Название: Методы оптимизации при решении уравнений
Вид работы: контрольная работа
Рубрика: Математика
Размер файла: 334.17 Kb
Скачать файл: referat.me-215469.docx
Краткое описание работы: Контрольная работа «Методы оптимизации при решении уравнений Задание №1 Определить, существует ли кривая , доставляющая функционалу экстремум и, если существует, то найти ее уравнение.
Методы оптимизации при решении уравнений
Контрольная работа
«Методы оптимизации при решении уравнений »
Задание №1
Определить, существует ли кривая , доставляющая функционалу экстремум и, если существует, то найти ее уравнение.
Решение: Составим уравнение Эйлера и найдём его общее решение:
Используем краевые условия:
Решаем систему уравнений и получаем:
Таким образом, экстремаль имеет уравнение вида
Так как
то функционал на прямой достигает минимума.
Задание №2
Найти, используя уравнение Эйлера-Лагранжа, оптимальное управление , минимизирующее функционал
для системы, описываемой уравнениями
,
при начальных и конечных условиях соответственно:
A | B | t0 | tf | x0 | xf | a | b |
0 1 0 0 |
0 1 |
0 | 1 | 1 0 |
0 0 |
0 | 1 |
Решение
Формируем задачу по исходным данным:
(1)
(2)
Составим функцию Лагранжа и гамильтониан:
и соответственно уравнения Эйлера-Лагранжа (здесь для Н):
(3)
(4)
Используя замену (3), подставим выражения (4) во второе уравнение динамики в (1):
и находим общее решение
(5)
Подставим его в первое уравнение (1):
и находим общее решение:
(6)
Для из (6) и
из (5) используем начальные и конечные условия и получаем систему уравнений для констант С1
, С2
, С3
, С4
,:
Таким образом, решение имеет вид:
которое удовлетворяет начальным и конечным условиям.
Задание №3
Для системы, описываемой уравнениями
с заданными условиями на начальное и конечное
значение координат, найти оптимальное управление
, минимизирующее функционал
A | B | t0 | tf | x0 | xf | g0 | a | b |
0 1 0 0 |
0 1 |
0 | t | 1 0 |
x1 (tf ) = -tf 2 |
0 | 0 | 1 |
Решение. Формулируем задачу по исходным данным
(1)
(2)
т.е. ,подвижна на правом конце, координата
- свободна на правом конце,
Составим функцию Гамильтона Н (или функцию Лагранжа L)
(3)
и соответствующие уравнения Эйлера-Лагранжа:
(4)
(5)
(6)
Составим вспомогательную функцию
,
где .Таким образом:
. (7)
Поскольку и
подвижны, то используем условия трансверсальности:
(8)
(9)
Так как не фиксирован момент времени , то используем условие трансверсальности
Найдем значение при
из (3), но учтем, что
, а
из (9). Тогда, учитывая (4):
и используя (10) получим:
(11)
Подставляя (4), (5) и (6) в (2), а потом в (1) и интегрируя получим:
(12),
(13)
Используя начальные условия, можем записать:
Запишем условие с учетом (13). Тогда:
(14)
Уравнения (9), (11) и (14) составляют систему уравнений с тремя неизвестными С1
, С2
и :
Подставляя 1-е уравнение во 2-е, получим:
,
а подставляя 1-е в третье, получим:
Таким образом, решение имеет вид:
Задание №4
Используя метод динамического программирования найти оптимальное уравнение для системы
A | B | t0 | tf | F | a | b |
0 1 0 0 |
0 1 |
0 | ∞ | 0 | 1 0 0 2 |
1 |
Решение:
Формируем задачу по исходным данным.
(1)
– не ограничено, то есть
.
Составим уравнение Беллмана с учетом того, что (S-функция Беллмана)
(2)
(3)
(4)
Из (3) находим:
(5)
Подставим (5) в (4)
(6)
Представим функцию Беллмана в виде квадратичной формы
(7)
причем это должна быть положительно определенная квадратичная форма, а значит
(8)
т.е. матрица должна быть положительно определённой.
Вычисляя выражения:
(9)
подставим их в (6) и обратим коэффициенты при ,
и
в ноль, т.к. справа у нас ноль:
Отсюда:
(10)
(11)
(12)
Если , то
Þ S < 0, что нельзя допустить. Тогда:
а следовательно а12 и а22 должны быть одного знака, так как а11 > 0.
Тогда а12 = 1/2, а22 = 1, а11 = 1. Таким образом, решение имеет вид (из (5) и (9)):
Задача 5
Используя принцип максимума Понтрягина найти оптимальное управление для линейной системы
в задаче:
А | В | t0 | tf | х0 | xf | |u| |
0 1 0 0 0 1 0 0 0 |
0 0 1 |
0 | 1 | 0 0 0 |
x1 ®max 0 0 |
£1 |
Решение:
Формируем задачу по исходным данным:
(4)
Составим функцию Гамильтона
Уравнения Эйлера-Лагранжа имеет вид:
(5)
(6)
(7)
Поскольку – подвижна, то используем условие трансверсальности:
Но из (5) видно, что y1 = С1 Þ С1 = 1. Тогда из (7) видно, что y3 = t2 /2-C2 t+C3 , - то есть это квадратичная парабола ветвями вверх, которая может дважды пересечь уровень y3 = 0 и возможных порядок следования интервалов знакопостоянства следующий: +, -, +.
