Stochastic H2/H∞ Control with Random Coefficients

This paper is concerned with the mixed H2/H∞ control for stochastic systems with random coefcients,which is actually a control combining the H2 optimization with the H∞robust performance as the name of H2/H∞ reveals.Based on the classical theory of linear-quadratic(LQ,for short)optimal control,the sufcient and necessary conditions for the existence and uniqueness of the solution to the indefinite backward stochastic Riccati equation(BSRE,for short)associated with H∞ robustness are derived.Then the sufcient and necessary conditions for the existence of the H2/H∞ control are given utilizing a pair of coupled stochastic Riccati equations.     

带跳线性随机微分方程的近似能控性

研究了Poisson随机测度驱动的线性随机微分方程的近似能控性,通过对偶方法,得到了近似能控性的一个代数判据:由方程系数决定的某种不变空间V是退化空间{0}.此外,还给出了有限步计算验证该判据的程序算法.     

Hilbert空间中具无界控制的无限时区线性二次最优控制问题

本文研究了Hilbert空间中一类由解析半群支配的具无界控制的无限时区线性二次最优控制问题,其中指标中的控制项加权算子要求强制而状态项加权算子可允许为不定号.在指数能稳条件下,证明了任意的最优控制及其最优轨线必定连续,建立了正实引理作为此问题唯一可解的充要条件,并用代数Riccati方程的解给出了最优控制的闭环综合。     

带有交叉项的离散不定随机线性二次控制问题

研究性能指标带有交叉项的离散时间不定随机线性二次(LQ)控制问题，允许权矩阵是不定的。引入一个广义差分Riccati方程，证明了此方程的可解性是LQ问题存在最优控制的一个充分条件，并用方程的解给出了最优控制。推广了[1]的结果。     

一类新的线性二次随机最优控制器的设计

给出一类正倒向随机微分方程解的存在唯一性结果,应用这个结果研究了一类新的推广的随机线性二次最优控制器的设计问题,得到了由正倒向随机微分方程解所表示的唯一最优控制器的显式结构;在推广的Riccati方程系统基础上,得到最优控制器精确的线性反馈形式.最后,给出了随机线性二次最优控制器的设计算法.     

无限维线性-非二次最优控制问题

本文研究一类较文［１６］提出的问题更为一般的线性－非二次最优控制问题．引进了所谓积分拟－Ｒｉｃｃａｔｉ方程并揭示了它与一非线性积分方程族之间的双向联系．凭此建立起积分拟－Ｒｉｃｃａｔｉ方程之解的存在唯一性．随后，利用积分拟－Ｒｉｃｃａｔｉ方程的解完成了最优控制问题的闭环综合．最后还导出了积分拟－Ｒｉｃｃａｔｉ方程之解关于其参数的一个连续依赖性定理，据之可以用适当的有限维最优控制问题的闭环解来逼近本文所考虑的无限维最优控制问题的闭环解．     

考虑组合风险的指数化投资与随机线性二次最优控制

指数化投资使投资者享有市场平均收益水平,具有投资风险分散化、投资组合透明化、投资成本低廉等优势,日益受到投资者的亲睐。由于通常指数化投资者不愿意承担较大风险,本文考虑极小化跟踪误差与投资组合的风险之和(其中风险用风险资产的累积方差来衡量)。本文证明了无论是连续时间或离散时间、有限时区或无限时区的情形,在一定的条件下,最优控制都唯一存在,即利用随机线性二次最优控制进行指数化投资,最优投资策略都唯一存在。     

离散时间大种群随机多智能体系统的线性二次分散动态博弈

研究具有耦合二次型随机性能指标的离散时间大种群随机多智能体系统的分散博弈问题.系统所受的噪声干扰为条件二阶矩有界的鞅差序列,比以往研究所考虑的高斯白噪声情形更具有广泛性.采用状态聚集方法构造了对种群状态平均的估计,基于Nash必然等价原理设计了分散控制律,并利用概率极限理论分析了闭环系统的稳定性和最优性.主要结果包括(1)证明了对种群状态的平均的估计在某种范数意义下的强一致性,即种群状态的平均与其估计值之间的误差在该范数意义下将随系统个体数N的增加几乎必然收敛于0;(2)证明了闭环系统的几乎必然一致稳定性,即系统的稳定性与种群个体数N无关;(3)证明了所设计的分散控制律是几乎必然渐近Nash均衡策略.     

