动态最优化第10讲 具有约束的最优控制问题
最优控制问题介绍
最优控制问题介绍最优控制问题是现代控制理论的核心内容之一，它研究的主要问题是如何在满足一定约束条件下，使得某一性能指标达到最优。
这类问题广泛存在于各个领域，如航天工程、经济管理、生态系统等。
通过对最优控制问题的研究，我们可以更加科学、合理地进行决策，实现资源的优化配置，提高系统的运行效率。
一、最优控制问题的基本概念最优控制问题通常可以描述为一个动态系统的优化问题。
在这个问题中，我们需要找到一个控制策略，使得系统从初始状态出发，在给定的时间内，通过控制输入，使得系统的某一性能指标达到最优。
这个性能指标可以是时间最短、能量消耗最小、误差最小等。
为了解决这个问题，我们首先需要建立系统的数学模型。
这个模型应该能够准确地描述系统的动态行为，包括状态方程、输出方程以及约束条件等。
然后，我们需要定义一个性能指标函数，这个函数描述了我们希望优化的目标。
最后，我们通过求解一个优化问题，找到使得性能指标函数达到最优的控制策略。
二、最优控制问题的分类根据系统的动态特性和性能指标函数的不同，最优控制问题可以分为多种类型。
其中，最常见的包括线性二次型最优控制问题、最小时间控制问题、最小能量控制问题等。
1. 线性二次型最优控制问题：这类问题中，系统的动态特性是线性的，性能指标函数是状态变量和控制输入的二次型函数。
这类问题在实际应用中非常广泛，因为许多实际系统都可以近似为线性系统，而二次型性能指标函数可以方便地描述许多实际优化目标。
2. 最小时间控制问题：在这类问题中，我们的目标是使得系统从初始状态到达目标状态的时间最短。
这类问题通常出现在对时间要求非常严格的场合，如火箭发射、紧急制动等。
3. 最小能量控制问题：这类问题的目标是使得系统在完成指定任务的过程中消耗的能量最小。
这类问题在能源有限的系统中尤为重要，如无人机、电动汽车等。
三、最优控制问题的求解方法求解最优控制问题的方法主要有两种：解析法和数值法。
1. 解析法：解析法是通过求解系统的动态方程和性能指标函数的极值条件，得到最优控制策略的解析表达式。
经济学中的数学分析方法——12 最优控制与动态最优化
动态最优化的问题， 在自然科学和社会科学的很多领域中有着十分广泛的应用。 在经济 学中， 尤其在博弈论和宏观经济学中有着大量的应用。 研究动态最优化的数学工具有好几种， 如变分法、动态规划和最优控制理论等。我们在第十章中简要地介绍过动态规划，但是没有 介绍它的最优化原理。在本章我们来介绍变分法、动态规划的最优化原理和最优控制，重点 是最优控制理论。最优控制理论是数学上一个独立的学科，包含的内容很丰富。在本章我们 只 能 简要 地最 优控 制理 论的 框架 和主 要 的 结论 ： Bellman 最 优 化原 理， 庞 得 里亚 金 (Pontryagin) 极大值原理及其在宏观经济学中的应用。
故整个时段的总成本为：
J (u) = ∫ L( t , x ( t ), u( t ))dt
t0
T
（12.9）
于是问题就归结为：求生产速率 u(t)，使其满足约束条件（12.6） ， （12.7） ，且库存量 x(t)满 足（ 12.8） ，并使作为“性能指标”的总成本 J( u)为最小。 最优控制问题的一般提法 通过以上两个实例，可以看出最优控制问题有许多共同点。归纳起来，它们都具有如下 四个要素： （1） 受控对象的数学模型。 受控对象，即状态变量，都是由所谓状态方程描述的动态系统。一般可表为一个微分方 程：
t0 T
最优控制问题是要求一个容许控制 u( t ) ∈ U, t ∈ [ t0 , T ] ，使系统由初始状态 x0 出 发，在某一时刻 T > t 0，达到目标集 S，并使性能 J(u) 达到最小（或最大）值。
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x∈[ x1 , x2 ]
最优控制问题的动态规划法
最优控制问题的动态规划法动态规划法是一种常用的最优控制问题求解方法。
它通过将问题分解为子问题，并保存子问题的最优解，最终得到整体问题的最优解。
本文将介绍最优控制问题的动态规划法及其应用。
一、概述最优控制问题是指在给定控制目标和约束条件下，通过选择一组最优控制策略来实现最优控制目标。
