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．     

关于求解凹函数全局优化问题的最优控制方法

研究一类凹函数全局优化问题的求解方法.建立凹函数全局优化问题和相对应的最优控制问题之间的等价关系.利用Krotov沿拓法,构造辅助函数,解决了与原问题等价的的最优控制问题,并对目标函数做了一些推广.     

求解约束规划的一个非线性Lagrange函数

提出了一个求解具有不等式约束的非线性规划问题的非线性Lagrange函数．此函数主要用于解决非凸规划问题．讨论了函数在KKT点的性质,收敛定理表明了在适当的条件下。当罚参数大于某一阈值时,产生的点列具有局部收敛性,并给出了与罚参数相关的解的误差估计．此函数的收敛速度较优于Bertsekas提出的指数函数乘子法．     

基于正交小波尺度函数展开的强非线性微分方程求解

基于正交小波尺度函数级数展开建立了一种计算复合函数多重积分的显式级数逼近方式,并将其应用到了强非线性微分方程边值问题的求解中.与经典小波伽辽金方法一样对待求解方程的未知函数,应用了尺度函数级数展开,但在求解过程中却并不涉及到尺度函数导数与其本身乘积的积分即所谓关联系数的计算,从而大大简化了计算的复杂度,并避免了由于关联系数计算不精确而引起的误差.通过对一具有超越非线性项的微分方程两点边值问题的求解,展示了所建立方法的具体操作过程及其所体现的完美数值精度.     

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。     

求解非线性优化问题的一个非线性Lagrange函数

提出了一个求解非凸的具有不等式约束的非线性优化问题的一个非线性Lagrange函数,并讨论了在K—T点的性质。收敛定理表明,在适当的条件下,当参数k大于某一阈值k0时,产生的点列具有局部收敛性,由此给出了与罚参数相关的解的误差估计。     

利用H-J-B方程的粘性逼近求解非线性最优控制

利用李级数离散控制系统，逼近最优轨道，并利用H-J-B方程的粘性逼近估计值函数．进而借助动态规划原理，把非线性最优控制的数值求解转化为一组正定二次规划的求解．对一个非线性的动态规划过程进行线性化的逼近，这在理论上简化了非线性最优控制问题求解的困难，从实际计算数学的角度看，这也将加快非线性最优控制数值解的计算速度。     

求解最优控制问题的微分变换方法

针对无约束最优控制问题,建立求其近似解析解的微分变换法.对哈密顿正则方程组中状态方程、协态方程和控制方程构造基于初值的微分变换形式或基于终端的微分变换形式,将最优性条件化为相应的代数方程,得到最优控制问题的近似解析解.在特定条件下,对结构复杂的非线性最优控制问题,依据插值逼近原理,结合微分变换法,可构建离散型代数方程组得到其近似解析解.利用微分变换法将微分方程初边值问题和泛函优化问题构成的复杂系统化为易于求解的代数方程形式,简单可行,易于实现.最后,通过算例验证方法的有效性.     

非线性椭圆最优控制问题的谱方法研究

主要是用谱方法解决非线性椭圆最优控制问题.相较于线性椭圆最优控制问题,其难点在于非线性项的处理.首先,通过变分法得到相应问题的变分形式,然后,通过相关文献得到非线性最优控制问题的最优性条件.用勒让德多项式构造多项式空间,对变分问题在勒让德多项式空间进行离散,并得出新的最优性条件.在知道控制变量和共轭状态变量之间的关系后...     

