一类非对称的“跳-停”奇异型随机控制

研究了一类带停时的非对称的奇异型随机控制的折扣问题,不论是从受控状态过程还是从费用函数均推广为较一般的情形,得到"跳-停"策略是其最优控制策略,并给出了"跳-停"策略存在的条件、最优费用函数以及控制方法,所得的结论在实际中有较深的应用背景。     

一类带停时的最优控制策略研究

利用随机分析的知识及最优控制理论,讨论了一类带停时随机控制的折扣费用模型,将原模型中费用结构中的R-S积分的被积函数同上1推广为满足某些条件的一般函数,推广后的模型更具一般性.针对不同参数,证明了最佳控制的存在性,并刻划了不同初始状态下,最优控制策略的结构及最佳费用函数的形式.     

一类带停时的奇异型随机控制问题的研究

以随机分析的知识和最优控制理论为基础,讨论了一类带停时的奇异型随机控制的折扣费用模型,在原模型的状态过程的基础上添加了漂移因子和扩散因子,并在λ＜δα的情况下讨论了该问题相应的变分方程的解,给出了此随机控制问题的最优策略,即最优控制和最优停时,并且证明了变分方程的解即为最优费用函数.     

带停时的奇异型随机控制问题研究

利用随机分析的知识及最优控制理论,推广了一类带停时的随机控制问题,针对不同参数,证明了最佳控制的存在性,分两种情况给出了最佳控制的存在区域,并给出了不同初始状态下,最佳控制的结构和最佳费用函数.由于将原模型中费用结构中的R-S积分的被积函数由1推广为满足某些条件的一般函数,所以推广后的模型更具一般性.     

带停时的奇异型随机控制问题在金融投资模型中的应用

以随机分析的知识和最优控制理论为基础,讨论了一类带停时的奇异型随机控制的折扣费用问题在金融投资模型中的应用,将该带停时的奇异型随机控制模型的受控状态过程和费用函数结构都推广到了最一般的形式,使该模型的应用范围更加广泛.通过讨论一组相应的变分不等式的解,分别对退化和非退化两种情况给出了此随机控制问题的最优策略,相应得出了投资模型中的最佳决策,并且证明了变分不等式的解即为最优费用函数.与以往不同的是,所得的相关结论应用到了金融投资模型中,从而解决了一类金融投资问题.     

考虑收益率及破产补偿函数的奇异最优随机控制模型

通过在目标结构中引入收益率及破产补偿函数,建立了一非对称型最优奇异随机控制模型.利用随机积分及最优控制理论,得出了最大回报函数的显式解及相应的最优控制策略.     

一类停时问题最佳费用函数之解析表达式及其应用

本文用不同于传统的方法，求出一个类停时问题最佳费用函数的解析表达式并构造出了依赖于此函数的最佳停时，此外，本文借助类停时问题的最佳费用函数求出了一类奇异型随机控制的最佳费用函数。     

一类脉冲控制模型的最小费用问题

本文研究了一类脉冲控制模型的最小费用问题,在一定条件下,给出了相应的最佳费用函数具体解析式．     

跳-扩散模型下相对收益过程带停时的均值-方差随机控制

针对跳扩散模型下鞅测度不唯一的问题,利用识别定理和Riccati方程研究了跳扩散模型下带停时的均值-方差随机控制问题,得到了相对收益过程最优投资策略的显式解及相应的最优停时,并且给出了在最优停止时间的均值方差有效边界.     

一类具漂移项的奇异型平稳模型

研究了一类对称的奇异型平稳随机控制模型,在原始模型受控状态过程的基础上添加了飘移因子,并将原始模型中的费用函数推广为较一般的费用函数,求得了与此类问题有关的一个变分不等式组的解,并且给出了最佳控制策略.     

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??This paper extends a class of discount problem of singular
stochastic control with stopping time. We extend the state process and cost function
to general case. By stochastic analysis and optimal control theory, the "fail-stop"
control strategy is its optimal control. The conditions of the "fail-stop" strategy
and optimal control function and control method are given. The conclusion in this
paper has a fairly deep application.     

An inverse optimal problem in discrete-time stochastic control

In this paper, we study an inverse optimal problem in discrete-time stochastic control. We give necessary and sufficient conditions for a solution to a system of stochastic difference equations to be the solution of a certain optimal control problem. Our results extend to the stochastic case the work of Dechert. In particular, we present a stochastic version of an important principle in welfare economics.     

Solution of a class of stochastic linear-convex control problems using deterministic equivalents

In this paper, we identify a new class of stochastic linearconvex optimal control problems, whose solution can be obtained by solving appropriate equivalent deterministic optimal control problems. The term linear-convex is meant to imply that the dynamics is linear and the cost function is convex in the state variables, linear in the control variables, and separable. Moreover, some of the coefficients in the dynamics are allowed to be random and the expectations of the control variables are allowed to be constrained. For any stochastic linear-convex problem, the equivalent deterministic problem is obtained. Furthermore, it is shown that the optimal feedback policy of the stochastic problem is affine in its current state, where the affine transformation depends explicitly on the optimal solution of the equivalent deterministic problem in a simple way. The result is illustrated by its application to a simple stochastic inventory control problem.This research was supported in part by NSERC Grant A4617, by SSHRC Grant 410-83-0888, and by an INRIA Post-Doctoral Fellowship.     

带Poisson 跳跃的正倒向随机延迟系统递归最优控制问题的最大值原理

本文研究了带Poisson 跳跃的正倒向随机延迟系统的递归最优控制问题. 利用经典的针状变分方法、对偶技术和带Poisson 跳跃的超前倒向随机微分方程的相关结果, 证明了最优控制的最大值原理, 包括了最优控制满足的必要条件和充分条件.     

具有有限燃料的奇异型最佳随机控制问题之推广

本文推广了有限燃料情况下的奇异型随控制模型，对推广后的模型求出了最佳费用函数的结构表达式及最佳控制的存在条件，且当最佳控制存在时具体地构造出了该最佳控制。     

A NARMAX model-based state-space self-tuning control for nonlinear stochastic hybrid systems

A novel state-space self-tuning control methodology for a nonlinear stochastic hybrid system with stochastic noise/disturbances is proposed in this paper. via the optimal linearization approach, an adjustable NARMAX-based noise model with estimated states can be constructed for the state-space self-tuning control in nonlinear continuous-time stochastic systems. Then, a corresponding adaptive digital control scheme is proposed for continuous-time multivariable nonlinear stochastic systems, which have unknown system parameters, measurement noise/external disturbances, and inaccessible system states. The proposed method enables the development of a digitally implementable advanced control algorithm for nonlinear stochastic hybrid systems.     

“同心协力”策略研究

针对"同心协力"拓展项目中队员的协同控制问题,建立了在理想条件下的最优策略模型,以及在非精确控制条件下的鼓面倾斜模型,讨论了稳定性要求对最优策略的影响,给出当球跳动方向偏离竖直方向后,鼓的控制方法及效果.最后对2019年"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛B题的参赛论文予以简要评述.