求解边界约束最优控制问题的神经网络

提出了一种求解控制变量含有边界约束最优控制问题的神经网络模型(COCNN).该模型将控制系统动态方程的等式约束隐含于神经网络COCNN结构中,克服了动态方程约束所带来的求解优化问题的困难;仅将控制系统的控制变量选为COCNN的状态变量,从而降低了神经网络的维数;利用饱和特性处理边界约束,可以求得最优控制问题的精确最优解;该COCNN无论是在硬件实现,还是在用数字计算机进行软件仿真方面,都特别适合于并行处理,可显著提高问题的求解速度,具有广阔的应用前景。     

包含梯度项的不适定椭圆方程的最优控制问题

讨论了一类包含梯度项的不适定半线性椭圆方程所支配的最优控制问题.通过构造一个适定的惩罚问题,并在惩罚问题的最优性系统中取极限,得到了原始最优控制问题的最优对所满足的必要条件.     

带有终端约束的线性二次最优控制问题

主要研究了带有终端约束的线性二次最优控制问题的可解性.首先,借助Riccati方程给出了最优控制的状态反馈形式;其次,基于状态反馈表示提出了最优状态和最优控制的计算方法;最后,通过数值算例验证了数值算法的有效性,并且展示了该算法的一阶收敛速度.     

用无参数罚函数方法求解约束最优控制问题

构造了一种无参数罚函数，并用这种无参数罚函数方法求解约束最优控制问题，最后举例以说明．     

分数阶方程约束最优控制问题数值算法研究进展

随着分数阶微积分理论及数值计算方法的快速发展,关于分数阶方程约束最优控制问题的研究引起了学者们的广泛关注.为此本文着重对近年来分数阶微分方程约束最优控制问题数值算法方面的研究工作进行梳理概述.首先给出了分数阶微积分的定义及几类分数阶方程约束最优控制模型;其次,对求解分数阶方程约束最优控制问题的有限元法、有限差分法、谱方...     

带不变凸的非光滑约束分式最优控制问题的对偶

对于G.J.Zalmai提出的非光滑约束分式最优控制问题（P）及其对偶（DI）,在对其目标函数及约束函数的不变凸假设下,本文证明了问题（P）与（DI）的弱对偶与强对偶定理。     

关于一类球约束下的LQ奇异最优控制问题

研究一类有约束的LQ奇异最优控制问题.利用Pontryagin极值原理和倒向微分流的方法,通过伴随变量直接给出最优控制的解析表达式,避免了传统方法因引入小摄动量进行逼近而带来的大量计算.     

半线性椭圆最优控制问题的最优性

文章讨论了半线性椭圆最优控制问题的二阶最优性条件.假设约束集满足一些特殊性质,得到了半线性椭圆最优控制问题的二次增长条件、二阶充分最优性条件和二阶必要的最优性条件.最后证明了这三个条件是等价的.     

随机Navier-Stokes方程的近似最优控制问题

讨论了随机Navier-Stokes方程的近似最优控制问题。利用Ito^公式,Burkholder-Davis-Gundy不等式,伴随方程以及极大值原理,证明了近似最优控制存在的充分条件。     

随机Navier-Stokes方程的近似最优控制问题

讨论了随机Navier-Stokes方程的近似最优控制问题.利用It公式,Byrjgikder-Davus-Gundy不等式,伴随方程以及极大值原理,证明了近似最优控制存在的必要条件.     

椭圆型最优控制问题中的L~(1,2)-方向稀疏

介绍一种带有L1,2-方向稀疏项的椭圆型最优控制问题,分析条纹稀疏模式,从理论角度研究该问题的一阶最优性条件。为解决不可微控制问题,基于广义微分,提出一个半光滑牛顿方法,将问题在泛函空间中进行表示和分析,并具有局部超线性收敛率。     

双线性椭圆最优控制问题混合有限元方法的最大范数误差估计

考虑了一个双线性椭圆最优控制问题的混合有限元方法逼近,状态与对偶状态变量采用最低阶RaviartThomas混合有限元离散,控制变量采用分片常数函数逼近.获得了控制变量、状态变量和对偶状态变量的最大范数误差估计.     

基于深度强化学习的水下机器人最优轨迹控制

为了实现水下机器人在跟踪复杂轨迹时具有出较高的精度和稳定性,提出了利用深度强化学习实现水下机器人最优轨迹控制的方法:首先,建立基于2个深度神经网络（Actor网络和Critic网络）的水下机器人控制模型,其中Actor网络用来选择动作,Critic网络用来评估Actor网络的训练结果;其次,构造合适的奖励信号使得深度强化学习算法适用于水下机器人的动力学模型;最后,提出了基于奖励信号标准差的网络训练成功评判条件,使得水下机器人在确保精度的同时保证稳定性. 仿真实验结果表明：在解决一定精度内的水下机器人复杂轨迹跟踪问题时,该算法与传统PID控制算法相比具有更优的性能.     

具有状态约束的动态经济系统最优控制

利用动态投入产出模型和控制理论方法相结合,对经济系统进行分析和宏观调控·具有状态积分不等式约束的确定性线性经济系统最优控制模型,是基于动态投入产出理论建立的·利用无约束条件的极大值原理,分析了最优技术与经济控制策略的存在性和惟一性,使得产品的实际产出尽量接近理想产出,同时使能源、资金等消耗最小,并给出了最优反馈控制的形式·     

基于深度学习和约束稀疏表达的人脸识别算法

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息,因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法.通过CNN网络对人脸图像进行特征提取,并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配,有效地利用了图像序列之间的相关信息.实验结果表明,该算法在LFW和AR数据库上取得了很好的效果并优于传统的SRC,L1-norm和CRC-RLS算法.      

最优控制问题的一个超收敛分析

对于椭圆最优控制问题,借助双k次矩形有限元空间理论及插值逼近性质、奇次矩形元导数恢复算子技术等,研究获得了最优控制问题在局部对称网格上的有限元逼近解的一个超收敛结果.     

谱约束下非负矩阵最佳逼近问题的算法

该文给出了谱约束下非负矩阵最佳逼近问题的一种算法。