动态规划法通过将问题分解为若干个阶段，并定义状态和决策变量，来描述问题的动态过程。
并且，动态规划法在求解过程中通过存储子问题的最优解，避免了重复计算，提高了计算效率。
二、最优控制问题的数学模型最优控制问题通常可以表示为一个关于状态和控制的动态系统。
假设系统的状态为$x(t)$，控制输入为$u(t)$，动态系统可以表示为：$$\dot{x}(t) = f(x(t), u(t))$$其中，$\dot{x}(t)$表示状态$x(t)$的变化率，$f$为状态方程。
此外，系统还有一个终止时间$T$，以及初始状态$x(0)$。
最优控制问题的目标是找到一个控制策略$u(t)$，使得系统在给定时间$T$内，从初始状态$x(0)$演化到最终状态$x(T)$，同时使得性能指标$J(x,u)$最小化。
性能指标通常表示为一个积分的形式：$$J(x,u) = \int_0^T L(x(t), u(t)) dt + \Phi(x(T))$$其中，$L$表示运动代价函数，$\Phi$表示终端代价函数。
三、最优控制问题的动态规划求解最优控制问题的动态规划求解包括两个主要步骤：状态方程的离散化和动态规划递推。
1. 状态方程的离散化将状态方程离散化可以得到状态转移方程。
一般来说，可以使用数值方法（如欧拉方法、龙格-库塔方法）对状态方程进行离散化。
通过选择适当的时间步长，可以平衡计算精度和计算效率。
2. 动态规划递推动态规划递推是最优控制问题的关键步骤。
假设状态函数$V(t,x)$表示从时刻$t$起，状态为$x$时的最优性能指标。
动态规划递推过程通常可以描述为以下几个步骤：（1）递推起点：确定最终时刻$T$时的值函数$V(T,x)$，通常可以根据终端代价函数$\Phi$直接得到。
第十章_具有约束的最优控制问题
G ( t , y , u ) [ 的运动方程
T
]
(t )
在计划时期内的初始值和终结值是：
0 0
( 0 ) G ( , y , u ) d 0
(T ) G ( , y , u ) d k
0
上页的最优控制问题变为：T 最优控制问题： 最大化 0 F ( t , y , u ) dt
T
例2 解以下最优控制问题：
最大化 0 1 dt y yu 满足
y (0) 5 y ( T ) 11 T 自由
T
和
u ( t ) [ 1,1]
它具有一个受约束的控制变量，该控制集合可视为 两个不等式约束：
1 u (t ) 和 u (t ) 1
汉密尔顿函数： H 拉格朗日函数：
u
对于所有 t [ 0 , T ]
]
H y [ 的运动方程 ]
y
H
[ y 的运动方程
(t ) 常数
( T ) 0 [ 横截条件 ]
四、不等式积分约束 T 最优控制问题： 最大化 0 F ( t , y , u ) dt y f (t, y , u ) 满足
y H H
u
F (t, y , u ) f (t, y , u ) G (t, y , u )
[ y 的运动方程
[ 的运动方程
]
[ 的运动方程
]
[ 的运动方程
]
( T ) 0 [ 横截条件 ]
上页的最大值原理可简化为：
Max H
]
]
( T ) 0 , ( T ) k 0 , ( T )[ ( T ) k ] 0 [ 的横截条件
第十章_具有约束的最优控制问题
对于给定的 ，或者 关于( y , u ) 对所有t [ 0 , T ] 是凹 的，或者 H 0 关于 y 对于所有t [ 0 , T ] 是凹的。
如果是无限水平问题，充分性定理仍然适用，但是要 加上一个补充性条件：
T
lim ( t )[ y ( t ) y ( t )] 0
G ( t , y , u ) [ 的运动方程
T
]
(t )
在计划时期内的初始值和终结值是：
0 0
( 0 ) G ( , y , u ) d 0
(T ) G ( , y , u ) d k
0
上页的最优控制问题变为：T 最优控制问题： 最大化 0 F ( t , y , u ) dt
]
H y [ 的运动方程 ]
y
H
[ y 的运动方程
( T ) 0 [ y 的横截条件
( t ) 常数 0
和
]
k
G ( t , y , u ) dt
0
T
0
k
G ( t , y , u ) dt 0 0
T
]
