|
Revision 1351, 2.4 kB
(checked in by zimamiro, 13 years ago)
|
|
|
| Line | |
|---|
| 1 | Tato pr� se zab�suboptim�� p�py k ot�e ��a neur�osti, zejm� pak metodou stochastick� iterativn� dynamick� programov� (SIDP). |
|---|
| 2 | |
|---|
| 3 | V � pr� byla formulov� � stochastick� �� aditivn�tr�u, kter�yla �a pomoc�ynamick� programov�. �oha stochastick� ��yla n�edn�odifikov� na � ��yst� s ne�m pozorov�m a nezn�mi parametry. |
|---|
| 4 | |
|---|
| 5 | V dal���i pr� byly p�aveny n�er�rincipy a metody, kter�e nal� suboptim���c�trategii. Jednalo se zejm� o n�h pomoc�u�� ��certainty equivalent (CE), cautious control (CC), pou�it�etody Monte Carlo a iterativn� dynamick� programov�. |
|---|
| 6 | |
|---|
| 7 | Navr�en�rincipy byly posl� pou�ity k n�hu ��ednoduch� syst� s nezn�m parametrem $\theta$. P�oveden�mulac� pro apriorn�nformaci $\hat{\theta}_0 \in \{1,10\}$ se uk�lo jako nejlep���n�o, kter�oskytla nedu��etoda cautious control. V p��\hat{\theta}=0$ bylo v�ak ��oskytnut�outo metodou nepou�iteln�Oproti tomu du��etody (SIDP a regul�r p��ite{astrom1986dual}) poskytovaly dobr��y pro libovoln�$\hat{\theta}_0$. V�y obou du�� metod bylo velmi podobn��lk�rozptylu $P_0$ po�e�ho odhadu $\theta$. |
|---|
| 8 | |
|---|
| 9 | �d� strategie navr�en�etodou SIDP byla �n�ejm� p�atn�dentifikaci syst�. �zen�avr�en�outo metodou bylo velmi robustn�zhledem k �patn�priorn�nformaci. V p��na� odli�n�priorn�nformace od skute� hodnoty parametru pak bylo ��omoc�IDP nej�n��Algoritmus SIDP se proto uk�l jako vhodn�navr�en��c�trategie pro syst�s velkou po�e� neznalost�kdy apriorn�nformace nen�� spolehliv� |
|---|
| 10 | |
|---|
| 11 | Dle simulace zam�n�a v�n��ky algoritmu SIDP, je pou�it�� metody na komplexn��lohy v uveden�odob�o�n�ouze na kr��d�ch horizontech a pro nep� jemnou diskretizaci. V ostatn� situac� by bylo vhodn�ou��metodu SIDP v kombinaci s n�kou v�n�fektivn�etodou. Tato kombinovan�etoda by pak aplikovala ���hy generovan�omoc�IDP pouze v p���e by neznalost v identifikaci syst� p�la jistou zvolenou mez. Tak by se vyu�ilo robustnosti metody SIDP a z�ve�nimalizovaly jej��n��ky, proto�e kdy� by se syst�op�dob�dentifikoval, ��y pokra�alo v�n�fektivn�etodou. |
|---|
