椭圆方程约束最优控制问题的深度计算 |
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引用本文: | 辛梦琦,毕春加,杨旻. 椭圆方程约束最优控制问题的深度计算[J]. 烟台大学学报(自然科学与工程版), 2022, 0(1): 13-18 |
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作者姓名: | 辛梦琦 毕春加 杨旻 |
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作者单位: | 1.烟台大学数学与信息科学学院 |
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摘 要: | 对于PDE约束最优控制问题,传统方法主要借助有限元、有限差分等数值离散手段.本文研究一类受椭圆方程约束的最优控制问题,将问题转化为特定的优化目标,构建出相应的损失函数,最后通过建立深度神经网络来求解.本文给出的深度学习方法具有很好的泛化性,能够求解控制变量无约束和带约束情形.最后实验结果验证了方法的有效性.
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关 键 词: | 深度学习 神经网络 最优控制 PDE约束 |
Deep Learning Solver for Optimal Control Problems with Elliptic PDE Constraint |
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