Cтраница 1
Отыскание оптимального управления для каждой конкретной начальной точки ( XQ, г / о, zQ) системы ( 4) может быть осуществлено методами, изложенными в [ Л - 2 и 3 ], вычислительные трудности которых очевидны. Еще менее эффективны эти методы при решении задачи синтеза. [1]
Задача отыскания оптимального управления ( в сформулированном выше виде) носит название задачи об оптимальном быстродействии. [2]
Задачу отыскания оптимального управления, обеспечивающего минимум интеграла ( 6), будем решать мето -: дом динамического программирования. [3]
Таким образом, отыскание оптимального управления Un U ( n, Xrt) сводится к многократному решению системы разностных уравнений (6.173) и задаче интерполирования. [4]
Таким образом, для отыскания оптимального управления в задаче транспортирования достаточно найти тот из корней YT уравнения ( 14), для которого правая часть ( 15) минимальна, после чего из ( 12) определяются скорости изменения всех обобщенных координат. [5]
Итак, ставится задача отыскания оптимального управления для процесса, описываемого системой дифференциальных уравнений ( VII. [6]
Таким образом, задача отыскания оптимального управления решена полностью. [7]
Итак, ставится задача отыскания оптимального управления для процесса, описываемого системой дифференциальных уравнений ( VII. [8]
Именно это и требуется знать для отыскания оптимального управления с обратной связью. [9]
Используем теперь идею малого параметра для приближенного отыскания оптимального управления в случае, когда порождающая система дифференциальных уравнений является нелинейной. [10]
Метод моментов дает единую вычислительную процедуру для отыскания оптимального управления вне зависимости от порядка линейного управляемого объекта и числа управляющих воздействий. В частности, этот метод позволяет вычислить оптимальное управление и в том случае, когда характеристическое уравнение системы имеет комплексные корни. [11]
В разделе II описываются наиболее употребительные методы отыскания оптимальных управлений. [12]
В статье показано, что при некоторых допущениях отыскание оптимальных управлений сводится к решению известных задач вариационного исчисления. Трудности численного решения этих задач делают актуальной проблему разработки методов управления, более простых для вычисления и в то же время близких ( no - значениям функционала качества) к оптимальным. Этот вопрос подробно исследуется в статье на примере так называемого идеального манипулятора - простейшего плоского трехзвенного механизма с избыточностью. Для такой системы получены точные решения, что позволило сравнить эффективность оптимальных и приближенных управлений для различных двигательных задач. [13]
Задачи оптимизации в функциональных пространствах возникают, например, при отыскании оптимальных управлений для объектов, изменение состояний которых описывается дифференциальными или интегральными уравнениями. При этом оптимизируемый функционал более или менее однозначно определяется существом решаемой задачи, а функциональное пространство, элементами которого являются допустимые управления, может выбираться в довольно широких пределах, и обычно множество допустимых управлений вкладывается в функциональное пространство, в котором отыскание оптимального управления было бы наиболее удобным. [14]
В самое последнее время появились работы [110, 111], в которых предлагается для отыскания оптимального управления при идентификации динамических систем использовать быстро развивающуюся теорию циклических процессов. Укажем еще работу [112], где рассматривается близкая задача оптимальной идентификации с позиции более сложного критерия оптимальности, представляющего собой след дисперсионной матрицы оценок параметров с добавлением подходящей функции штрафа. [15]