(t )
在计划时期内的初始值和终结值是：
0 0
( 0 ) G ( , y , u ) d 0
(T ) G ( , y , u ) d k
0
上页的最优控制问题变为： 最优控制问题： 最大化 F ( t , y , u ) dt 0 y f (t, y , u ) 满足
(10 . 43 ) (10 . 44 ) (10 . 45 ) (10 . 47 )
动态规划在最优控制中的应用
动态规划在最优控制中的应用在控制工程领域，如何实现系统的最优控制一直是一个关键且具有挑战性的问题。
动态规划作为一种有效的数学工具，为解决这类问题提供了强大的支持。
要理解动态规划在最优控制中的应用，首先得明白什么是最优控制。
简单来说，最优控制就是在满足一定约束条件的情况下，找到一种控制策略，使得某个性能指标达到最优值。
比如说，在一个生产过程中，我们希望在保证质量的前提下，以最小的成本、最短的时间生产出最多的产品，这就需要找到最优的控制策略来调整生产线上的各种参数。
那么动态规划又是如何发挥作用的呢？动态规划的核心思想是将一个复杂的多阶段决策问题分解为一系列相互关联的子问题，并通过逐步求解这些子问题来得到原问题的最优解。
举个简单的例子，假设我们要从 A 地前往 B 地，途中经过多个中间地点。
我们有多种交通方式可以选择，比如步行、骑车、坐公交或者打车。
每种交通方式都有不同的花费和所需时间。
我们的目标是在给定的预算和时间限制内，找到最快到达 B 地的路径。
这就可以看作一个最优控制问题。
使用动态规划来解决这个问题时，我们会从最后的目的地 B 开始倒推。
对于每个中间地点，我们会计算从该地点到 B 地的最优路径和成本。
然后逐步向前推进，直到起点 A。
通过这种方式，我们可以在每一步都做出最优的决策，最终得到从 A 地到 B 地的最优路径。
在实际的工程应用中，动态规划常用于解决诸如资源分配、生产调度、库存管理等问题。
以资源分配为例，假设有一定数量的资源需要分配给多个项目，每个项目对资源的需求不同，产生的效益也不同。
通过动态规划，我们可以确定如何分配资源，以使总效益达到最大。
在动态规划的求解过程中，一个重要的概念是贝尔曼最优性原理。
它指出，一个最优策略具有这样的性质：无论初始状态和初始决策如何，对于第一个决策所产生的新状态，后续的决策必须构成针对新状态的最优策略。
这就像我们前面提到的旅行例子，无论我们在哪个中间地点，后续的决策都应该是基于当前位置到达目的地的最优选择。
最优控制问题的最大原理
最优控制问题的最大原理在控制论中，最优控制问题是一个重要的研究领域。
最优控制是指在给定系统和控制目标的情况下，找到使系统达到最佳性能的控制策略。
最大原理是解决最优控制问题的核心思想之一。
本文将介绍最优控制问题以及最大原理的概念、应用和实现过程。
一、最优控制问题的概述最优控制问题是在数学优化领域中的一个重要问题。
其目标是通过选择合适的控制输入，使系统的性能指标达到最优。
最优控制问题可以分为静态最优控制和动态最优控制两类。
静态最优控制是在给定时间段内，找到一个控制策略使得系统性能指标最优。
动态最优控制则是在一段时间内，找到一个最佳控制策略使得系统在整个过程中的性能指标最优。
二、最大原理的概念最大原理是最优控制问题中的一个基本概念。
它认为在最优控制问题中，系统的状态和控制变量满足一定的最大原理方程。
最大原理方程是通过构建系统状态的Hamilton-Jacobi-Bellman方程得到的。
最大原理方程可以用来确定最佳控制策略，将最优控制问题转化为一个求解偏微分方程的问题。
三、最大原理的应用最大原理在最优控制问题中有着广泛的应用。
例如，在经济学中，最大原理可以用来确定最优的资源分配策略，以最大化经济效益。
在工程控制中，最大原理可以用来设计最优的控制系统，以最大限度地提高系统的性能。
在交通流量控制中，最大原理可以应用于交通信号灯的优化控制，以最大程度地减少交通拥堵。
四、最大原理的实现过程最大原理的实现过程是一个复杂的数学优化问题。
通常需要使用数学工具和算法进行求解。
其中一个常用的方法是动态规划法。
动态规划法将最优控制问题分解为一系列子问题，并通过递归的方式求解每个子问题，最终得到最优的控制策略。
另一个常用的方法是最优化算法，如最速下降法、牛顿法、共轭梯度法等。
