Теория вероятностей и ее применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






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


Теория вероятностей и ее применения, 2003, том 48, выпуск 4, страницы 661–675
DOI: https://doi.org/10.4213/tvp250
(Mi tvp250)
 

Эта публикация цитируется в 14 научных статьях (всего в 14 статьях)

О стохастической оптимальности для линейно-квадратического регулятора

Т. А. Белкинаa, Ю. М. Кабановb, Э. Л. Пресманa

a Центральный экономико-математический институт РАН
b Laboratoire de Mathématiques, Université de Franche-Comté
Список литературы:
Аннотация: В работе показывается, что оптимальное на бесконечном интервале времени марковское управление $\widehat u$ в стандартной задаче линейно-квадратического регулятора обладает следующим свойством. Существует такая константа $b_*$, что для любого $b> b_*$ процесс дефекта оптимального управления относительно любого конкурирующего управления, т.е. разность $J_T(\widehat u)- J_T(u)$ между значением квадратического функционала $J_T(\widehat u)$, отвечающим оптимальному на бесконечности управлению, и значением $J_T(u)$, отвечающим конкурирующему управлению $u$, мажорируется на бесконечности функцией $b\ln T$, т.е. функция $b\ln T$ является верхней функцией для любого процесса дефекта. Этот результат в комбинации с примером линейно-квадратического регулятора, в котором при некотором $b>0$ функция $b\ln T$ не является верхней функцией для некоторого процесса дефекта, дает ответ на давно стоящий вопрос о наилучшей весовой функции для чувствительных вероятностных критериев. Приводимая постановка включает так называемую задачу оптимального “ трекинга”.
Ключевые слова: линейно-квадратический регулятор, оптимальность почти наверное, наблюдаемость, управляемость, уравнение Риккати, закон больших чисел для мартингалов, верхние функции, процесс Орнштейна–Уленбека.
Поступила в редакцию: 25.12.2002
Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2004, Volume 48, Issue 4, Pages 592–603
DOI: https://doi.org/10.1137/S0040585X97980695
Реферативные базы данных:
Образец цитирования: Т. А. Белкина, Ю. М. Кабанов, Э. Л. Пресман, “О стохастической оптимальности для линейно-квадратического регулятора”, Теория вероятн. и ее примен., 48:4 (2003), 661–675; Theory Probab. Appl., 48:4 (2004), 592–603
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BelKabPre03}
\by Т.~А.~Белкина, Ю.~М.~Кабанов, Э.~Л.~Пресман
\paper О стохастической оптимальности для линейно-квадратического
регулятора
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2003
\vol 48
\issue 4
\pages 661--675
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp250}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp250}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=2143209}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1063.93052}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2004
\vol 48
\issue 4
\pages 592--603
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97980695}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000226305500002}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp250
  • https://doi.org/10.4213/tvp250
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v48/i4/p661
  • Эта публикация цитируется в следующих 14 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:605
    PDF полного текста:189
    Список литературы:68
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024