Resumen

Este artículo estudia el problema de control óptimo cuadrático lineal (LQ) estocástico indefinido con una restricción de desigualdad para el estado terminal. En primer lugar, demostramos un teorema generalizado de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) bajo restricciones híbridas. En segundo lugar, se obtiene un nuevo tipo de ecuaciones de Riccati generalizadas, sobre las cuales se da una condición necesaria (también es una condición suficiente bajo suposiciones más fuertes) para la existencia de un control óptimo de retroalimentación de estado lineal mediante el teorema KKT. Finalmente, diseñamos un algoritmo de programación dinámica para resolver el problema LQ estocástico indefinido restringido.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Estocástico; Cuadrático lineal; Control óptimo; Restricción de desigualdad; Ecuaciones de Riccati; Programación dinámica
• Keywords:Stochastic; Linear quadratic; Optimal control; Inequality constraint; Riccati equations; Dynamic programming