Из принципа максимума следует:
,
а следовательно:
Тогда, поскольку y3 меняет знак дважды, (пусть в моменты t1 и t2 ) можем записать
(8)
Подставим в (3) и получим, проинтегрировав уравнение (3)
(9)
Используя начальные и конечные условия для х3
и условия непрерывности в t1
и t2
получим:
(10)
Подставим (9) и константы из (10) в (2) и проинтегрируем. Получим:
(11)
Используя начальные и конечные условия для х2 и условия непрерывности в t1 и t2 , получим:
Используем непрерывность при
и
:
Собрав уравнения (10) и полученное уравнение составим систему уравнений:
(12-14)
Подставив (12) в (13), получим уравнение
.
Подставим (13) в полученное уравнение (вместо ):
Тогда t1 из (12) равно
и, наконец,
Подставим (11), с учетом найденных констант в (1):
(15)
Исходя из начального условия и условия непрерывности получим:
Таким образом: моменты переключения: t1
=1/4, t2
=3/4, а заданы уравнениями(15), (11), (9) и (8) с известными константами.
Задание №6
Установить управляемость и наблюдаемость линейной системы:
где
.
Решение:
Для оценки управляемости составим матрицу управляемости (учтем, что n=3);
Y = (B, AB, A2 B):
Таким образом
Взяв минор из 1,2 и 3 столбцов можно видеть, что
.
Следовательно, rang(Y)=3=n и система вполне управляема.
Для оценки наблюдаемости системы составим матрицу наблюдаемости (n=3):
H=(CT , AT CT , (AT )2 CT );
.
Таким образом
Взяв минор из 1, 2 и 3 столбцов можно видеть, что
Таким образом rang(H) = 3 = n, а следовательно система вполне наблюдаема.
Задание №7
Для линейной системы и квадратичного критерия
выполнить синтез оптимального управления с обратной связью
A | B | Q | R |
0 1 1 0 |
1 0 |
1 0 0 0 |
1 |
Решение: Требуется выполнить синтез стационарного регулятора. Для этого воспользоваться алгебраическим матричным уравнением Риккати:
где
,
причем матрица l>0 (положительно определена).
Сравнивая коэффициенты матрицы слева и справа, стоящих на одинаковых местах получим систему уравнений:
Решая систему уравнений с учетом положительной определенности матрицы l, получим:
Тогда для уравнения, которое имеет вид
получим:
Похожие работы
-
Нелинейная теория функции Зильберта в частных производных
Министерство Образования и Науки Украины Харьковский национальный университет имени Н.Н. Зильберта А.А. Тензор, В.В. Невязкин Нелинейная теория функции Зильберта
-
Решение нелинейных уравнений
Задание №1 Отделить корни уравнения графически и уточнить один из них: · методом половинного деления; · методом хорд; · методом касательных; · методом секущих;
-
Основные понятия и решения моделирования
Юридический техникум Рассмотрено и одобрено ПЦК г. Кропоткин программирования Председатель ПЦК Покалицына О.В. План чтения лекции по учебной дисциплине
-
Контрольная работа по Математическому моделированию
Задание 1. Решить систему линейных уравнений методом Гаусса. Решение. Умножим первое уравнение на -2 и сложим со вторым, умножим третье уравнение на -2 и сложим с первым, умножим четвертое уравнение на -2 и сложим с первым.
-
Контрольная работа по Начертательной геометрии
Контрольная работа Задание № 1. Для фермы, изображённой на схеме: Посчитать степень статической определимости. Сделать проверку на мгновенную и геометрическую неизменяемости.
-
Экзаменационные билеты по методам оптимизации за весенний семестр 2001 года
примерный перечень экзаменационных вопросов методы оптимизации Сформулируйте понятие «оптимизации». Приведите примеры сфер деятельности, где можно использовать методы оптимизации.
-
по линейной алгебре
Министерство образования РФ Московский государственный университет сервиса Региональный институт сервиса Контрольная работа по математике Выполнил студент 1 курса
-
Модели и методы принятия решений
Нахождение экстремумов функций методом множителей Лагранжа. Выражение расширенной целевой функции. Схема алгоритма численного решения задачи методом штрафных функций в сочетании с методом безусловной минимизации. Построение линий ограничений.
-
Поиск оптимальных решений
Основные понятия оптимизационных задач. Нахождение наибольших или наименьших значений многомерных функций в заданной области. Итерационные процессы с учетом градиента. Функционал для градиентного равенства и применение его в задачах условной оптимизации.
-
Классические методы безусловной оптимизации
ТЕМА Классические методы безусловной оптимизации Введение Как известно, классическая задача безусловной оптимизации имеет вид: Существуют аналитические и численные методы решения этих задач.