионно-скачкообразного типа // АиТ. 2022. № 9. С. 128-149.
  12. Коннов А.И., Кротов В.Ф. О глобальных методах последовательного улучшения управляемых процессов // Автоматика и телемеханика. 1999. № 10. С. 77-88.
  13. Миллер Б.М., Панков А.Р. Теория случайных процессов в примерах и задачах. М.: Физматлит, 2002.
  14. Королюк В.С., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. М.: Наука, 1985.
  15. Olkin I., Pratt J.W. A multivariate Tchebyche inequality // Annals Math. Stat. 1958. V. 29. I. 1. P. 226-234.
  16. Хрусталев М.М., Царьков К.А. Достаточные условия относительного минимума в задаче оптимального управления квазилинейными стохастическими системами // АиТ. 2018. № 12. С. 83-102.
  17. Кротов В.Ф., Булатов А.В., Батурина О.В. Оптимизация линейных систем с управляемыми коэффициентами // Автоматика и телемеханика. 2011. № 6. С. 64-78.
  18. Трушкова Е.А. Алгоритмы глобального поиска оптимального управления // Автоматика и телемеханика. 2011. № 6. С. 151-159.
  19. Аргучинцев А.В., Дыхта В.А., Срочко В.А. Оптимальное управление: нелокальные условия, вычислительные методы и вариационный принцип максимума // Известия вузов. Математика. 2009. № 1. С. 3-43.
  20. Дыхта В.А. Нестандартная двойственность и нелокальные необходимые условия оптимальности в невыпуклых задачах оптимального управления // АиТ. 2014. № 11. С. 19-37.
  21. Khrustalev M., Tsarkov K. Global Improvement Methods for State-Linear Controllable Dynamical Systems // Proceedings of the 16th International Conference "Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems" (Pyatnitskiy's Conference) (STAB-2022, Moscow). М.: IEEE, 2022.
  22. Агапова А.С., Хрусталев М.М. Исследование проблемы равновесия по Нэшу в квазилинейных стационарных стохастических динамических системах, функционирующих на неограниченном интервале времени // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2021. № 6. С. 35-42.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© The Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».