Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2402.00289

帮助 | 高级搜索

数学 > 优化与控制

arXiv:2402.00289 (math)
[提交于 2024年2月1日 ]

标题: 离散时间最优控制中价值函数的次梯度演化

标题: Subgradient evolution of value functions in discrete-time optimal control

Authors:Julio Deride, Cristopher Hermosilla, Mattia Solla
摘要: 在本文中,我们研究离散时间凸 Bolza 问题的值函数的次梯度如何随时间演变。 特别是,我们通过证明值函数的次梯度的时间演化可以与离散时间哈密顿系统的轨迹相关联,从而开发了 Rockafellar 和 Wolenski 在 20 世纪 20 年代引入的特征方法的离散时间版本。 为此,我们首先证明值函数有一个对偶对应物,这对应于适当对偶问题的值函数的共轭。 最后,我们讨论了我们结果所需的资格条件,特别地,展示了如线性二次调节器等经典问题满足这些假设。
摘要: In this paper we investigate how the subgradients of the value function of a discrete-time convex Bolza problem evolve over time. In particular, we develop a discrete-time version of the characteristic method introduced by Rockafellar and Wolenski in the 2000s, by showing that the time-evolution of the subgradients of the value functions can be associated with trajectories of a discrete-time Hamiltonian system. To do so, we first prove that the value function has a dual counterpart, which corresponds to the conjugate of the value function of a suitable dual problem. We finally make a discussion about the qualification conditions we require for our results, showing in particular that classical problems, such as the Liner-Quadratic regulator, satisfy these hypotheses.
主题: 优化与控制 (math.OC)
MSC 类: 93C55, 46N10, 49N10, 49N15
引用方式: arXiv:2402.00289 [math.OC]
  (或者 arXiv:2402.00289v1 [math.OC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.00289
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Julio Deride [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2024 年 2 月 1 日 02:42:16 UTC (487 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
math.OC
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2024-02
切换浏览方式为:
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号