部分可观测信息下的双重随机最优控制理论及其应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11301298
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0601.控制中的数学方法
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

This research program concerns partially observed doubly stochastic systems, which includes partially observed optimal control problem of backward doubly stochastic systems and forward-backward doubly stochastic systems. Combining Girsanov's theory and the spike variational method, the maximum principle and sufficient condition for partially-observed optimal control of forward-backward doubly stochastic systems are obtained on the assumption that the control domain is not necessarily convex. By Ekeland's variational principle, the maximum principle for partially observed optimal control of forward-backward doubly stochastic systems with state constraints are given. As an application of the maximum priciple, one kind of partially observed linear quadratic optimal control problem is studied. The maximum principle for partially observed risk-sensitive optimal control of backward doubly stochastic systems are given. As a special case of partial information, the general stochastic maximum principle for fully observed risk-sensitive optimal control problem is obtained. One kind of partially-observed linear-quadratic non-zero sum doubly stochastic differential game is studied. The Nash equilibrium point of this kind of game problem is obtained.
本项目旨在深入研究部分可观测信息下的双重随机系统,解决倒向双重随机系统和正倒向双重随机系统在部分可观测信息下的最优控制问题。在控制域为非凸的情形下,结合Girsanov定理和针状变分方法,建立部分可观测信息下正倒向双重随机最优控制问题的最大值原理和最优性的充分条件;在带有状态约束的情形下,建立部分可观测信息下正倒向双重随机最优控制问题的最大值原理;作为最大值原理的应用,我们研究一类部分可观测的线性二次最优控制问题。在风险敏感情形下,研究一类部分可观测信息的倒向双重随机最优控制问题,得到部分可观测信息的倒向双重随机最优控制问题的一般随机最大值原理。作为部分可观测信息的特例,我们讨论完全可观测的风险敏感双重随机最优控制问题的一般最大值原理。研究一类部分可观测的线性二次非零和双重随机微分对策问题,获得开环Nash均衡点存在的必要的和充分的最优条件。

结项摘要

本项目深入研究了部分可观测信息下的双重随机系统,解决倒向双重随机系统和正倒向双重随机系统在部分可观测信息下的最优控制问题。在控制域为非凸的情形下,结合Girsanov定理和针状变分方法,建立了部分可观测信息下正倒向双重随机最优控制问题的最大值原理和最优性的充分条件;在带有状态约束的情形下,建立了部分可观测信息下正倒向双重随机最优控制问题的最大值原理;作为最大值原理的应用,我们研究了一类部分可观测的线性二次最优控制问题。在风险敏感情形下,研究了一类部分可观测信息的倒向双重随机最优控制问题,得到部分可观测信息的倒向双重随机最优控制问题的一般随机最大值原理。作为部分可观测信息的特例,我们讨论了完全可观测的风险敏感双重随机最优控制问题的一般最大值原理。研究了一类部分可观测的线性二次非零和双重随机微分对策问题,获得了开环Nash均衡点存在的必要的和充分的最优条件。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Mean-Field Linear-Quadratic-Gaussian (LQG) Games for Stochastic Integral Systems
随机积分系统的平均场线性二次高斯 (LQG) 博弈
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Ieee Transactions ON Automatic Control
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Huang; Jianhui;Li; Xun;Wang; Tianxiao
  • 通讯作者:
    Tianxiao
A class of backward doubly stochastic differential equations with discontinuous coefficients
一类具有间断系数的倒向双随机微分方程
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qingfeng Zhu;Yufeng Shi
  • 通讯作者:
    Yufeng Shi
Comparison theorems for some backward stochastic Volterra integral equations
一些向后随机Volterra积分方程的比较定理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Stochastic Processes and Their Applications
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Wang; Tianxiao;Yong; Jiongmin
  • 通讯作者:
    Jiongmin
Linear quadratic stochastic integral games and related topics
线性二次随机积分博弈及相关主题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Science China-Mathematics
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Wang TianXiao;Shi YuFeng
  • 通讯作者:
    Shi YuFeng
Comparison theorems for anticipated BSDEs with non-Lipschitz coefficients
预期 BSDE 与非 Lipschitz 系数的比较定理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Mathematical Analysis and Applications
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Zhang; Feng
  • 通讯作者:
    Feng

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其他文献

局部Lipschitz条件下的正倒向重随机微分方程
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    山东大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    石玉峰;朱庆峰
  • 通讯作者:
    朱庆峰
平均场倒向重随机微分方程及其应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    数学年刊(A辑)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱庆峰;王天啸;石玉峰
  • 通讯作者:
    石玉峰
带跳的倒向重随机微分方程的比较定理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    烟台大学学报(自然科学与工程版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    石玉峰;朱庆峰;刘贵基
  • 通讯作者:
    刘贵基
实时组织弹性成像及血清学指标评估乙型肝炎患者肝纤维化程度及门静脉压力研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国全科医学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丰锦春;李军;徐丽红;朱庆峰;赵瑾;张示杰;吴向未;杨宏强;王甲嘉;杜婷婷;孙红;彭心宇
  • 通讯作者:
    彭心宇
一般正倒向重随机微分方程的解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    应用数学和力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱庆峰;石玉峰;宫献军
  • 通讯作者:
    宫献军

其他文献

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朱庆峰的其他基金

平均场双重随机系统的最优控制理论及其在金融中的应用
  • 批准号:
    11671229
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    48.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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