这些算法可以通过迭代的方式求解最优控制问题。
总结：最优控制问题是控制论中的一个重要研究领域，最大原理是解决最优控制问题的核心思想之一。
最大原理通过构建系统状态的Hamilton-Jacobi-Bellman方程，可以用来确定最佳控制策略。
最优控制问题
最优控制问题最优控制问题综述报告一、最优控制简介最优控制是现代控制理论的重要组成部分，它研究的主要问题是：在满足一定约束条件下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值。
最优控制是使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法。
可概括为：对一个受控的动力学系统或运动过程，从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案，使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时，其性能指标值为最优。
最优控制是最优化方法的一个应用。
从数学意义上说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。
所谓最优控制问题，就是指在给定条件下，对给定系统确定一种控制规律，使该系统能在规定的性能指标下具有最优值。
也就是说最优控制就是要寻找容许的控制作用（规律）使动态系统（受控系统）从初始状态转移到某种要求的终端状态，且保证所规定的性能指标（目标函数）达到最大（小）值。
其本质是变分学问题。
二、产生背景及发展最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科，基本内容和常用方法包括动态规划、最大值原理和变分法。
这方面的开创性工作主要是由贝尔曼（R.E.Bellman）提出的“动态规划”和庞特里亚金等人提出的“极大值原理”，到了60年代，卡尔曼等人又提出了可控制性及可观测性概念，建立了最优估计理论。
它以20世纪60年代空间飞行器的制导为背景。
它最初的研究对象是由导弹、航天、航海中的制导、导航等自动控制技术、自动控制理论、数字计算技术等领域所总结出来的一类按某个性能指标达到最大或最小的控制问题。
1948年维纳发表了题为《控制论—关于动物和机器中控制与通讯的科学》的论文，第一次科学的提出了信息、反馈和控制的概念，为最优控制理论的诞生和发展奠定了基础。
钱学森1954年所着的《工程控制论》，直接促进了最优控制理论的发展和形成。
1960年，最大值原理、动态规划方法和最优线性调节器的理论被公认为最优控制理论的三大里程碑，标志着最优控制理论的诞生。
动态最优化第10讲 具有约束的最优控制问题
最大值原理条件：
0 对于所有的t 0,T
u
c g 0, 0, 0
dy dt
d
dt y
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（5）现值哈密尔顿函数和拉格朗日函数
引入新的乘子： m et （隐含 met）
n et （隐含 net）
汉密尔顿函数和拉格朗日函数：
Gt,
y, u dt
0
Γ
T
T
0
Gt,
y,
u
dt
k
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（4）不等式积分约束
问题重新表述为：
（2个状态变量的无约束问题，新变量具有截断终结线）
Max
T
0
F
t,
y,
u
dt
S.T. dy f t, y,u
dt
dΓ Gt, y,u
dt
y0 y0 yT 自由 （y0 ,T给定）
dt
又由于：汉密尔顿函数H独立于Γ ,
所以有：d H 0 t 常数
dt Γ 最大值原理条件重新表述为：
Max H u
dy H
dt
对于所有的t 0,T
d H t 常数
dt y
T 0
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（3）等周问题
等周问题简便解法：
构造拉格朗日函数（增广汉密尔顿函数）：
u1
0
u1
3
0
0 0 0
u2
u2
0 i
0,i
0,i
0 i
0
i
0,i
0,i
