项目名称: 模糊系统的Bang-Bang最优控制

项目编号: No.61273009

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 朱元国

作者单位: 南京理工大学

项目金额: 61万元

中文摘要: 系统受到模糊信息干扰时可由模糊微分方程描述,基于模糊微分方程的最优控制问题是模糊最优控制问题,该类问题由申请者在前一基金项目中提出并研究。在最有控制理论中,时间最优控制问题是一类非常重要的Bang-Bang控制问题。即当输入控制变量有界时,最优控制只在边界上取得。所以研究模糊系统的Bang-Bang最优控制问题在理论及应用上都是极其有意义的,该工作是前一项目研究的深入和继续。本项目主要研究:有限(无限)时间内模糊仿射系统的Bang-Bang正常(奇异)最优控制问题,模糊开关系统Bang-Bang最优控制问题,基于模糊系统的首次通过时间Bang-Bang控制问题,时间延迟模糊系统的Bang-Bang最优控制问题,以及Bang-Bang最优控制在讨论模糊微分对策的Nash平衡点与鞍点问题中的应用。本项目将丰富和发展模糊最优控制的研究,较为系统地形成模糊系统Bang-Bang最优控制理论。

中文关键词: 最优控制;Bang-bang;不确定微分系统;动态规划;智能计算

英文摘要: A system disturbed by fuzzy information may be described by a fuzzy differential equation. An optimal control problem subject to a fuzzy differential equation is called a fuzzy optimal control problem, which was introduced by the author in a previous project supported by the NSFC. Time optimal control problem in optimal control theory is an important Bang-Bang one in practice. That is, optimal control attains at the boundary of a control variable if it is bounded. Therefore, it is very significative to study Bang-Bang optimal control problem subject to fuzzy system not only in theory but in applications. We will deal with some key problems on fuzzy Bang-Bang optimal control in this project, which is an in-depth and continuous work of our previous project. The contents of our study include Bang-Bang control normal (or Singular) problems of fuzzy affine systems in finite (or infinite) time, Bang-Bang optimal control problems subject to switched fuzzy systems, Bang-Bang optimal control problems of first passage time subject to fuzzy systems, Bang-Bang optimal control problems subject to fuzzy systems with time-delay, and Nash-equilibrium and saddle point problems of fuzzy differential game systems, which are studied by Bang-Bang control method. The investigation in this project will enrich and develop the study of

英文关键词: Optimal control;Bang-bang;Uncertain differential system;Dynamic programming;Intelligent computing

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
【UCLA】基于深度神经网络的工业大模型预测控制,36页ppt
强化学习和最优控制的《十个关键点》81页PPT汇总
专知会员服务
102+阅读 · 2020年3月2日
用树莓派控制WS2812圣诞树灯饰
CSDN
0+阅读 · 2021年12月24日
【APC】先进过程控制系统(APC: Advanced Process Control)
产业智能官
61+阅读 · 2020年7月12日
ICLR 2019论文解读:深度学习应用于复杂系统控制
机器之心
11+阅读 · 2019年1月10日
【无人机】无人机的自主与智能控制
产业智能官
46+阅读 · 2017年11月27日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
20+阅读 · 2017年10月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
10+阅读 · 2020年6月12日
小贴士
相关VIP内容
【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
【UCLA】基于深度神经网络的工业大模型预测控制,36页ppt
强化学习和最优控制的《十个关键点》81页PPT汇总
专知会员服务
102+阅读 · 2020年3月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员