技能一覧 › 大学院数学 変分法・最適制御

ポントリャーギンの最大原理

状態方程式 と評価関数 に対してハミルトニアン を作り、随伴方程式 、横断条件 、 から状態と随伴変数の連立方程式を解いて、最適制御と評価関数の最小値を求められる

前提

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算数中学高校大学大学院

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  69. 自由端と自然境界条件 (大学院数学 変分法・最適制御)
  70. 非斉次の連立線形微分方程式 (大学数学 微分方程式)

説明

ポントリャーギンの最大原理は、状態 が に従って動き、制御 を自由に選べるときに、評価関数 を最小にする を求めるための必要条件です。ハミルトニアン を作り、状態方程式・随伴方程式 ・横断条件 ・最適性条件 を連立させると、最適制御の候補が決まります。ロケットや経済モデルの制御、線形 2 次(LQ)制御など、微分方程式を「拘束」として持つ最適化問題で使います。

なぜそうしてよいのか

変分法の言葉に直すと、これは微分方程式 を各時刻の制約とする変分問題です。時刻ごとに乗数 を用意して制約を評価関数に組み込むと

となります()。 は固定、 は自由です。 を ()、 を と動かして について 1 次の変化を計算し、 と部分積分すると、第 1 変分は

となります。これが任意の で 0 になることから、(随伴方程式)、(最適性条件)、(横断条件)が出ます。最後の条件は、前提の技能の自然境界条件と同じく、端点が自由なことから出る境界項の条件です。

こうして には初期条件、 には終端条件が付いた連立微分方程式(2 点境界値問題)が得られます。 から を で表して代入すれば、 の連立線形微分方程式になることが多く、前提の技能で解けます。一般にはこれらは必要条件ですが、状態方程式が について 1 次式で、 と が下に凸(例えば 2 次式)のときは、 が の凸な関数になるので、条件を満たす制御が最小を与えます。なお に範囲の制限があるときは、 の代わりに「各時刻で を について最小にする」という形で使います(評価関数を最小化するこの流儀では最小原理とも呼ばれます)。

手順

  1. ハミルトニアン を作る

  2. を解いて、制御を と表す

  3. 随伴方程式 と状態方程式 を並べ、連立微分方程式を解く( だけで閉じるなら先に を解く)

  4. 初期条件 と横断条件 から積分定数を決める

  5. 得られた , を評価関数 に代入して最小値を計算する

例題

状態方程式 、初期条件 のもとで、制御 ( で連続、値の制限なし)を選んで

を最小にする。 の最小値を求めよ。

例題の解答

【手順 1】, , なので 。

【手順 2】 より 。

【手順 3】随伴方程式 より ()。状態方程式は 。特解を とおくと で 、よって 。

【手順 4】 より 。すると 。横断条件 より 、すなわち で 。最適制御は 、。

【手順 5】

より

状態方程式が 1 次式で評価関数が 2 次式の凸な形なので、 は の 1 次式となり は の凸関数である。よって条件を満たすこの制御が最小を与え、最小値は (約 。 のときの より小さい)。

答え:

よくある誤り

この説明は AI が書き、別の AI が例題を独立に解いて答えを確かめ、説明を一歩ずつ査読しました。

入口の問題

この技能を使う問題

この技能の次に学べること