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Data‐driven policy iteration algorithm for continuous‐time stochastic linear‐quadratic optimal control problems

代数Riccati方程 最优控制 数学 趋同(经济学) 数学优化 克罗内克产品 算法 随机控制 线性系统 计算机科学 Riccati方程 克罗内克三角洲 偏微分方程 数学分析 物理 量子力学 经济 经济增长
作者
Heng Zhang,Na Li
出处
期刊:Asian Journal of Control [Wiley]
标识
DOI:10.1002/asjc.3223
摘要

Abstract This paper studies a continuous‐time stochastic linear‐quadratic (SLQ) optimal control problem on infinite‐horizon. Combining the Kronecker product theory with an existing policy iteration algorithm, a data‐driven policy iteration algorithm is proposed to solve the problem. In contrast to most existing methods that need all information of system coefficients, the proposed algorithm eliminates the requirement of three system matrices by utilizing data of a stochastic system. More specifically, this algorithm uses the collected data to iteratively approximate the optimal control and a solution of the stochastic algebraic Riccati equation (SARE) corresponding to the SLQ optimal control problem. The convergence analysis of the obtained algorithm is given rigorously, and a simulation example is provided to illustrate the effectiveness and applicability of the algorithm.
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