実数値の状態 と制御 を考える。 は 上の区分的に連続な実数値関数で、値に制約はないとする。状態方程式と初期条件を
とし(終端 は自由)、評価関数
を考える。 の最小値を求めよ。
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
- 自由端と自然境界条件 (大学院数学 変分法・最適制御)
- 非斉次の連立線形微分方程式 (大学数学 微分方程式)
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- 自由端と自然境界条件 (大学院数学 変分法・最適制御)
- 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
ハミルトニアン を作る
を解いて、制御を と表す
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)
初期条件 と横断条件 から積分定数を決める
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
随伴方程式の符号を逆にして としてしまう誤り。例題なら となり答えがずれる。正しくは で、例題では 、。
横断条件を や としてしまう誤り。 は終端コスト がないときだけ。 の流儀では正しくは で、例題では 。
にも初期条件 などを課してしまう誤り。 は で、 は で条件が付く 2 点境界値問題である。正しくは と の 2 つで積分定数を決める。
最小値の計算で終端コストを落とし、 だけを答えてしまう誤り。例題で を答えるのは誤りで、正しくは を加えた 。
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
実数値の状態 , と制御 について、状態方程式
初期条件 , を考える。制御 は区分的に連続で、すべての で を満たすものとする。ある時刻 で , となるような制御のうち、到達時刻 が最小となるものを考える。その最小時刻 を求めよ。実数値の状態 と制御 ( は 上の区分的に連続な関数で、すべての で を満たす)について、状態方程式
を考える(終端 は自由)。汎関数
を最大にする制御が存在することは認めてよい。ポントリャーギンの最大原理を用いて、 の最大値を求めよ。実数値の状態 と制御 ( は 上の区分的に連続な関数で、すべての で を満たす)について、状態方程式
を考える。終端時刻 は固定で、終端状態 は自由とする。評価関数
の最大値を求めよ。実数値の状態 と制御 を考える。 は 上の区分的に連続な関数で、すべての で を満たすとする。状態方程式は
で、終端の状態 は自由とする。このとき、評価汎関数
の最大値を求めよ。実数値の状態 と制御 を考える。 は 上の区分的に連続な関数で、すべての で を満たすとする。状態方程式と初期条件は
であり、終端状態 は自由とする。このとき評価汎関数
の最大値を求めよ。上の減衰のある制御系
を考える。許容制御とは、ある に対する可測関数 のこととし(制御は 以上 以下の値だけをとる)、状態 は初期条件 のもとでの(絶対連続な)解とする。ここで , は定数である。を満たす許容制御のうち、終端時刻 が最小のもの(時間最適制御) が存在すると仮定し、対応する状態を とする。
次のポントリャーギンの最大原理は用いてよい: とおくと、定数 と絶対連続な が存在して、
- すべての で
- ほとんどすべての で , ( で評価)
- ほとんどすべての でが成り立つ。また、定数係数の 2 階線形常微分方程式 の 級の解が の 1 次結合で尽くされることも用いてよい。
このとき、次の性質をもつ 、整数 、実数 が存在することを証明せよ。
- 各 について、開区間 上ほとんどいたるところで である(すなわち は区間ごとに値 と を交互にとる)。
- すべての について である。
- を満たすすべての について である( のときはこの条件は課さない)。実数値の状態 と制御 ( は 上の区分的に連続な関数で、すべての で を満たす)について、状態方程式 を考える(終端値 は自由)。評価関数 の最小値を求めよ。
実数値の状態 , と制御 ( は 上の区分的に連続な関数で、すべての で を満たす)について、状態方程式 初期条件 , を考える(終端の状態は自由)。評価関数 の最大値を求めよ。
この技能の次に学べること
- 制御に制約のある最適制御 (大学院数学 変分法・最適制御)