马尔可夫跳跃控制器

多目标帕累托最优

通过耦合广义Riccati微分方程实现线性马尔可夫跳跃随机系统的多目标帕累托最优控制，适用于多个实体和性能指标的复杂场景。

Le, Wang · Kai, Cui · Jiang, Xiushan · 赵东亚 · 76407255

Kongzhi Lilun Yu Yinyong/Control Theory and Applications 2025

技术优势

多目标一次求解

证明帕累托最优与加权和优化的等价性，将多目标问题转化为单一加权和最优控制问题，避免了多次求解的繁琐。

有解可依

给出了帕累托有效策略的解析形式，通过一组耦合广义Riccati微分方程和线性微分方程即可获得，便于工程实现。

应用场景

• 随机最优控制：为含马尔可夫跳跃和乘性噪声的系统求取帕累托最优控制律。
• 多智能体系统：协调多个有各自目标的智能体，得到整体非劣的控制策略。
• 随机系统控制：将随机扰动和模态跳变纳入设计，求解多目标最优控制。
• 鲁棒控制：用加权和方法保证多个性能指标同时达到可接受水平。