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首页> 外文期刊>Mathematical Problems in Engineering >Stochastic Linear Quadratic Optimal Control with Indefinite Control Weights and Constraint for Discrete-Time Systems
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Stochastic Linear Quadratic Optimal Control with Indefinite Control Weights and Constraint for Discrete-Time Systems

机译：离散系统具有不定控制权和约束的随机线性二次最优控制

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The Karush-Kuhn-Tucker (KKT) theorem is used to study stochastic linear quadratic optimal control with terminal constraint for discrete-time systems, allowing the control weighting matrices in the cost to be indefinite. A generalized difference Riccati equation is derived, which is different from those without constraint case. It is proved that the well-posedness and the attainability of stochastic linear quadratic optimal control problem are equivalent. Moreover, an optimal control can be denoted by the solution of the generalized difference Riccati equation.
机译：Karush-Kuhn-Tucker（KKT）定理用于研究离散时间系统具有终端约束的随机线性二次最优控制，从而使控制权重矩阵的成本不确定。推导了广义差Riccati方程，该方程与无约束情况下的方程不同。证明了随机线性二次最优控制问题的适定性和可达到性是等价的。此外，可以通过广义差Riccati方程的解表示最优控制。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第1期|476545.1-476545.11|共11页
  • 作者

    Liu Xikui; Li Guiling; Li Yan;

  • 作者单位

    Shandong Univ Sci & Technol, Coll Math & Syst Sci, Qingdao 266510, Shandong, Peoples R China.;

    Shandong Univ Sci & Technol, Coll Math & Syst Sci, Qingdao 266510, Shandong, Peoples R China.;

    Shandong Univ Sci & Technol, Coll Math & Syst Sci, Qingdao 266510, Shandong, Peoples R China.;

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