Tato práce se zabývala suboptimálními přístupy k otázce řízení za neurčitosti, zejména pak metodou stochastického iterativního dynamického programování (SIDP). 

V úvodu práce byla formulována úloha stochastického řízení s aditivní ztrátou, která byla řešena pomocí dynamického programování. Úloha stochastického řízení byla následně modifikována na úlohu řízení systému s neúplným pozorováním a neznámými parametry.

V další části práce byly představeny některé principy a metody, kterými lze nalézt suboptimální řídící strategii. Jednalo se zejména o návrh pomocí duálního řízení, certainty equivalent (CE), cautious control (CC), použití metody Monte Carlo a iterativního dynamického programování.

Navržené principy byly posléze použity k návrhu řízení jednoduchého systému s neznámým parametrem $\theta$. Při provedených simulacích pro apriorní informaci $\hat{\theta}_0 \in \{1,10\}$ se ukázalo jako nejlepší řízení to, které poskytla neduální metoda cautious control. V případě $\hat{\theta}=0$ bylo však řízení poskytnuté touto metodou nepoužitelné. Oproti tomu duální metody (SIDP a regulátor přejatý z \cite{astrom1986dual}) poskytovaly dobré výsledky pro libovolné  $\hat{\theta}_0$. Výsledky obou duálních metod bylo velmi podobné při velkém rozptylu $P_0$ počátečního odhadu $\theta$. 
 
Řídící strategie navržená metodou SIDP byla úspěšná zejména při špatné identifikaci systému. Řízení navržené touto metodou bylo velmi robustní vzhledem k špatné apriorní informaci. V případě značně odlišné apriorní informace od skutečné hodnoty parametru pak bylo řízení pomocí SIDP nejúspěšnější. Algoritmus SIDP se proto ukázal jako vhodný pro navržení řídící strategie pro systém s velkou počáteční neznalostí, kdy apriorní informace není příliš spolehlivá.

Dle simulace zaměřené na výpočetní nároky algoritmu SIDP, je použití této metody na komplexnější úlohy v uvedené podobě možné pouze na krátkých řídících horizontech a pro nepříliš jemnou diskretizaci. V ostatních situacích by bylo vhodné použít metodu SIDP v kombinaci s nějakou výpočetně efektivní metodou. Tato kombinovaná metoda by pak aplikovala řídící zásahy generované pomocí SIDP pouze v případě, že by neznalost v identifikaci systému přesáhla jistou zvolenou mez. Tak by se využilo robustnosti metody SIDP a zároveň minimalizovaly její výpočetní nároky, protože když by se systém opět dobře zidentifikoval, řízení by pokračovalo výpočetně efektivní metodou.
