СИНТЕЗ РЕГУЛЯТОРА ДЛЯ ЛИНЕЙНО-КВАДРАТИЧНОЙ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В гильбертовом пространстве рассматриватся линейно-квадратичная задача оптимального управления с закрепленным левым концом и подвижным правым концом, на фиксированном отрезке времени. Целевой функционал представляет собой сумму интегральной и терминальной компонент квадратичного вида. Каждая из компонент ищет свой минимум на своем допустимом множестве независимо друг от друга. На правом конце отрезка времени мы имеем задачу линейного программирования. Решение этой задачи неявно определяет терминальное условие для управляемой динамики. Предлагается седловой подход для решения задачи, который сводится к вычислению седловой точки функции Лагранжа. В основе подхода лежат седловые неравенства по обеим группам переменных: прямых и двойственных. Эти неравенства представляют собой достаточные условия оптимальности. Формулируется метод вычисления седловой точки функции Лагранжа. Доказывается сходимость по прямым и двойственным переменным, а именно: слабая сходимость по управлениям, сильная сходимость по фазовым и сопряженным траекториям, а также по терминальным переменным краевой задачи. На базе седлового подхода строится синтез управления, т. е. обратная связь при наличии ограничений на управления в форме выпуклого замкнутого множества. Это новый результат, поскольку в классическом случае в теории линейного регулятора аналогичное утверждение доказывается при отсутствии ограничений на управления, что дает возможность использовать матричное уравнение Риккати. При наличии ограничений на управление эти рассуждения уже не проходят. Поэтому в основе полученного результата лежит понятие опорной плоскости ко множеству управлений. Библ. 20.

Об авторах

А. С Антипин

ФИЦ ИУ РАН

Email: asantip@yandex.ru
Москва, Россия

Е. В Хорошилова

МГУ им. М.В. Ломоносова

Email: khorelena@gmail.com
Москва, Россия

Список литературы

  1. Антипин А.С., Хорошилова Е.В. О синтезе обратной связи для задачи терминального управления // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2018. Т. 58. № 12. С. 1973-1991.
  2. Антипин А.С. Терминальное управление краевыми моделями //Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2014. Т. 54. № 2. C. 257-285.
  3. Antipin Anatoly S, Khoroshilova Elena V. Linear Programming and Dynamics // Ural Mathematical Journal. 2015. V. 1.№ 1. P. 3-18.
  4. Antipin Anatoly, Khoroshilova Elena. Saddle point approach to solving problem of optimal control with fixed ends // J. of Global Optimization. 2016. P. 3-17.
  5. Antipin Anatoly, Khoroshilova Elena. On methods of terminal control with boundary-value problems: Lagrange approach. In book “Optimization and Application in Control and Data Science”. Series Title: Springer Optimization and Its Applications. 2016. P. 17-49.
  6. Antipin А. Sufficient condition and evidence-based solution // The Proc. of the conference “Constructive Nonsmooth Analysis and Related Topics” (dedicated to the memory of V.F. Demyanov) (CNSA), 2017. P. 1-3.
  7. Antipin A.S, Khoroshilova E.V. Lagrangian as a tool for solving linear optimal control problems with state constraints // Оптимальное управление и дифференциальные игры. Материалы Международной конференции, посвященной 110-летию со дня рождения Льва Семеновича Понтрягина. 2018. С. 23-26.
  8. Antipin A.S., Khoroshilova E.V. Controlled dynamic model with boundary-value problem of minimizing a sensitivity function//Optim. Lett. 2019. V 13. № 3. P 451-473.
  9. Антипин А.С, Хорошилова Е.В. Динамика, фазовые ограничения и линейное программирование // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2020. Т. 60. № 2. С. 177-196.
  10. Antipin A.S., Khoroshilova E.V. Optimal Control of Two Linear Programming Problems // XII International Conference Optimization and Applications (XII OPTIMA-2021). In: Olenev N.N., Evtushenko Y.G., Jacimovic M., Khachay M., Malkova V. (eds) Optimization and Applications. LNCS, 2021. Springer, V. 1378. P. 151-164.
  11. Antipin A.S., Khoroshilova E.V. A proven method for optimal control problems with linear dynamics and phase constraints // In: Dynamical systems: stability, control, optimization: Proc. of the International scientific conference in memory of Professor R.F. Gabasov, Minsk, October 5—10. 2021. P. 56-58.
  12. Antipin A.S., Khoroshilova E.V. Terminal Control of Multi-Agent System // Lecture Notes in Computer Science, 2022. V. 1378. P. 5-16.
  13. Васильев Ф.П. Методы оптимизации: Кн. 1, 2. М.: МЦНМО, 2011.
  14. Кротов В.Ф., Гурман В.И. Методы и задачи оптимального управления. М: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит-ры, 1973.
  15. Ащепков Л.Т., Величенко В.В. Оптимальное управление. Курс лекций. Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 1989.
  16. Евтушенко Ю.Г., Третьяков А.А. Новое доказательство теорем Куна-Таккера и Фаркаша // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. Т. 58. № 7 (2018). С. 1084—1088.
  17. Antipin A.S., Jacimovic M. and Mijajlovic N. Extragradient method for solving quasivariational inequalities // Optimization. 2017.
  18. Антипин А.С., Ячимович В., Ячимович М. Динамика и вариационные неравенства // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2017. Т. 57. № 5. С. 783-800.
  19. Сейдж Э.П., Уайт Ч.С. Оптимальное управление системами. Пер. с англ. М: Радио и связь, 1982. 392 с.
  20. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: URSS, 2004.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2024

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».