椭圆方程约束最优控制问题的深度计算

辛梦琦, 毕春加, 杨旻

烟台大学学报(自然科学与工程版) ›› 2022, Vol. 35 ›› Issue (1) : 13 -18.

烟台大学学报(自然科学与工程版) ›› 2022, Vol. 35 ›› Issue (1) : 13 -18. DOI: 10.13951/j.cnki.37-1213/n.210606

椭圆方程约束最优控制问题的深度计算

    辛梦琦, 毕春加, 杨旻
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摘要

对于PDE约束最优控制问题,传统方法主要借助有限元、有限差分等数值离散手段。本文研究一类受椭圆方程约束的最优控制问题,将问题转化为特定的优化目标,构建出相应的损失函数,最后通过建立深度神经网络来求解。本文给出的深度学习方法具有很好的泛化性,能够求解控制变量无约束和带约束情形。最后实验结果验证了方法的有效性。

关键词

深度学习 / 神经网络 / 最优控制 / PDE约束

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辛梦琦, 毕春加, 杨旻. 椭圆方程约束最优控制问题的深度计算[J]. 烟台大学学报(自然科学与工程版), 2022, 35(1): 13-18 DOI:10.13951/j.cnki.37-1213/n.210606

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国家自然科学基金资助项目(11771257); 山东省自然科学基金资助项目(ZR2018MA008)

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