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（2）变分和变分法
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t
tx t dt
试求：
（1）δJ 的表达式；
（2）当 x（t）＝t2，δx＝0.1t 和 δx＝0.2t 时的变分 δJ 的值。
解：（1）由泛函变分规则可知：
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（2）由（1）可知，δx＝0.1t 时：
δx＝0.2t 时：
10-6 试求下列性能指标的变分 δJ。
J tf t2 x2 x&2 dt t0
解：由泛函变分规则，求得：
10-7 已知性能指标为： 求 J 在约束条件 t2＋x12＝R2 和边界条件 x1（0）＝－R，x2（0）＝0，x1（R）＝0，x2 （R）＝π 下的极值。 解：构造广义泛函为：
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第 10 章 动态系统的最优控制方法
10.1 复习笔记
考研初试一般不考查本章内容，下文为最优控制问题的基础理论部分。
一、最优控制的基本概念 （1）最优控制 概念：在系统状态方程和约束条件给定的情况下，寻找最优控制律，使衡量系统的某一 性能指标达到最优（最小或最大）。 （2）最优控制问题 任何一个最优控制问题均应包含四方面内容：①系统数学模型；②边界条件与目标集； ③容许控制；④性能指标。 （3）最优控制的研究方法 包括：解析法；数值计算法；梯度型法。
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最大值原理的其它条件（运动方程）：
dy H （状态变量的运动方程） dt d H g 1 g 2 1 2 （共态变量的运动方程） dt y y y y
加适当横截条件
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
0 0
Γ T G t , y, u dt k
T 0
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（3）等周问题
问题重新表述为：（两个状态变量的一个无约束问题）
Max S .T .
F t , y, u dt
T 0
dy f t , y, u dt dΓ G t , y, u dt y 0 y0 Γ 0 0 y T 自由 （y0 , T给定） Γ T k （k给定）
0 u1 0 u 2 0 i 0 3
0 3u1 0 3
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（2）不等式约束
如果构造拉格朗日函数为：
F f 1 c1 g 1 2 c2 g 2 即： 0 3u1
dy f t , y, u1 , u 2 dt g t , y, u1 , u 2 c1
1
S .T .
dy f t , y, u1 , u 2 dt g 1 t , y, u1 , u 2 c1 g 2 t , y, u1 , u 2 c2 u1 0
加适当横截条件
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（2）不等式约束
Max S .T .
0
如果模型存在控制变量的非负性约束： ui t 0 最优控制问题如： T T Max F t , y, u1 , u 2 dt F t , y, u , u dt
1 2 0
（一）涉及控制变量的约束
（3）等周问题
引入1个新的状态变量，使得积分约束可以用这个 状态变量表示的1个条件代替： 有：
Γ t Gt , y, u dt
t 0
dΓ G t , y, u （Γ的运动方程） dt Γ 0 G t , y, u dt 0
dy H （状态变量的运动方程） dt d H g （共态变量的运动方程） dt y y y
加适当的横截条件
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（2）不等式约束
2个控制变量和2个不等式约束：
Max S .T .
F t , y, u , u dt
汉密尔顿函数：
H F t , y, u1 , u2 t f t , y, u1 , u2
构造拉格朗日函数：
H 1 t c1 g 1 t , y, u1 , u2 2 t c2 g 2 t , y, u1 , u2
F f 1 c1 g 1 2 c2 g 2
并把最大化拉格朗日一阶条件的：
0 ui
直接替换为： 0, ui 0, ui 0 ui ui
其它条件跟没有变量非负性约束形式的条件一致
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（2）不等式约束
拉格朗日函数： F f 1 c1 g 1 2 c2 g 2
动态最优化方法
——第10讲 具有约束的最优控制问题
第十讲 具有约束的最优控制问题
最优控制两种类型额约束
1. 涉及控制变量的约束 控制变量出现在约束中，有或者没有状态变量 （等式约束、不等式约束、等式积分约束、不 等式积分约束） 2. 涉及状态变量的约束（状态空间约束） 没有控制变量，约束仅影响状态变量
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（2）不等式约束
对于 F f 1 c1 g 1 2 c2 g 2 的最大化一阶条件：
u 3 0 1 0 , u 0 , u 0 1 1 u1 u1 简化为： 0 u 2 0 u 2 0, i 0, i 0 i i 0, i 0, i 0 u 0, 0, u 0 i 3 3 1 1 i
F f 1 c1 g 1 2 c2 g 2 3u1
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（2）不等式约束 0 F f 1 c1 g1 2 c2 g 2 3u1
最大化拉格朗日函数 0 的一阶条件：
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（2）不等式约束
F f 1 c1 g 1 2 c2 g 2
最大值原理的其它条件（运动方程）：
dy H （状态变量的运动方程） dt d H g 1 g 2 1 2 （共态变量的运动方程） dt y y y y
由于： 3 , 3 0, u1 0 u1
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
所以，对于控制变量的非负性约束： ui 0 可直接把拉格朗日函数设为不包含此非负性约束的形式：
（2）不等式约束
F f 1 c1 g 1 2 c2 g 2
g t , y, u1 , u 2 c2
2
u1 0
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（2）不等式约束
汉密尔顿函数：
H F t , y, u1 , u2 t f t , y, u1 , u2
构造拉格朗日函数：
0 H 1 c1 g 1 2 c2 g 2 3 0 u1
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（1）等式约束
F t , y, u1 , u2 t f t , y, u1 , u2 t c g t , y, u1 , u2
最大化拉格朗日函数的一阶条件：
f g F j 1,2） 0 对于所有的t 0, T（ u j u j u j u j c g t , y, u , u 0 对于所有的t 0, T 1 2
最大化拉格朗日函数 0 的一阶条件等价为：
0 0 3 0 u1 u1 0 0 0 u2 u2
0 0 0, i 0, i 0 0, i 0, i 0 （i 1,2） i i i i 0 0 u1 0, 3 0, 3 3u1 0 3 3
（3）等周问题
1个状态变量，1个控制变量，1个积分约束问题：
Max S .T .
F t , y, u dt
T 0
dy f t , y, u dt
Gt , y, u dt k
T 0
y 0 y0
y T 自由 （y0 , T给定）
第十讲 具有约束的最优控制问题
F f g 1 g 2 1 2 3 0 u1 u1 u1 u1 F f g 1 g 2 1 2 0 u 2 u 2 u 2 u 2 ci g i 0, i 0, i u1 0, 3 0, 3 0 0 （i 1,2） i
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（3）等周问题
汉密尔顿函数： H F t , y, u f t , y, u Gt , y, u 最大值原理条件：
Max
u
H
对于所有的t 0, T d H （的运动方程） dt y d H （的运动方程） dt Γ
dy H （y的运动方程） dt dΓ H （Γ的运动方程） dt
T 0
（横截条件）
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（3）等周问题
由于Γ变量是人为引入，它的时间路径没有直接意义 dΓ H 所以可省略Γ的运动方程： dt 又由于：汉密尔顿函数H独立于Γ , d H 所以有： 0 t 常数 dt Γ 最大值原理条件重新表述为： Max
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（1）等式约束
2个控制变量u1和u2满足1个约束条件：
g t , y, u1 , u2 c
T 0
最优控制问题： Max
F t , y, u , u dt
1 2
S .T .
dy f t , y, u1 , u 2 dt g t , y, u1 , u 2 c 边界条件
T 0 1 2
dy f t , y, u1 , u 2 dt g 1 t , y, u1 , u 2 c1 g 2 t , y, u1 , u 2 c2 边界条件
不需要求约束条件个数小于控制变量个数
第十讲 具有约束的最优控制问题
（一）涉及控制变量的约束
（2）不等式约束
源自第十讲 具有约束的最优控制问题