A heuristic algorithm for one nonlinear optimal control problem

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The optimal control problem for one of the variants of a quasilinear system is considered. To solve it, the idea of Professor V. I. Gurman is used, who proposed to combine two variants of the expansion principle. One of them is the traditional Krotov approach, and the second is the penalty function method. The selected class of systems allows for an analytical study of the Krotov Lagrangian, which in turn leads to the formulation of the algorithm. The resulting algorithm is tested on two illustrative examples, for which minimizing sequences are constructed. The complexity of the calculations is comparable with methods based on the traditional expansion principle. The calculation results are illustrated by tables and graphs.

About the authors

Irina Viktorovna Rasina

Ailamazyan Program Systems Institute of RAS

Email: irinarasina@gmail.com
Research interests migrated from research in the field of modeling and management of hybrid systems

Irina Sergeevna Guseva

Buryat State University

Email: gulina.ig@gmail.com

References

  1. Фихтенгольц Г. М.. Курс дифференциального и интегрального исчисления, Лань, СПб, 2024, 608 с.
  2. Кротов В. Ф., Гурман В. И.. Методы и задачи оптимального управления, Наука, М., 1973, 448 с.
  3. Гурман В. И.. «К теории оптимальных дискретных процессов», Автоматика и телемеханика, 1973, №7, с. 53–58.
  4. Расина И. В.. Иерархические модели управления системами неоднородной структуры, Физматлит, М., 2014, 160 с.
  5. Гурман В. И., Расина И. В., Гусева И. С., Фесько О. В.. «Методы приближенного решения задач оптимального управления», Программные системы: теория и приложения, 6:4(27) (2015), с. 113–137.
  6. Çimen T.. “Systematic and effective design of nonlinear feedback controllers via the state-dependent Riccati equation (SDRE) method”, Annu. Rev. Control., 34:1 (2010), pp. 32–51.
  7. Расина И. В., Гусева И. С.. «Об одном классе дискретно-непрерывных систем с параметрами», Программные системы: теория и приложения, 14:1(56) (2023), с. 125–148.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».