带跳跃平均场倒向随机微分方程的线性二次最优控制

该文研究了一类随机线性二次最优控制问题,其中状态方程是由泊松随机鞅测度和布朗运动共同驱动的平均场类型的倒向随机微分方程.首先,通过经典的凸变分原理获得了最优控制的存在性与唯一性;其次,利用对偶方法给出了最优控制的随机哈密顿系统刻画,这里的随机哈密顿系统是由状态方程、对偶方程和最优控制的对偶刻画构成的一个完全耦合的具有跳跃的平均场正倒向随机微分方程;最后,利用解耦技术,通过引入两个黎卡提方程和一个平均场倒向随机微分方程对随机哈密顿系统进行解耦,进而获得最优控制的反馈表示.     

A communication mix for an event planning: a linear quadratic approach

The communication mix is a relevant decision issue for an organization that plans the advertising campaign for a fixed future event. It is assumed that the objectives of the organization are to minimize the cost of the advertising campaign and to drive the final demand as close as possible to a target value. Two different advertising channels are available: the first affects deterministically the consumers’ demand, whereas the second presents some stochastic aspects which are out of decision-maker’s control. Some recent mathematical developments on the stochastic linear quadratic control problem allow to formulate and solve some interesting instances of the problem. A comparative analysis of the efficiency of deterministic and stochastic controls is done and the optimal feedback policies are discussed. The trade-off between efficiency and risk of an advertising channel is essential to understand the features of the optimal solutions.This study was supported by MIUR and University of Padua.     

Backward Stochastic Riccati Equations and Infinite Horizon L-Q Optimal Control with Infinite Dimensional State Space and Random Coefficients

We study the Riccati equation arising in a class of quadratic optimal control problems with infinite dimensional stochastic differential state equation and infinite horizon cost functional. We allow the coefficients, both in the state equation and in the cost, to be random. In such a context backward stochastic Riccati equations are backward stochastic differential equations in the whole positive real axis that involve quadratic non-linearities and take values in a non-Hilbertian space. We prove existence of a minimal non-negative solution and, under additional assumptions, its uniqueness. We show that such a solution allows to perform the synthesis of the optimal control and investigate its attractivity properties. Finally the case where the coefficients are stationary is addressed and an example concerning a controlled wave equation in random media is proposed.     

线性等式约束系统广义Riccati代数方程的求解*

本文基于定常离散LQ控制问题的动力学方程、价值泛函及系统的约束方程,根据极大值原理,给出了线性等式约束系统下的广义Riccati方程,进而对上述方程进行了深入的探讨,并给出了相应的数值例题。     

条件平均场随机微分方程的最优控制问题

作者研究了一个条件平均场随机微分方程的最优控制问题.这种方程和某些部分信息下的随机最优控制问题有关,并且可以看做是平均场随机微分方程的推广.作者以庞特里雅金最大值原理的形式给出最优控制满足的必要和充分条件.此外,文中给出一个线性二次最优控制问题来说明理论结果的应用.     

随机系数下线性二次控制问题的最优性条件及其应用*

本文旨在研究随机系数下随机微分方程的线性二次最优控制问题.本文从闭环最优控制/策略存在的必要性条件的角度开展研究. 若闭环最优控制/策略存在, 得到其显示反馈表示、带伪逆运算的倒向随机Riccati方程的适定性及不同系数间满足的一些本质性条件. 此处结论本质地推广和改进了文[Ait Rami M, Moore J, Zhou X. Indefinite stochastic linear quadratic control and generalized differential Riccati equation [J]. {\it SIAM J Control Optim,} 2001, 40:1296--1311;Sun J, Yong J. Linear quadratic stochastic differential games: open-loop and closed-loop saddle points [J]. {\it SIAM J Control Optim,} 2014, 52:4082--4121;L\"{u} Q, Wang T, Zhang X. Characterization of optimal feedback for stochastic linear quadratic control problems,Probab Uncertain Quant Risk, 2017, 2017, 2:11, DOI 10.1186/s41546-017-0022-7]的相应结论.此外, 本文得到了一个关于倒向随机Riccati方程和二阶伴随方程两类方程适应解之间的微妙关系. 注意到,这一结论在现有文献中首次出现. 最后, 本文讨论了在均值方差对冲问题中的应用.     

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??We study the linear quadratic optimal stochastic control problem which is jointly driven by Brownian motion and L'{e}vy processes. We prove that the new affine stochastic differential adjoint equation exists an inverse process by applying the profound section theorem. Applying for the Bellman's principle of quasilinearization and a monotone iterative convergence method, we prove the existence and uniqueness of the solution of the backward Riccati differential equation. Finally, we prove that the optimal feedback control exists, and the value function is composed of the initial value of the solution of the related backward Riccati differential equation and the related adjoint equation.