最优化理论与最优控制31页PPT
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优化理论课件(2)第二部分动态优化:变分法和最优控制理论变分法是处理动态优化的古典方法,现在较少使用,在蒋中一的书中,变分法的思路可用来解释庞特里亚金最大值原理(一阶条件)。
本部分内容主要来自蒋中一《动态最优化基础》。
目录一、什么是动态优化? (3)(一)动态优化问题的基本要素 (4)(二)泛函及其相关概念 (4)(三)可变终结点 (5)(四)横截条件 (7)(五)目标泛函 (7)二、变分法 (8)(一)基本问题:固定终结点问题 (8)(1)基本问题及其假定 (8)(2)一阶条件:欧拉方程 (8)(二)推广:多状态变量与高阶导数 (11)(1)多状态变量 (11)(2)高阶导数 (11)(三)可变端点问题 (12)(1)一般性横截条件 (12)(2)垂直终结线问题 (13)(3)水平终结线问题 (14)(4)终结曲线问题,即错误!不能通过编辑域代码创建对象。
(14)(5)截断的垂直终结线问题 (14)(6)截断的水平终结线问题 (14)(7)多变量和高阶导数情形 (15)(四)二阶条件(充分条件) (15)(1)固定端点问题的二阶条件及其二次型检验 (15)(2)凹凸性充分条件 (16)(3)变分 (17)(五)无限期界问题 (18)(1)收敛性 (18)(2)横截条件 (19)(3)充分条件 (19)(六)带约束的优化问题 (19)(1)等式约束 (19)(2)不等式约束 (21)(3)积分约束(等周问题) (21)三、最优控制理论 (22)(一)最优控制理论导论 (22)(二)最大值原理及其横截条件 (23)(1)最简单问题及最大值原理(一阶必要条件) (23)(2)最大值原理的理论基础及其横截条件 (26)(3)自控问题的汉密尔顿函数不变性 (29)(4)推广到多变量 (29)(三)最大值原理的经济学解释及现值的汉密尔顿函数 (30)(1)最大值原理的经济学解释 (30)(2)现值的汉密尔顿函数 (32)(四)充分条件(二阶条件) (32)(1)曼加萨林定理 (32)(2)阿罗条件 (34)(五)无限期界问题 (35)(1)横截条件与反例 (35)(2)作为充分条件一部分的横截条件 (36)(六)有约束的最优控制问题 (36)(1)涉及控制变量的约束 (37)(2)状态空间约束 (43)四、拉姆齐模型 (47)(一)相关理论发展背景 (47)(二)最简单的拉姆齐模型及其动力系统 (49)(三)微分方程定性稳定性判别方法简介 (53)(1)稳定性与渐进稳定性 (53)(2)稳定性判别基本定理 (53)(2)平面动力系统的奇点 (54)一、什么是动态优化?例:一个企业将原料从初始状态A通过五道工序,变为总结状态Z,每个阶段的选择对应一个阶段的成本,如何选择路径使得总成本最小化?从这个例子中可以看到:首先,动态强调的是时期之间的联系,而不仅仅是有时间的顺序;其次,这里也包含了Bellman方程的基本原理。
第一章绪论1.1 引言近50年来,科学技术的迅速发展,对许多被控对象如宇宙飞船、导弹、卫星和现代工业设备与生产过程的性能提出了更高的要求,在许多情况下要求系统的某种性能指标为最优。
这就要求人们对控制问题都必须从最优控制的角度进行研究分析和设计。
最优控制理论是现代控制理论的重要组成部分。
其形成与发展奠定了整个现代控制理论的基础。
早在20世纪50年代初九开始了对最短时间控制问题的研究。
随后,由于空间技术的发展,越来越多的学者和工程技术人员投身于这一领域的研究和开发,逐步形成了较为完整的最优控制理论体系。
最优化问题就是根据各种不同的研究对象以及人们预期要达到的目标,寻找一个最优控制规律,或设计出一个最优控制方案或最优控制系统。
最优控制理论研究的主要问题是:根据已建立的被控对象的时域数学模型或频域数学模型,选择一个容许的控制律,使得被控对象按预定要求运行,并使给定的某性能指标达到最优值。
从数学的观点来看,最优控制理论研究的问题是求解一类带有约束条件的泛函取值问题,属于变分学的理论范畴。
然而,经典变分学理论只能解决容许控制属于开机的一类,为适应工程实践的需要,20世纪50年代中期出现了现代变分理论。
在现代变分理论中最常用的两种分法是动态规划和极小值原理。
动态规划时美国学者R.E贝尔曼于1953-1957年为了解决多级决策问题的算法而逐步创立的。
最小值原理时前苏联科学院院士π.C.庞特里亚金与1956年-1958年间逐步创立的。
近年来,由于数字计算机的飞速发展和完善,逐步形成了最优控制理论中的数值计算法,参数优化方法。
当性能指标比较复杂或者不能用变量或函数表示时,可以采用直接搜索法,经过若干次迭代,都所到最优点。
常用的方法有邻近极值法、梯度法、共轭梯度法及单纯形法等。
同时由于可以把计算机作为控制系统的一个组成部分,以实现在线控制,从而使最优控制理论的工程实现成为现实。
因此,最优控制理论提出的求解方法,既是一种数学方法,又是一种计算机算法。
最优化及最优化方法讲稿ppt xx年xx月xx日CATALOGUE目录•最优化问题概述•线性规划问题及其求解方法•非线性规划问题及其求解方法•动态规划问题及其求解方法•最优化算法的收敛性分析•最优化算法的鲁棒性分析•最优化算法的应用举例 - 解决生产调度问题01最优化问题概述最优化问题是一个寻找某个或多个函数的特定输入,以使该函数的输出达到最小或最大的问题。
定义根据不同的分类标准,可以将最优化问题分为线性规划、非线性规划、多目标规划、约束规划等。
分类最优化问题的定义与分类描述所追求的最小或最大值的函数。
目标函数约束条件数学模型限制搜索范围的约束条件。
目标函数和约束条件的数学表达。
03最优化问题的数学模型0201最优化问题的求解方法牛顿法利用目标函数的Hessian矩阵(二阶导数矩阵)进行搜索。
梯度下降法迭代搜索,逐步逼近最优解。
混合整数规划将整数变量引入优化模型中,求解整数规划问题。
模拟退火算法以概率接受劣质解,避免陷入局部最优解。
进化算法模拟生物进化过程的启发式搜索算法。
02线性规划问题及其求解方法线性规划问题定义:在一组线性约束条件下,求解一组线性函数的最大值或最小值的问题。
数学模型:将实际问题转化为线性规划模型,包括决策变量、目标函数和约束条件。
线性规划问题的求解方法 - 单纯形法基本概念:介绍单纯形法的相关概念,如基、可行解、最优解等。
单纯形法步骤:阐述单纯形法的基本步骤和算法流程,包括初始基可行解的求解、最优解的迭代搜索和最终最优解的确定。
单纯形法改进:介绍一些改进的单纯形法,如简化单纯形法、对偶单纯形法等。
线性规划问题的定义与数学模型通过一个具体的生产计划问题,说明如何建立线性规划模型并进行求解。
生产计划问题通过一个配货问题,说明如何运用线性规划模型解决实际问题。
配货问题通过一个投资组合优化问题,说明如何运用线性规划进行风险和收益的平衡。
投资组合优化问题线性规划问题的应用举例03非线性规划问题及其求解方法非线性规划问题定义:非线性规划问题是一类求最优解的问题,其中目标函数和约束条件均为非线性函数。