基于扩张原理的控制改进方法

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半个多世纪以来,最优控制理论已经成为研究各类最优控制问题、控制目标和求解方法的一个广阔领域.控制目标的不断复杂化必然导致其数学模型和求精确解及渐近解的复杂性.由于研究对象的复杂性以及数学公式和计算变得更加复杂,寻找解析解变的更加困难甚至不可能做到.因此,诸如数值方法的渐近方法可用来寻找问题的渐近解.通常情况下,迭代法被用作渐近方法.然而只有当方程具有合适的初始近似时,才能得到理想的解.由于尚未建立普遍的计算方法和对初始近似的恰当选择的一般化结果,因此在这方面的研究对于提高迭代过程的计算效率是非常重要的.本文中,对最优控制问题的渐近分析应用扩张原理、局部化原理、Krotov最优解的充分条件、退化问题理论和Krotov极小化极大原理.特别地,建立了全新有效的迭代控制改进方法和最优控制问题渐近分析的一般方法.全文共分为六章.第一章主要介绍本文的研究背景、研究动机和主要结果.第二章提出了一种基于扩张原理和局部化原理的迭代最优化抽象方案.将该方法应用于连续最优控制问题,并给出了一般的最优性充分条件.此外,考虑到一些在实践中有用的矫正,得到了迭代控制的改进算法.本文的结果推广和补充了其他涉及最优性充分条件的研究.第三章得到了离散系统的一种改进方法,提出了类似于连续情形的迭代算法.此外,还建立了收缩型变换,将寻找约束解转化为研究一系列具有给定基函数的分段控制.这种变换将原问题转化为离散—连续最优控制问题,其下层(连续)系统不包含控制.本章拓展并推广了离散系统渐近优化方法的相应结果.第四章利用退化问题的理论中著名的大道解问题提出了一种多级渐近控制优化方法.虽然大道解问题具有线性控制系统的特点,但是由于一般形式的微分控制系统可以等价的转化为一般的线性控制系统,所以提出的方法十分一般.为此建立了实现此过程的算法,并通过一个模型和一个实例论证了该算法的优势.所提出的表述和变换是系统地实现其最重要阶段的一种尝试,即在一个迭代过程中寻找一个全局最优渐近解作为一个可能的初始近似.研究结果具有重要的理论和实践意义.第五章为迭代控制改进的新方法提供了理论依据,考虑了迭代过程的性质及其与最优性条件的关系.特别注意到对全局控制改进的一般方法的新认知.本章给出了数值分析.第六章给出了本文的总结和未来的展望.
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