WikiSort.ru - Не сортированное

Уравнение Гамильтона — Якоби — Беллмана — дифференциальное уравнение в частных производных, играющее центральную роль в теории оптимального управления. Решением уравнения является функция значения (англ. value function), которая даёт оптимальное значение для управляемой динамической системы с заданной функцией цены.

Если уравнения Гамильтона — Якоби — Беллмана решаются в какой-то части пространства, они играют роль необходимого условия, при решении во всем пространстве, они так же становятся достаточным условием для оптимального решения. Методика может быть также применена к стохастическим системам.

Классические вариационные задачи (например, задача о брахистохроне) могут быть решены с использованием этого метода.

Уравнение является результатом развития теории динамического программирования, первопроходцем которой является Ричард Беллман и его сотрудники.^[1]

Соответствующее уравнение с дискретным временем называется просто уравнением Беллмана. При рассмотрении задачи с непрерывным временем, полученные уравнения могут рассматриваться как продолжение более ранних работ в области теоретической физики, связанных с уравнением Гамильтона — Якоби.

Задачи оптимального управления

Рассмотрим следующую задачу оптимального управления на промежутке времени ${\displaystyle [0,T]}$ :

${\displaystyle V=\min _{u}\left\{\int _{0}^{T}C[x(t),u(t)]\,dt+D[x(T)]\right\}}$

С и D — функции стоимости, определяющие соответственно интегральную и терминальную часть функционала. x(t) — вектор, определяющий состояние системы в каждый момент времени. Его начальное значение x(0) считается известным. Вектор управления u(t) следует выбрать таким образом, чтобы добиться минимизации значения V

Эволюция системы под действием управления u(t) описывается следующим образом:

${\displaystyle {\dot {x}}(t)=F[x(t),u(t)]}$

Уравнение в частных производных

Для такой простой динамической системы, уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана принимают следующий вид:

${\displaystyle {\dot {V}}(x,t)+\min _{u}\left\{\nabla V(x,t)\cdot F(x,u)+C(x,u)\right\}=0}$

(под ${\displaystyle a\cdot b}$ подразумевается скалярное произведение) и задаются значением в конечный момент времени T

${\displaystyle V(x,T)=D(x),}$

Неизвестная в этом уравнении — беллмановская 'функция значения' V(x, t), которая отвечает максимальной цене, которую можно получить, ведя систему из состояния (x, t) оптимальным образом до момента времени T. Соответственно, интересующая нас оптимальная стоимость — значение V=V(x(0), 0).

Вывод уравнения

Продемонстрируем интуитивные рассуждения, которые приводят к этому уравнению. Пусть ${\displaystyle V(x(t),t)}$  — функция значения, тогда рассмотрим переход от момента времени t к моменту t+dt в соответствии с принципом Беллмана.

${\displaystyle V(x(t),t)=\min _{u}\left\{C(x(t+dt),u(t+dt))\,dt+V(x(t+dt),t+dt)\right\}.}$

Разложим последнее слагаемое по Тейлору:

${\displaystyle V(x(t+dt),t+dt)=V(x(t),t)+{\dot {V}}(x(t),t)\,dt+\nabla V(x(t),t)\cdot {\dot {x}}(t)\,dt+o(dt^{2}),}$

Осталось перенести V(x, t) влево, поделить на dt и перейти к пределу.

Примечания

Литература

• R.E Bellman: Dynamic Programming and a new formalism in the calculus of variations. Proc. Nat. Acad. Sci. 40 1954 231—235.
• R.E Bellman: Dynamic Programming, Princeton 1957.
• R. Bellman & S. Dreyfus: An application of dynamic programming to the determination of optimal satellite trajectories. J. Brit.Interplanet. Soc. 17 1959 78-83.

Для улучшения этой статьи по математике желательно: Проверить качество перевода с иностранного языка. Исправить статью согласно стилистическим правилам Википедии. Викифицировать статью. Найти и оформить в виде сносок ссылки на независимые авторитетные источники, подтверждающие написанное. Проставить для статьи более точные категории.