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约束最优控制问题的磨光罚函数算法
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O232

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国家自然科学基金资助项目(60871027)


Penalty Function Algorithm for Solving the Constrained Optimal Control Problem
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    摘要:

    针对约束最优控制问题,分析了已有惩罚函数算法存在的缺陷,在原惩罚函数的基础上,通过引进磨光参数,对原惩罚函数进行了光滑处理,构造了带参数的连续可微惩罚函数,将原带约束的最优控制问题转化为含参数无约束光滑的最优控制问题。利用微分方程解对参数的连续依赖性,得到了无约束条件下近似的极小值原理,提出了磨光惩罚函数算法,并证明了此算法的收敛性。该方法克服了传统简单惩罚函数不可微的缺陷,简单可行,易于实现。最后给出仿真实例验证了该方法的有效性。

    Abstract:

    After analyzing the disadvantages of the original penalty function algorithm, a smoothing parameter is introduced into constructing the continuous and differential penalty function with parameter for the constraint optimal control problem, and a smoothing penalty function algorithm is proposed, then the constrained optimal control problem is converted into the unconstrained optimal control problem. According to continuous dependence on parameter for the solution of differential equation, an approximate minimum principle is obtained under non-constrained condition. With this approach, the fault of the conventional penalty function, i.e. the non-differentiable, is overcome and this approach is simple, feasible and easy to come true. Finally, the numerical simulation example shows the effectiveness of the algorithm.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李炳杰,黄邵军,白路,吕中凯.约束最优控制问题的磨光罚函数算法[J].空军工程大学学报,2009,(4):90-94

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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