
- •Глава 1. Оптимизация статических объектов 6
- •Глава 2. Основы линейного программирования 22
- •Глава 3. Способы описания динамических систем 34
- •Глава 4. Применение вариационных методов для поиска
- •Глава 1. Оптимизация статических объектов
- •1.1. Понятие статических и динамических объектов
- •1.2. Задача нелинейного программирования
- •Задачи на условный экстремум, неопределенные множители Лагранжа
- •1.4. Пример применения метода неопределенных множителей Лагранжа для поиска наибольших значений функций
- •1.5. Общая постановка задачи линейного оценивания параметров
- •Глава 2. Основы линейного программирования
- •2.1. Постановка задачи
- •2.2. Основные геометрические фигуры в линейном программировании
- •Экстремальные точки
- •2.4. Основные теоремы об экстремальных точках
- •2.5. Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •2.6. Учет ограничений типа неравенств
- •2.7. Поиск начальной экстремальной точки
- •Глава 3. Способы описания динамических систем
- •3.1. Передаточные функции
- •3.2. Описание в форме Коши
- •3.3. Управляемость, наблюдаемость, стабилизируемость, обнаруживаемость
- •3.4. Понятие фильтра и общая задача регулирования
- •Глава 4. Применение вариационных методов для поиска оптимальных управлений
- •4.1. Понятие линейного пространства
- •4.2. Функционал и его вариация
- •4.3. Вычисление вариации функционала
- •4.4. Задача Эйлера
- •4.5. Применение уравнения Эйлера для поиска оптимального закона управления
- •4.6. Уравнение Эйлера – Пуассона и его применение
- •4.8. Неопределенные множители Лагранжа в вариационном исчислении
- •Глава 5. Вариационные задачи с подвижными границами
- •5.1.Основные виды задач с подвижными границами
- •5.2. Скольжение граничных точек по заданным траекториям
- •Глава 6. Принцип максимума
- •Постановка задачи поиска оптимального управления
- •Пояснения к получению принципа максимума
- •6.3. Динамическое программирование
- •Примеры применения динамического программирования
- •Глава 7. Аналитическое конструирование регуляторов (акор)
- •7.1. Постановка задачи
- •7.2. Решение задачи акор
- •7.3. Уравнение Риккати
- •7.4. Общие свойства решения уравнения Риккати
- •7.5. Способы решения уравнения Риккати
- •7.7. Метод диагонализации
- •Глава 8. Случайные процессы в системах управления
- •8.1. Описание случайных процессов
- •8.2. Стохастические дифференциальные уравнения
- •8.3. Прогнозирование (оценивание) значений случайных величин с использованием закона распределения
- •8.4. Линейное оценивание значений случайных величин
- •Глава 9. Фильтр калмана
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Основные принципы получения формул дискретного фильтра Калмана
- •9.3. Получение формул фильтра Калмана
5.2. Скольжение граничных точек по заданным траекториям
Одним из простых примеров задачи со скольжением граничных точек является поиск минимального расстояния между двумя непе-ресекающимися окружностями. Из геометрических соображений
53
ясно, что задача корректна и имеет простое решение. Оптимальная траектория – это часть прямой линии, соединяющей центры двух окружностей. Рассмотрим другую простую задачу. Найти линию минимальной длины, соединяющую две вертикальные прямые, описываемые уравнениями: x = a и x =b , где a , b – константы.
Эта задача приведена в книге: Г.Е. Шилова «Математический ана-лиз (специальный курс)» (М.: Гос. изд-во физ.-мат. лит-ры, 1961). Длина линии, описываемой функцией y(x) , вычисляется согласно
выражению
-
x2
L = ∫
′
2
dx .
1 + ( y )
x1
Прежде всего, следует воспользоваться тем, что оптимальная траектория является экстремалью и описывается уравнением ye = kx + c , где k , c – константы. Условие экстремума функциона-ла получается путем приравнивания нулю выражения (4.4.1) и, по-скольку оптимальная траектория – экстремаль (последнее слагае-мое в нем равно нулю), записывается в более простом виде: учиты-вая аналитический вид функции F, получим два (в данном случае одинаковых) условия: Fy ′ ( a ) = 0, Fy ′ (b) = 0 . Поэтому оптимальные траектории описываются уравнениями x = c (их много в силу оди-наковости двух полученных условий экстремума).
Рассмотрим еще один пример поиска оптимальной траектории при наличии запретной области. Найти оптимальную траекторию, соединяющую две точки с координатами: x1 = 0, y1 = 0 и x2 = 2, y2 = 9 , причем траектория должна удовлетворять неравенст-
ву y ≥ f (x) , где f ( x ) = 9 − ( x −5)2 . |
|
|
|
||
|
x2 |
|
|
|
|
Функционал имеет вид L = ∫ |
′ |
2 |
dx , и экстремалями явля- |
|
|
1 + ( y ) |
|
|
|||
ются прямые линии. |
x1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
З апишем все неизвестные в данной задаче: k ,b , x p , yp ( xp , yp – координаты точки входа экстремали ye (x) в границу y = f (x) ).
Запишем необходимые уравнения для определения неизвест-ных:
54
ye ( x1 ) = y1 , ye ( x p ) = yp , f ( x p ) = yp ,
ye′ ( x p ) = f ′( xp ).
Последнее уравнение и есть условие вхождения экстремали в границу.
Подставляя имеющиеся данные и учитывая, что k > 0 и
f ′ = −2( x −5) , получим c = 0, x p = 4, k = 4, yp = 8 .
Значение k = −4 понадобилось бы, если конечная точка искомой траектории имела бы координаты x2 = 0, y2 = 0 . В этом случае в силу симметрии задачи было бы две точки вхождения экстремали в границу и две части оптимальной траектории, являющихся экстре-малями.
Уместно заметить, что если бы в функционале была использо-вана любая функция F(x , y , y′) , зависящая только от аргумента y′ (например, характеризующая длину линии) – решение осталось бы прежним. Это связано с необходимостью использования при поис-ке решения уравнений экстремалей.
Контрольные вопросы
Какой смысл имеют условия трансверсальности?
Что такое экстремаль?
Каков порядок использования понятия экстремали в задачах с подвижными границами?
Используется ли равенство нулю вариации в задачах с под-вижными границами?
55