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随机控制或随机最优控制是控制理论的一个子领域，它涉及到观察中或驱动系统进化的噪声中存在的不确定性。系统设计者以贝叶斯概率驱动的方式假设，具有已知概率分布的随机噪声会影响状态变量的演变和观察。随机控制的目的是设计受控变量的时间路径，以最小的成本执行所需的控制任务，尽管存在这种噪声，但以某种方式定义。
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代写随机控制作业代写stochastic control
在随机控制中，一个研究得极为透彻的表述是线性二次高斯控制。这里的模型是线性的，目标函数是二次形式的期望值，而干扰是纯加性的。对于只有加性不确定性的离散时间集中系统的一个基本结果是确定性等价特性：这种情况下的最优控制方案与没有加性干扰时得到的方案相同。这一特性适用于所有具有线性演化方程、二次成本函数和仅以加法方式进入模型的噪声的集中式系统；二次假设允许遵循确定性等价特性的最优控制律是控制器观测值的线性函数。
随机控制包含几个不同的主题，列举如下：
离散时间Discrete time代写
在离散时间背景下，决策者在每个时间段观察状态变量，可能带有观察噪声。目标可能是优化从现在到最后关注期的所有时间段的非线性（可能是二次）目标函数的预期值之和，或者只优化最后一期的目标函数值。在每个时间段都要进行新的观测，控制变量要进行优化调整。找到当前时间的最优解可能涉及到从上一时期到当前时期的矩阵李卡蒂方程的逆向迭代。
连续时间Continuous time代写
如果模型是连续时间的，控制器知道系统在每个瞬间的状态。其目标是最大化一个积分，例如，从零点（现在）到终点时间T的范围内的状态变量的凹函数，或者在未来某个日期T的状态变量的凹函数。
随机模型预测控制Stochastic model predictive control代写
在文献中，有两种类型的随机系统的MPC；鲁棒模型预测控制和随机模型预测控制（SMPC）。稳健模型预测控制是一种比较保守的方法，它在优化程序中考虑了最坏的情况。然而，这种方法与其他稳健控制类似，会使整个控制器的性能变差，也只适用于有边界的不确定因素的系统。另一种方法，SMPC，考虑了软约束，通过概率不等式来限制违反的风险。
其他相关科目课程代写：
- 随机过程Stochastic process
- 控制理论Control theory
- 乘法器的不确定性Multiplier uncertainty
- 随机调度 Stochastic scheduling
随机控制的相关
现代工程系统越来越复杂，由许多相互依赖的动态部分组成。这可以使我们开发一个新的框架来处理大量的数据，并提供实时控制行动，使相关的利益最大化。然而，随着我们转向越来越复杂的系统，我们需要开发新的分散控制方法，以优化其实体之间的互动对系统行为的影响。
集中式随机控制一直是控制具有随机不确定性的复杂系统的普遍方法。集中式随机控制是指由一个决策者对具有外部干扰和噪声观测的系统进行多阶段优化的问题。推导集中式随机控制问题解决方案的一个关键假设是，决策者完全回忆起所有过去的控制行动和观测。
Modern engineering systems are increasingly complex and include many interdependent and dynamic parts. This can allow us to develop a new framework to handle large amounts of data and provide real-time control actions to maximize the benefits involved. However, as we move to increasingly complex systems, we need to develop new decentralized control methods to optimize the impact of the interactions between their entities on the behavior of the system.
Centralized stochastic control has been the prevalent method for controlling complex systems with stochastic uncertainty. Centralized stochastic control is the multi-stage optimization problem of a system with external disturbances and noisy observations by a single decision maker. A key assumption in deriving solutions to centralized stochastic control problems is that the decision maker has complete memory of all past control actions and observations.
随机控制课后作业代写
随机控制课后作业代写的应用代写
近年来，在随机控制及相关领域取得了重大进展。随着前向-后向随机微分方程工作的继续，人们发现了随机控制中关于时间不一致的提出的新问题。数学界和控制工程界都对处理均值场游戏和均值场型控制表现出兴趣。随机控制和确定控制的计算方面仍然是一个具有挑战性的问题。最大加法的想法已被大量利用。解决相关的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）偏微分方程（包括确定性控制的解决方案）的新计算方法也得到了研究。
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