线性混杂系统优化控制的Monte Carlo统计预测方法
针对含扩散项的线性混杂切换系统优化控制问题,为降低优化求解的计算复杂性,提出了Monte Carlo统计预测方法.首先通过数值求解技术把连续时间优化控制问题转化为离散时间的Markov决策过程问题;然后在若干有限状态子空间内,利用反射边界技术来求解相应子空间的最优控制策略;最后根据最仇控制策略的结构特性,采用统计预测方法来预测出整个状态空间的最优控制策略.该方法能有效降低求解涉及大状态空间及多维变量的线性混杂切换系统优化控制的计算复杂性,文末的仿真结果验证了方法的有效性.
线性混杂系统、最优控制、数值解、Monte Carlo统计预测
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TP13(自动化基础理论)
国家自然科学基金604040181资助
2008-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
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