一般完全耦合的正倒向随机系统最优控制的最大值原理

在推广的单调性条件下，运用对偶技巧得到了一般完全耦合的正倒向随机系统最优控制的最大值原理，描述该系统的正倒向随机微分方程扩散项都含有控制，并且倒向状态为量的终值是依赖于正向状态变量的随机函数。     

状态约束下完全耦合的正倒向随机控制问题的最大值原理

讨论了一类完全耦合的正倒向随机系统的最优控制问题,在初始和终端状态均有约束,扩散项含控制变量,控制域是凸的情形下得到了最大值原理。     

正倒向随机比例系统的随机最大值原理

利用经典变分方法、对偶方法和可料倒向随机微分方程,考虑状态方程为正倒向随机比例方程的随机最优控制问题,得到了该问题的随机最大值原理.     

状态约束下完全耦合的正倒向随机控制问题的最大值原理

讨论了一类完全耦合的正倒向随机系统的最优控制问题,在初始和终端状态均有约束,扩散项含控制变量,控制域是凸的情形下得到了最大值原理.     

带跳的正倒向随机比例系统的随机最大值原理

利用经典变分方法、 对偶方法和带跳的可料倒向随机比例方程, 研究状态方程为带跳的正倒向随机比例方程的随机最优控制问题, 得到了该问题的随机最大值原理.     

完全耦合的正倒向随机控制系统的LQ问题

研究完全耦合的正倒向随机控制系统的线性二次最优控制问题(LO问题)，在适当假设下得到了随机控制系统状态解的存在惟一性结果，然后得到了惟一的最优控制的显式形式．     

状态约束下完全耦合的正倒向随机控制系统的最大值原理

在一类单调性条件下，运用对偶技巧和Ekeland变分原理，得到了初始和终端状态都有约束情形时，一类完全耦合的正倒向随机控制系统的最大值原理，这里正向系统扩散项中不含控制变量，但控制域允许非凸.     

正倒向随机系统在非光滑指标下最优控制的必要条件

讨论正倒向随机系统在非光滑指标下的最优控制,用凸变分方法和Ｅｋｅｌａｎｄ变分原理给出了最优控制应满足的必要条件。     

一类Lévy噪声驱动倒向随机偏微分方程的随机最大值原理

利用凸变分法和对偶技术,研究一类Lévy噪声驱动的倒向随机发展型偏微分方程的最优控制问题,得到了该问题的随机最大值原理.     

随机系统最优脉冲控制的最大值原理

讨论了随机系统的最优脉冲控制记叙 扩散项系统数既可以依赖状态变量,也可以退经,在适当的条件下给出了最优脉冲控制的最大值原理。     

最优决策的极大值方法

文章讨论了确定性极大值原理在最优决策中的应用 ,介绍极大值原理应用在财务、生产和市场等领域的计划与决策问题的研究成果。文章从应用领域的实际意义出发 ,分析应用极大值原理进行最优决策的基本思想、建模方法和求解步骤 ,讨论了极大值原理在单目标决策和复合性能指标情况下的应用 ,最后提出了进一步的研究方向。     

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。     

带有Poisson跳的随机资产积累系统的最优逼近控制的必要条件

讨论了一类带有Poisson跳的随机资产积累系统的最优逼近控制问题,应用Ekeland变分原理,Itos公式及一些不等式,给出了随机资产积累系统最优逼近控制的必要条件.     

条件非线性最优扰动的最大值原理

在非线性系统(发展方程及常微分方程)中初始数据的扰动对系统以后某固定时刻,T的状态的影响是一个重要的研究课题.本文研究非线性系统在初始数据在一定的范围(称为初始扰动域)内作有限幅度的扰动时,在时刻,T对状态扰动的幅度达到最大的问题.通过考虑反向时间的问题及假设解对初始数据的连续依赖性,证明了若在时刻,T状态扰动的幅度达到最大, 则初始数据位于初始扰动域的边界上, 这个结果的重要意义在于可以减少数值求解扰动幅度最大问题的计算量.     

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.     

不完全信息下的最优保费控制问题研究

以完全信息下最优保费控制问题为基础,应用最大值原理和卡尔曼滤波理论研究了一类部分信息下最优保费控制问题,获得了最优保费策略.不完全信息下和完全信息下的最优保费策略具有相同的结构.