Об одном подходе к вычислению особых экстремальных управлений на основе задач о неподвижной точке

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В классе линейных по управлению задач оптимального управления предложен подход к расчету особых управлений, удовлетворяющих принципу максимума. Предлагаемый подход основан на новых условиях оптимальности в виде задач о неподвижной точке, которые эквивалентны известным условиям принципа максимума. Новые формы условий принципа максимума дают возможность конструировать эффективные методы поиска особых управлений. Эффективность расчета особых экстремальных управлений иллюстрируется на модельных примерах.

Об авторах

Александр Сергеевич Булдаев

Бурятский государственный университет имени Доржи Банзарова

Автор, ответственный за переписку.
Email: buldaev@mail.ru
Россия, Улан-Удэ

Иван Дмитриевич Казьмин

Бурятский государственный университет имени Доржи Банзарова

Email: kazminvanya@mail.ru
Россия, Улан-Удэ

Список литературы

  1. Бартеньев О. В. Фортран для профессионалов. Математическая библиотека IMSL. — М.: Диалог-МИФИ, 2001.
  2. Булдаев А. С. Операторные уравнения и алгоритмы принципа максимума в задачах оптимального управления// Вестн. Бурят. ун-та. Мат. Информ. — 2020. — № 1. — С. 35–53.
  3. Булдаев А. С., Казьмин И. Д. Операторные методы поиска экстремальных управлений в линейно-квадратичных задачах оптимального управления// Итоги науки техн. Совр. мат. прилож. Темат. обз. — 2023. — 224. — С. 19–27.
  4. Васильев О. В. Лекции по методам оптимизации. — Иркутск: Изд-во ИГУ, 1994.
  5. Гурман В. И. Вырожденные задачи оптимального управления. — М.: Наука, 1977.
  6. Срочко В. А. Итерационные методы решения задач оптимального управления. — М.: Физматлит, 2000.
  7. Срочко В. А Конечномерная аппроксимация управлений в задачах оптимизации линейных систем//Вестн. Бурят. ун-та. Мат. Информ. — 2020. — № 3. — С. 19–31.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Булдаев А.С., Казьмин И.Д., 2024

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).