We study a model for the exploitation of renewable stocks developed in Clark et al. (Econometrica 47 (1979), 25-47). In this particular control problem, the control law contains a measurable and an impulsive control component. We formulate Pontryagin's maximum principle for this kind of control problems, proving first order necessary conditions of optimality. Manipulating the correspondent Lagrange multipliers we are able to define two special switch functions, that allow us to describe the optimal trajectories and control policies nearly completely for all possible initial conditions in the phase plane.


翻译:我们研究了克拉克等人开发的开发可再生种群的模式(Econoricta 47(1979), 25-47),在这一具体的控制问题中,控制法包含一个可测量和冲动控制部分,我们为这种控制问题制定了Pontryagin的最大原则,证明第一阶必要的最佳条件。我们操纵了相应的拉格朗格乘数,可以确定两个特殊的开关功能,使我们能够对阶段平面上所有可能的初始条件几乎完全描述最佳轨迹和控制政策。

0
下载
关闭预览

相关内容

Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Random and quasi-random designs in group testing
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月14日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员