Literatur vom gleichen Autor/der gleichen Autor*in
plus bei Google Scholar

Bibliografische Daten exportieren
 

Numerical methods for nonlinear optimal control problems

Titelangaben

Grüne, Lars:
Numerical methods for nonlinear optimal control problems.
In: Samad, Tariq ; Baillieul, John (Hrsg.): Encyclopedia of Systems and Control. - London : Springer , 2014
ISBN 978-1-447-15057-2
DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-5102-9_208-2

Dies ist die aktuelle Version des Eintrags.

Weitere URLs

Abstract

In this article we describe the three most common approaches for numerically solving nonlinear optimal control problems governed by ordinary differential equations. For computing approximations to optimal value functions and optimal feedback laws we present the Hamilton-Jacobi-Bellman approach. For computing approximately optimal open loop control functions and trajectories for a single initial value, we outline the indirect approach based on Pontryagin's Maximum Principles and the approach via direct discretization.

Weitere Angaben

Publikationsform: Aufsatz in einem Buch
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: ordinary differential equations; optimal control; Hamilton-Jacobi-Bellman approach; Pontryagin Maximum Principle; direct discretization
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) - Univ.-Prof. Dr. Lars Grüne
Profilfelder > Advanced Fields > Nichtlineare Dynamik
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik)
Profilfelder
Profilfelder > Advanced Fields
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 28 Apr 2015 09:32
Letzte Änderung: 09 Jan 2024 13:23
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/11288

Zu diesem Eintrag verfügbare Versionen