数学建模——最优控制
复合型性能 指标
按末端条 件分
末端固定 末端受约束
既有对控制过程的要求,也强调对末态的要求,在古典变分法中, 这类问题称为波尔扎(Bolza)问题
末值状态为指定的一个点
末值状态限制在某个范围
续表:
按末端 状态分
按函数 类型分
末端自由 末端时间固定 末端时间自由 定常问题
时变问题 线性系统问题 非线性系统问题
1. 末态自由问题 最优控制问题为:
已知 状态方程和初始状态
x f (x, u , t)
x(t0 ) x0 目标集 S Rn
控制域 U 性能指标
T
J K (x(T ),T ) t0L(x, u, t)dt
求 容许控制 u * (t)使J为最小。
定理1 (末态自由问题)
设 u * (t是) 最优控制, x * (t是) 最优轨线,则必存在
)
v
,
其中 g1(x(T))* 0,
g2
(x(T
)) *
0
vi 0,
vi g2i (x(T )) 0,
*
i 1,l2
30 H对最优控制取极小值.
H x*(t), u *(t), *(t), t min H (x*(t), u(t), *(t), t)
u(t )U ,tt0 ,T
(k>0 为常数)
.v h
o
图2
(5)
要求飞船从初始状态
h(0) h0 v(0) v0 m(0) M F
实现软着陆
(7)
h(T ) 0 v(T ) 0
发动机的最大推力为 a ,故 0 u(t ) a
(8)
(9)
要求燃料消耗最少,即是要求着陆时飞船质量为最大。
J ( u )= m ( T )
dt t *
*(T )
0
2. 末态受约束问题 最优控制问题为:
已知 状态方程和初始状态
x f (x, u , t)
x(t0 ) x0 目标集 S {x | g1(x(T ),T ) 0, g2 (x(T ),T ) 0}
其中g1, g2分别为 l1, l2维向量函数l1 ,n.
4 最优控制问题的解法
1.变分法
变分法是求泛函极值的古典方法。它要求的条件很强 ,故适应范围较
窄。但对一些问题使用起来较方便。 2.极大值原理
它是苏联学者庞特里亚金等人在五十年代提出的一种方法。它克服了 变分法的缺点,是变分法的重大发展。它是当前求解最优控制问题的主要 方法之一。
3.动态规划法
它是美国学者贝尔曼在五十年代提出的一种方法。它利用最优化原理 ,把多级求最优策略问题转化为多步的一级求最优策略问题。它是当今求 解最优控制问题的另一主要方法。
(4) 性能指标
T
J (u) K ( x(T ), T ) L( x(t ), u(t ), t )dt t0
最优控制的问题一般提法
已知 状态方程与初态
dx(t) f (x(t),u(t),t) dt
x(t0 ) x0
x(t) Rn ,u(t) Rr,
目标集
S {x | g1(x(T ),T ) 0, g2 (x(T ),T ) 0}
X (T )
30 H对最优控制取极小值.
H x * (t), u * (t), * (t), t min H (x * (t), u(t), * (t), t) u(t )U ,tt0 ,T
40 在最优轨线上:
T H
H *(t) H *
当T自由时还有:
(T
)
t
H
按应用领 域分
跟踪问题 时间最优控制
要求系统的状态尽可能地接近希望的状态变化过程,并且要 使消耗的能量最少
要求在最短时间内使系统丛初状态转移到末态
燃料最优控制 要求用最少的燃料消耗使系统从初态转移到末态
能量最优控制 要求用最少的能量消耗使系统从初态转移到末态
按控制方 法分
开环最优控制 闭环最优控制
控制量由参考输入和状态的初值所决定 控制量由参考输入和系统的实时状态所确定
最优控制
一. 最优控制概论
• 最优控制是现代控制理论的重要组成部分. • 最优控制在空间技术、系统工程、经济管理与决策、人口控
制等许多领域得到了广泛的应用。 • 最优控制研究的中心问题是:如何选择控制规律才能使受控
系统的性能和品质在某种意义下为最优。 与最优化相比,最优控制又称为无穷维最优化或动态最优化。 其实质是一种泛函的极值问题。
F(x) ------鱼的自然增长率
u(t) ------ t 时刻的生产速率,
则鱼的数量x(t)的变化规律为:
dx(t) F(x) u(t) t [t0 ,T ] dt
x(t0 ) x0
( 11 ) ( 12 )
捕鱼率u(t)依赖捕鱼努力量E(t)和鱼的数量x(t),
有如下关系:
u(t) rx(t)E(t)
不破坏鱼资源:x1 x(T) x2
捕鱼能力: 0 u(t) umax
捕鱼利润:
利润 = 收入- 成本 鱼价:p
( 13 ) ( 14 )
单位努力量成本: q
T时刻的利润为:
g(t) pu(t) qE(t) [ p q ]u(t) x(t )
所以,[t0 ,T ]中的总利润为:
其中 g1, g2分别为 l1, l2维向量函数l1 ,n.
