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首页> 外文期刊>International Journal of Robust and Nonlinear Control >Design of model predictive control for constrained Markov jump linear systems with multiplicative noises and online portfolio selection
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Design of model predictive control for constrained Markov jump linear systems with multiplicative noises and online portfolio selection

机译：具有乘法噪声和在线投资组合选择的受限马尔可夫跳跃线性系统模型预测控制设计

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In this paper, we consider model predictive control for a class of constrained discrete-time Markov jump linear systems with multiplicative noises. A generalized performance criterion is composed of a weighted sum of a linear combination of the (a) expected value of quadratic forms of state and control vectors, (b) quadratic forms of the expected value of the state vector, and (c) the linear component of the expected value of the state vector. The goal of the present paper is to design optimal control strategies subject to hard constraints on the input manipulated variables and to provide a numerically tractable algorithm for practical applications. The results are applied to a problem of online investment portfolio selection. Our approach is tested on a set of a real data from the New York Stock Exchange.
机译：在本文中，我们考虑具有乘法噪声的一类受约束的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的模型预测控制。 广义性能标准由（a）的正状态和对照矢量的二次形式的（a）预期值的线性组合的加权和组成，（b）状态矢量的预期值的二次形式，和（c）线性 状态矢量的预期值的组成部分。 本文的目标是设计对输入操纵变量上的硬约束的最佳控制策略，并为实际应用提供数值易诊算法。 结果适用于在线投资组合选择的问题。 我们的方法在纽约证券交易所的一套真实数据上进行了测试。

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