МЕТОД НА ЛИНЕЙНОТО МАТРИЧНО НЕРАВЕНСТВО ЗА СТОХАСТИЧЕН МОДЕЛ НА СКОКООБРАЗНИ МАРКОВСКИ ЛИНЕЙНИ СИСТЕМИ

Abstract

Разглеждаме един клас от линейноквадратични стохастични модели на Марковски скокообразни системи. Целта в модела е намирането на най-доброто управление за модела. Търсенето на функцията на управление преминава през пресмятане на максималното решение на система от обобщени дискретни Рикатиеви уравнения. Ефективен метод за намиране на максималното решение е метода на линейното матрично неравенство (стандартен метод). В настоящата статия представяме две нови модификации на метода на линейното матрично неравенство. Проведени са числени експерименти за сравняване на изчислителните характеристики на модифицираните методи и стандартния метод. Експериментите показват ефективността на новите методи спрямо стандартния метод. We consider a special class of linear quadratic stochastic models on Markov jump linear system. The aim is to find the best control function for a model. The search of the control function passes trough the computation of the maximal solution to a system of the general discrete time Riccati equations. An effective method for finding the maximal solution is the method of a linear matrix inequality (a standard method). In this paper we present two new modifications of the method of a linear matrix inequality. The numerical experiments for comparing the computational characteristics of the modified methods and the standard method are executed. The numerical experiments show the effectiveness of new methods to the standard method.