容许控制: u(t ) U R r ,u(t) 是分段连续函数。
性能指标:
T
J (u) K ( x(T ), T ) L( x(t), u(t), t)dt
t0
求一容许控制
u(t) U,使系统由初始状态
X
出发,在某
0
时刻T t0 达到目标集 S ,并使性能指标 J ( u ) 达到最小值。
( 2 ) 目标集
R n 的某个点集
S {x(T ) | g1(x(T ),T ) 0, g2 (x(T ),T ) 0}
其中 g1, g2分别为 l1, l2维向量函数l1 ,n.
( 3 ) 容许控制 控制变量都受到约束,所受约束可表示为:
(u(t )) 0 (是P维向量函数)
调节器问题
末值状态可以任意 到达末态的时刻 T固定 到达末态的时刻 T 不固定 状态方程,性能指标和末态约束中的函数均不显含时间 t
状态方程,性能指标和末态约束中的函数有显含时间 t 状的态方程中的函数关于 x(t), u(t)均是线性的 状态方程中的函数关于x(t),u(t)是非线性的
控制系统使其回到平衡状态,且消耗能量最少
如图1所示,宇宙飞船靠发动机产生的与月
球重力相反的推力,控制飞船实现软着陆(落到
月球表面时速度为零)。问如何选择发动机推力
的变化规律,使燃料消耗最少?
.
图1
记:
飞船质量:
m(t)
飞行高度 : h ( t )
垂直速度: v ( t )
月球重力加速度:g
坐标系选取如图。
则飞船的运动规律为:
dh v dt dv u g dt m dm ku dt
控制域 U 性能指标
T
J K (x(T ),T ) t0L(x, u, t)dt
求 容许控制 u * (t)使J为最小。
定理2 (末态受约束问题)
设 u * (t) 是最优控制,x * (t) 是最优轨线,则必存在
一向量函数 * (,t) 使得:
10 x *(t), *(t) 满足规范方程
1 最优控制问题实例
最优控制问题是从大量的实际问题中提炼出来 的。下面通过几个典型例子说明什么是最优控制。
例1 生产计划问题
某工厂制定从t0到T时间间隔的生产计划,即要 选择适当的生产速率,使得在时间[t0 , T]内,在保 证供应的前提下,花费的成本最低。
设 x(t) -----表示t时刻产品库存量, r(t) -----表示t时刻产品需求率, u(t) -----表示t时刻表示生产率, 则库存量满足方程
A
B
u
x
x0
O
2. 最优控制的问题一般提法
前述例子是不同的实际问题,但它们有许多共同之处。归纳起来它们 都具有如下四个要素: ( 1 ) 受控对象的数学模型----状态方程
dx(t) f (x(t),u(t),t) x(t) Rn ,u(t) Rr,(1 r n), dt
x(t0 ) x0
g1 h(T ) 0, g2 v(T ) 0 g g1, g2 )
(2)
0 u(t ) a
括分类。
最优控制问题分类表
分类特征 按状态 方程分
按性能 指标
问题
说
明
连续控制系统 控制系统状态方程是一阶微分方程组
离散控制系统 控制系统状态方程是一阶差分方程组
末值型性能 指标
积分型性能 指标
强调对末态的要求。在古典变分法中这类问题称为梅伊尔(mayes) 问题
反映对整个控制过程的要求。在古典变分法中这类问题称为拉格朗 日(Lagrange)问题
4.数值解法
由于最优控制问题大多是很复杂的,上述求解析解的方法往往不能解 决问题。因此,与计算机相结合的数值方法就迅速发展起来,并得到普遍 应用。
二 极大值原理
前苏联学者庞特里亚金等人经过研究提出了 极大值原理,克服了变分法的缺限,成功地解决了 控制变量受约束情况下的最优控制问题。这个方法 现已得到广泛应用,成为解决最优控制问题的有效 工具。
单位时间单位产品的库存费用为b, 则t时刻单位时间的成本为: