最优控制的计算方法方案
最优控制-第七章-动态规划法
当∆t很小时，有
t t
t
Lx, u, t d t Lx, u, t t
J x, t min
*
min
uU
uU
tf
t0
Lx, u, t d t Φ xt f
tf t t
t t
t
Lx, u, t d t
Lx, u, t d t Φ xt f
P1 11
7
P2 4 2
P3 4 4
12 A 4 8 Q1
4 3 2 2 Q3 B
5 Q2
第一段：P1、Q1的前站是始发站A。显见从
A到B的最优值为12，故得最优路线为AQ1P2Q3B。
综上可见，动态规划法的特点是： 1) 与穷举算法相比，可使计算量大大减少。如
上述最优路线问题，用动态规划法只须做10次
J x, t min Lx, u, t t J xt t , t t
* * uU
(8)
* J x , t J x, t * * J x x, t t J x, t t (12) x t x * T
A城出发到B城的行车时间最短。
P1 3 A 4 Q1 1
7
P2
2
P3 4
4
6 8 2 Q2
3 3 3
2 Q3 4
2
B
现将A到B分成四段，每一段都要作一最优决 策，使总过程时间为最短。所以这是一个多段最 优决策问题。 由图2可知，所有可能的行车路线共有8条。 如果将各条路线所需的时间都一一计算出来，并 作一比较，便可求得最优路线是AQ1P2Q3B，历时 12。这种一一计算的方法称为穷举算法。这种方 法计算量大，如本例就要做3×23=24次加法和7次 比较。如果决策一个n段过程，则共需(n-1)2n-1次 加法和(2n-1-1)次比较。可见随着段数的增多，计 算量将急剧增加。
最优控制第五章习题答案
1. ·2.已知二阶系统的状态方程122()(),()()x t x t x t u t ==性能泛函3222221212120111[(3)2(3)][2()4()2()()()]222J x x x t x t x t x t u t dt =+++++⎰求最优控制。
解:把状态方程和性能指标与标准状态方程和标准性能指标比较，可得0,101,02,11,,,,0,010,21,42A B P Q R ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤=====⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦考虑到()K t 是对称阵，设11121222,(),k k K t k k ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦代入黎卡提方程1()()()()()()()()()()()T T K t K t A t A t K t K t B t R t B t K t Q t -=--+-即1112111211121112111212221222122212221222,,,,,0,10,002,12[0,1],0,01,0,,1,1,4,k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤=--+-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦令上式等号左右端的对应元相等，得211121211122222212222221224k k k k k k k k k =-=-+-=-+-这是一组非线性微分方程。
由边界条件(3)K P =即11121222(3),(3)1,0(3),(3)0,2k k k k ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 最优控制为11112112122212222()()(),()2*[0,1]2()2(),()T u t R B K t X t k k x t k x t k x t k k x t -=-⎡⎤⎡⎤=-=--⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦3. ）4.能控的系统状态方程为122()(),()()x t x t x t u t ==这是一种双积分系统，其输出为1()x t ，其输入为()u t ，其传递函数为12()1()()x s G s u s s==其性能泛函为222112201[()2()()()()]2J x t bx t x t ax t u t dt ∞=+++⎰其中220a b ->求最优控制。
最优控制问题的数值方法
最优控制问题的数值方法最优控制问题是应用数学中的一类重要问题，涉及到优化某些目标函数的控制策略。
这类问题在很多领域都有广泛的应用，如经济学、工程学、环境科学等。
为了求解最优控制问题，研究者们开发了多种数值方法，以提供高效准确的策略。
一、动态规划法动态规划法是求解最优控制问题中最常用的方法之一。
其基本思想是将问题划分为若干个阶段，在每个阶段选择最优的控制策略，以达到整体的最优目标。
动态规划法的核心是计算值函数或状态函数，通过递归的方式实现最优解的求解。
在动态规划法中，首先需要建立状态转移方程，描述状态之间的变化关系。
然后通过迭代求解，逐步更新值函数，直到收敛为止。
具体的计算方法可以根据不同的最优控制问题进行调整，以提高计算效率。
二、最优控制问题的间接方法除了动态规划法，最优控制问题还可以通过间接方法求解。
间接方法主要基于变分原理，通过构建哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程来求解问题。
该方法将最优控制问题转化为一个偏微分方程，通过求解该方程得到最优解。
在应用最优控制问题的间接方法时，需要确定合适的控制参数，并在求解偏微分方程时进行迭代计算。
这种方法的优势在于能够处理一些非线性和约束等较为复杂的情况，但同时也带来了计算复杂度较高的问题。
三、最优控制问题的直接方法最优控制问题的直接方法是另一种常用的数值求解方法。
它直接构造控制策略的参数化形式，并通过参数调整来实现目标函数的最小化。
该方法需要事先构造一个合适的优化模型，并选择合适的优化算法进行求解。
在直接方法中，常用的优化算法有梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法等。
通过迭代计算，优化参数逐步调整，直到达到最优解。
直接方法不需要建立状态函数或值函数，因此可以简化运算，但需要根据具体问题进行参数化建模和算法选择。
总结：在求解最优控制问题时，可以根据问题的特点选择适合的数值方法。
动态规划法适用于离散的最优控制问题，通过递归计算值函数实现最优策略的求解。
间接方法利用变分原理将问题转化为偏微分方程，并通过迭代计算获得最优解。
最优控制的计算方法
可得
3、将 代入协态方程，且由边界条件 从t=1倒向积分可得 这里选步长因子 。如此继续下去，直至指标函数随迭代变化很小为止。 由 ，得
图b 最优状态的求解
图a 用梯度法寻找最优控制 右图表示了控制和状态的初始值和第一次迭代值，可以看到第一次迭代 就几乎收敛到最优值， 与最优值还有差异，而且一般说来愈接近最优值收敛愈慢。
K=1时时，控制量为
所以，这个例子只要两步迭代即可得到最优解。一般说来，共轭梯度法比梯度法收敛快，但接近最优解后收敛性仍是较慢的。一个补救办法是重新启动，即找出几个共轭梯度方向 后，令 ，再重新迭代，寻找共轭梯度方向。
可以证明 ，即为最优控制。这只要证明
2、共轭梯度法
*
用共轭梯度法寻找最优控制时是沿着所谓共轭梯度向量的方向进行的。为了说明共轭梯度的意义，我们先从求函数极值问题的共轭梯度法开始，再推广到求泛函极值问题。
(1) 求函数极值的共轭梯度法
其中，
C为常数， Q为正定阵。
要求寻找X使F(X)取极值。
设F(X)是定义在Rn空间中的二次指标函数
直接法的特点是，在每一步迭代中，U(t)不一定要满足H 取极小的必要条件，而是逐步改善它，在迭代终了使它满足这个必要条件，而且，积分状态方程是从t0到tf ，积分协态方程是从tf到t0，这样就避免了去寻找缺少的协态初值(t0)的困难。常用的直接法有梯度法，二阶梯度法，共轭梯度法。
间接法的特点是，在每一步迭代中都要满足H取极小的必要条件，而且要同时积分状态方程和协态方程，两种方程的积分都从从t0到tf或从tf到t0 。常用的间接法有边界迭代法和拟线性化法。
最优控制理论及应用讲解
第4章 动态规划
求解动态最优化问题的两种基本方法：极小值原理和动态规划。
动态规划：是一种分级最优化方法，其连续形式与极小值原理相 辅相成，深化了最优控制的研究。
Optimal Control Theory & its Application
主要内容
1
多级决策过程和最优性原理
2
离散控制系统的动态规划
3
连续控制系统的动态规划
4 动态规划与变分法、极小值原理的关系
5
本章小结
Optimal Control Theory
Dong Jie 2012. All rights reserved.
Dong Jie 2012. All rights reserved.
Date: 09.05.2019 File: OC_CH4.7
Optimal Control Theory & its Application
Optimal Control Theory
Dong Jie 2012. All rights reserved.
特点：1）将一个多阶段决策问题化为多个单阶段决策问题，易于分析 2）每阶段评估只与前一阶段结果有关，计算量减小
Optimal Control Theory
Dong Jie 2012. All rights reserved.
Date: 09.05.2019 File: OC_CH4.5
Optimal Control Theory & its Application
最优控制与最优化问题中的动态规划方法
最优控制与最优化问题中的动态规划方法动态规划方法是一种在最优控制和最优化问题中常用的方法。
它通过将问题分解为子问题，并利用子问题的最优解来求解整体问题的最优解。
本文将介绍动态规划方法的基本原理和应用，以及其在最优控制和最优化问题中的具体应用案例。
一、动态规划方法的基本原理动态规划方法的基本原理是将原问题分解为若干个子问题，并通过求解子问题的最优解来求解整体问题的最优解。
具体来说，动态规划方法有以下几个基本步骤：1. 定义状态：将问题的解表示为一个或多个状态变量。
2. 确定状态转移方程：根据问题的特点和约束条件，确定状态之间的转移关系。
3. 确定边界条件：确定问题的边界条件，即最简单的情况下的解。
4. 递推求解：利用状态转移方程和边界条件，递推求解问题的最优解。
二、动态规划方法在最优控制中的应用动态规划方法在最优控制中有广泛的应用。
最优控制问题的目标是找到一种控制策略，使得系统在给定的约束条件下达到最优性能。
动态规划方法可以用来求解最优控制问题的控制策略。
以倒立摆控制为例，倒立摆是一种常见的控制系统，其目标是使摆杆保持竖直位置。
动态规划方法可以将倒立摆控制问题分解为一系列子问题，每个子问题都是在给定状态下选择最优的控制动作。
通过递推求解子问题的最优解，最终可以得到整个控制过程的最优策略。
三、动态规划方法在最优化问题中的应用动态规划方法在最优化问题中也有广泛的应用。
最优化问题的目标是找到一组变量的最优取值，使得目标函数达到最小或最大值。
动态规划方法可以用来求解最优化问题的最优解。
以旅行商问题为例，旅行商问题是一个经典的最优化问题，其目标是找到一条路径，使得旅行商能够经过所有城市并且总路程最短。
动态规划方法可以将旅行商问题分解为一系列子问题，每个子问题都是在给定状态下选择最优的下一个城市。
通过递推求解子问题的最优解，最终可以得到整个旅行路径的最优解。
四、动态规划方法的优缺点动态规划方法有以下几个优点：1. 可以求解复杂的最优控制和最优化问题，具有较高的求解效率。
电力系统的稳态计算与最优控制分析
电力系统的稳态计算与最优控制分析电力系统是现代社会最基础且至关重要的能源供应系统之一。
为了确保电力系统的安全稳定运行，稳态计算和最优控制分析是必不可少的工具。
本文将探讨电力系统稳态计算和最优控制分析的原理、方法和应用。
一、稳态计算稳态计算是电力系统运行管理中的重要环节，其目的是分析和评估电力系统在特定工作条件下的电压、功率、频率等稳定性指标。
稳态计算通常包括潮流计算、短路计算和电压稳定限制计算。
1. 潮流计算潮流计算是电力系统中最基本也是最常用的稳态计算方法。
其通过求解节点电压相量和相角，得到各节点的电流、功率等参数。
潮流计算的结果可以用于评估系统电压、功率损耗和设备负荷等情况，有助于系统运行和调度决策的制定。
2. 短路计算短路计算是评估电力系统短路电流大小和分布的方法。
短路计算结果可以用于确定保护装置的额定电流和选择断路器的额定容量，以确保电力系统在短路故障发生时的安全性和可靠性。
3. 电压稳定限制计算电压稳定限制计算是为了保证电力系统各节点电压在安全范围内运行的计算方法。
电压稳定限制计算通常包括潮流计算和静态电压稳定极限计算。
通过确定电力系统的电压稳定极限，可以预防电压过高或过低导致的设备损坏或系统故障。
二、最优控制分析最优控制分析在电力系统中广泛应用于优化发电机组操作、电网调度和电力市场分析等方面。
最优控制的目标是通过合理调控各个发电机组、输电线路和负荷，最大化电力系统的经济效益和安全性。
1. 发电机组优化发电机组优化是最优控制分析中的重要内容。
通过考虑电力系统的负荷需求和发电成本等因素，确定各个发电机组的出力和运行方式，以实现经济性和可靠性的平衡。
发电机组优化可以降低系统的燃料消耗成本，减少排放量，提高供电的可靠性和质量。
2. 电网调度电网调度是实现电力系统平衡和稳定运行的关键环节。
通过最优控制分析，可以确定合理的输电线路潮流分配、负荷调节和电能交换方式，以满足用户需求和电力系统可靠性的要求。
最优控制第五章习题答案
1. 已知二阶系统的状态方程122()(),()()x t x t x t u t ==性能泛函3222221212120111[(3)2(3)][2()4()2()()()]222J x x x t x t x t x t u t dt =+++++⎰求最优控制。
解:把状态方程和性能指标与标准状态方程和标准性能指标比较，可得0,101,02,11,,,,0,010,21,42A B P Q R ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤=====⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦考虑到()K t 是对称阵，设11121222,(),k k K t k k ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦代入黎卡提方程1()()()()()()()()()()()T T K t K t A t A t K t K t B t R t B t K t Q t -=--+-即1112111211121112111212221222122212221222,,,,,0,10,002,12[0,1],0,01,0,,1,1,4,k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤=--+-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦令上式等号左右端的对应元相等，得211121211122222212222221224k k k k k k k k k =-=-+-=-+-这是一组非线性微分方程。
由边界条件(3)K P =即11121222(3),(3)1,0(3),(3)0,2k k k k ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 最优控制为11112112122212222()()(),()2*[0,1]2()2(),()T u t R B K t X t k k x t k x t k x t k k x t -=-⎡⎤⎡⎤=-=--⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦2. 能控的系统状态方程为122()(),()()x t x t x t u t ==这是一种双积分系统，其输出为1()x t ，其输入为()u t ，其传递函数为12()1()()x s G s u s s==其性能泛函为222112201[()2()()()()]2J x t bx t x t ax t u t dt ∞=+++⎰其中220a b ->求最优控制。
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x1(0)
1 2
x2
(1
u ) x1
u
1 2
u2
x2 (0) 0
协态方程 1 (1 u) 1(1) 0
2 (t) 1
23
2、共轭梯度法
则称X和Y是Q共轭的。Q = I（单位阵）时，共轭就变为通常 的正交。
设向量 PK ，K 0, 1, 2, 是两两Q共轭的，以 PK 为
寻找方向，可得共轭梯度法的迭代寻优程序：
X K1 X K K P K
与梯度法不同处仅在于用共轭梯度PK代替负梯度gK =
(F/X)K。问题是如何产生共轭梯度方向 PK , K 0,1, 2, 。
u
2
这里选步长因子 K 1 。如此继续下去，直至指标函数随
迭代变化很小为止。
10
1、梯度法
u
右图表示了控制和 状态的初始值和第一次
最优值
迭代值，可以看到第一
u1 (t )
次迭代 x(t) 就几乎收敛
u 0 (t)
到最优值，u1(t) 与最
优值还有差异，而且一
0
图a 用梯度法寻找最优控制 x
x
因x(1)自由，由横截条件得 0 (1) 0
8
1、梯度法
1、选初始估计 u 0 (t) 0 。
2、将u 0 (t) 0 代入状态方程可得
积分上式可得
dx dt x2 1 t c x
代入初始条件： x(0) 10 ，确定积分常数 c 1 10
可得 x(t) x0 (t) 10 10t 1
9
1、梯度法
3、将 x 0 (t)代入协态方程，且由边界条件 0 (1) 0 从
t=1倒向积分可得
0 (t) 1 [1 (110t)2 /121]
2
0 (1) 0
4、由 H u ，得 (H )0 0 (t)
u
u
5、 u1(t) u0 (t) (H )0 1 [1 (1 10t)2 /121]
12
2、共轭梯度法 用共轭梯度法寻找最优控制时是沿着所谓共轭梯度向量 的方向进行的。为了说明共轭梯度的意义，我们先从求函数 极值问题的共轭梯度法开始，再推广到求泛函极值问题。 (1) 求函数极值的共轭梯度法 设F(X)是定义在Rn空间中的二次指标函数
F(X ) 1 (X ,QX ) aT X C 2
最优控制的计算方法
一、直接法 二、间接法
1
最优控制的计算方法
在前面讨论变分法、极小值原理和动态规划时，我 们列举了一些例子。为了易于说明问题，这些例子都是 非常简单的，可以用手算来解决问题。但是在实际工作 中所遇到的最优控制问题，一般都是很复杂的，必须用 计算机求解。
因此，最优控制的计算方法就变得十分重要了。这 方面的内容十分丰富，由于篇幅所限，我们只介绍几种 典型的算法。
H
1u
2[(1 u)x1
u
1 u2 2
协态方程为
1
H x1
2 (1 u)
2
H x2
0
2 (t) c
21
2、共轭梯度法
横截条件
1 (1)
x1 (1)
J x1 (1)
0
2 (1)
J x2 (1)
1
c 1
K g K 2 g K 1 2
0＝0
(c) 计算共轭梯度 P K g K K P K 1, P0 g 0
(d) 递推逼近极值点解
K用一维寻优决定。
X K1 X K K P K
17
2、共轭梯度法
(2) 用共轭梯度法解最优控制问题
求解最优控制问题的直接法是用迭代方法逐步改善控制
故协态方程化为 1 (1 u) 1(1) 0
状态方程
2 (t) 1
(1) K=0时的计算
x1 u
x1(0)
1 2
x2
(1 u)x1
u
1 u2 2
x2 (0) 0
选 u 0 (t) 0 ，代入状态方程和协态方程，可求得
x1 0, x2 x1, 1 2 , 2 1
F(X ) 1 (X ,QX ) aT X C 2
( X ,QX ) X T QX
xi , x j 分别为X 的第i个和第j个分量，右端表示由Q 的第i行
第j列元素构成的矩阵。计算这个二阶导数阵非常困难。为此，
有必要推导不用Q来计算K 的公式。
通过推导（略），可得 K (g K , g K ) g K 2
(g K , QP K 1 ) K (P K 1 , QP K 1 )
故 K (g K ,QPK1 )
(P K1, QPK1 )
K 称为共轭系数。
15
2、共轭梯度法
K的计算是不方便的，因为要用到二阶导数阵Q。而
Q (2F(X )) 1 i, j n xi x j
(g K 1 , g K 1 ) g K 1 2
上式计算K，只用到F(X)在XK和XK1两处的梯度，因此非常方
便。上式对二次函数是精确的，对非二次函数，它只是一个 近似公式。
16
2、共轭梯度法
将共轭梯度法求F(X)的极小解的算式归纳如下：
(a) 计算梯度
gK
(
F X
)
K
(b) 计算共轭系数
量u(t)，使它最后满足哈密顿函数H 取极小的必要条件，故 梯度向量为
gK
g
K
(t)
( H u
) u (t )u K
(t )
(
H
u
)K
这里梯度向量 g K (t) 是时间的函数，向量时间函数的内积定
义为
g K (t), g K (t)
tf
g K (t) T g K (t)dt
H 0 ( U无约束) U
或
min H (X *, *,U ,t) H (X *, *,U *,t) ( U有约束)
U
（iii）边界条件（包括横截条件）
最优控制的计算方法一般是先求出满足上面三个条件中
某两个的解，然后用合适的迭代计算形式逐次改变这个解， 以达到满足剩下的另一个条件的解（即最优解）。
5
1、梯度法
3、用UK(t)、XK(t)和横截条件求得的终端值(tf)，从tf 到t0反向积分协态方程，求出协态向量K(tf)。
4、计算哈密顿函数H对U的梯度向量
gK
H (U )K
(
H U
)
K
表示在
U
K、 X
K、K
处取值。当这些量非最优值
时， g K 0。
6
1、梯度法
5、修正控制向量 U K 1 U K K g K K 是一个步长因子，它是待定的数。选择 K 使指标达
2
最优控制的计算方法
直接法的特点是，在每一步迭代中，U(t)不一定要满足H 取极小的必要条件，而是逐步改善它，在迭代终了使它满足这 个必要条件，而且，积分状态方程是从t0到tf ，积分协态方程
是从tf到t0，这样就避免了去寻找缺少的协态初值(t0)的困难。
常用的直接法有梯度法，二阶梯度法，共轭梯度法。 间接法的特点是，在每一步迭代中都要满足H取极小的必
14
2、共轭梯度法
令 P0 g0，即初始时共轭梯度与梯度方向相反、大小
相等。以后的共轭梯度可如下递归产生：
P K g K K P K 1
K值由 PK 和 PK1对Q 共轭的关系来确定，即
(P K , QP K 1 ) 0
于是，得 0 (P K , QP K 1 ) (g K K P K 1, QP K 1 )
g K (t) 2
t0
除了这些以外，其它在形式上与求函数极值的共轭梯度
法一样。
18
2、共轭梯度法
共轭梯度法求最优控制步骤为
(1) 设已求出第K步估计的控制函数u K (t), u 0 (t)可任选。
(2) 以 X (t0 ) 为初值，从 t0 到 t f 积分状态方程，得出状态 轨迹 X K (t)。
转步骤2。另一停止计算的标准是
gK
7
1、梯度法
例、考虑下面的一阶非线性状态方程
x x2 u x(0) 10
用梯度法寻找最优控制使下面的指标最小
J 1
1
(
x
2
u 2 )dt
20
解：哈密顿函数为
H 1 (x2 u 2 ) x2 u
2
协态方程为 H x 2x
要条件，而且要同时积分状态方程和协态方程，两种方程的积 分都从从t0到tf或从tf到t0 。常用的间接法有边界迭代法和拟线 性化法。
3
最优控制的计算方法
由极小值原理可知，最优控制问题的解必须满足以下几
个条件：
（i）正则方程 X H
H
X
（ii）哈密顿函数H取极小的必要条件
(3) 以 (t f )为终值，从 t f 到 t0 反向积分协态方程，求得 协态轨迹 K (t) 。
(4) 计算梯度向量
gK
H ( u )uuk
(5) 计算共轭系数
g K (t) 2
K
g K 1 (t) 2
0＝0
(6) 计算共轭梯度 P K g K K P K 1 P 0＝－g 0
19
2、共轭梯度法