Математический сборник
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Скоро в журнале
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Лицензионный договор
Загрузить рукопись
Историческая справка

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. сб.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Математический сборник, 2024, том 215, номер 6, страницы 77–110
DOI: https://doi.org/10.4213/sm9967
(Mi sm9967)
 

Точные формулы приращения функционала и необходимые условия оптимальности, альтернативные принципу Понтрягина

Н. И. Погодаев, М. В. Старицын

Институт динамики систем и теории управления имени В. М. Матросова Сибирского отделения Российской академии наук, г. Иркутск
Список литературы:
Аннотация: Представлены элементы теории локального экстремума в задаче оптимального управления со свободным правым концом и, вообще говоря, неопределенной начальной позицией траекторий на основе точных формул приращения (вариаций бесконечного порядка) целевого функционала. Получены необходимые условия оптимальности “позиционного” типа: их формулировки содержат вспомогательные управления с обратной связью, порождающие программные управления спуска (в задаче на минимум). Предложенные условия составляют альтернативу классическому принципу Понтрягина (в некоторых частных случаях – усиливают последний), и открывают возможность построения непрямых методов локального поиска без процедур настройки параметров “глубины спуска”.
Библиография: 26 названий.
Ключевые слова: оптимальное управление, точные формулы приращения функционала, позиционные необходимые условия оптимальности, принцип максимума Понтрягина, уравнение неразрывности.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 23-21-00161
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-21-00161, https://rscf.ru/project/23-21-00161/.
Поступила в редакцию: 13.06.2023 и 01.04.2024
Англоязычная версия:
Sbornik: Mathematics, 2024, Volume 215, Issue 6, Pages 790–822
DOI: https://doi.org/10.4213/sm9967e
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
MSC: Primary 49K15; Secondary 49K45, 49N35
Образец цитирования: Н. И. Погодаев, М. В. Старицын, “Точные формулы приращения функционала и необходимые условия оптимальности, альтернативные принципу Понтрягина”, Матем. сб., 215:6 (2024), 77–110; N. I. Pogodaev, M. V. Staritsyn, “Exact formulae for the increment of the objective functional and necessary optimality conditions, alternative to Pontryagin's maximum principle”, Sb. Math., 215:6 (2024), 790–822
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{PogSta24}
\by Н.~И.~Погодаев, М.~В.~Старицын
\paper Точные формулы приращения функционала и необходимые условия оптимальности, альтернативные принципу Понтрягина
\jour Матем. сб.
\yr 2024
\vol 215
\issue 6
\pages 77--110
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/sm9967}
\crossref{https://doi.org/10.4213/sm9967}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=4804039}
\transl
\by N.~I.~Pogodaev, M.~V.~Staritsyn
\paper Exact formulae for the increment of the objective functional and necessary optimality conditions, alternative to Pontryagin's maximum principle
\jour Sb. Math.
\yr 2024
\vol 215
\issue 6
\pages 790--822
\crossref{https://doi.org/10.4213/sm9967e}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/sm9967
  • https://doi.org/10.4213/sm9967
  • https://www.mathnet.ru/rus/sm/v215/i6/p77
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Математический сборник Sbornik: Mathematics
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:154
    PDF русской версии:2
    PDF английской версии:8
    HTML русской версии:19
    HTML английской версии:43
    Список литературы:16
    Первая страница:6
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024