非线性离散系统最优控制--逐次逼近方法

研究了非线性离散系统最优控制问题,提出一种逐次逼近方法;首先将系统的最优控制问题转化为非线性两点边值问题族,然后通过构造线性两点边值问题族,将非线性两点边值问题转化为非奇次线性两点边值问题族;得到的最优控制律由精确控制项和非线性补偿项两部分组成,精确控制项可以通过求解R iccati方程求出其精确解,非线性补偿项由逐次逼近法求解一族线性伴随向量方程的解序列求得;仿真结果证明了逐次逼近方法的有效性。     

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。     

约束线性二次优化控制的多参数规划求解

针对求解约束线性二次优化控制问题,结合动态规划和控制时域长度为1的单步多参数二次规划,提出一种新的多参数规划方法。该方法一方面能够快速求解得到约束线性二次优化控制问题最优解与状态之间的显式函数关系,减少多参数规划问题求解的工作量;另一方面,能够同时求解得到显式分段线性状态反馈最优控制律。应用高频机械振动系统数值仿真例子,对该文的方法进行了数值仿真计算。仿真结果表明该文提出的方法是有效的。     

一类非线性多阶段最优控制问题解的研究

在许多实际问题中,经常遇到一类非线性最优控制问题,该问题的时间水平集被分成几个变化的子时间段,在不同的子时间段上具有不同的动力系统,称这样的问题为多阶段最优控制问（MOCP）。针对MOCP问题,对动力系统解的存在性及唯一性进行了研究。     

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.     

抛物型最优控制问题的三次B样条有限元方法

对一类四阶非线性抛物方程最优控制问题提出一种三次B样条有限元方法。状态变量和对偶状态变量用具有更好光滑性的分片三次B样条连续函数进行逼近,控制变量由分片常数函数进行逼近。这样得到的状态变量和对偶状态变量的数值解二阶连续可微。建立最优性系统的全离散格式,并用迭代法进行求解。最后建立数值算例,验证方法的有效性。     

一类针对带约束优化问题的进化规划算法

提出了一种适用于求解带约束优化问题的进化规划方法,其中关键的变异算子采用基于行为的架构,事先设计一系列子变异算子,如使得个体适应度函数值趋向最小方向的变异算子、逃避约束方向的变异算子、种群总体平均适应度函数值趋向最小方向的变异算子等,通过加权平均的方法决定总变异方向．结合小生境技术及最优个体保存的选择策略,该算法能在同时保证种群的多样性和个体的全局最优性的情况下快速地求得带约束条件下的最优解．仿真结果表明,该进化规划算法是可行的．     

一种求解最优控制问题的非均匀控制向量参数化方法

传统的均匀参数化方法在求解固定终端时刻最优控制问题时,不能精确地逼近最优控制轨迹.针对这一问题,提出一种非均匀控制向量参数化的数值解法.首先将控制时域离散化为不同长度的时间段,各时间段长度作为新的优化参数;然后引入时间尺度因子,将非均匀参数化的最优控制问题转化为标准化时域上的均匀参数化问题;最后建立目标和约束函数的Hamilton函数,通过求解伴随方程计算梯度,采用序列二次规划方法获得数值解.针对两个经典的化工过程最优控制问题进行仿真研究,仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

受到干扰的仿射非线性系统超二次最优控制问题

研究了带初始和持续干扰的仿射非线性系统超二次最优控制问题，引进了相应控制问题的Ｒｉｃｃａｔｉ方程并刻划了原最优控制问题与相应Ｒｉｃｃａｔｉ方程之间的密切关系。     

带状态约束的切换系统的脉冲控制优化

讨论了带有脉冲控制和状态约束的切换系统的优化数字解问题,将直接微分法从连续切换系统推广到脉冲切换系统,从无约束优化问题推广到有约束优化问题.通过目标函数值对脉冲输入的直接微分,得到目标函数值变化量和脉冲输入微小变化量之间的关系.根据它们之间的关系,采用离散化数字解算法求解,即将目标函数、状态方程和约束变量方程等都离散化,形成迭代循环,从而得到切换时刻的脉冲优化数字解,保证了系统轨迹在约束范围内达到优化状态.     

弱光滑系统的最优控制理论

提出了弱光滑系统概念，并讨论了与之相关的最优控制问题。