Perturbation method and regularization of the Lagrange principle in a nonlinear optimal control problem with pointwise state equality-constraint

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The regularization of the Lagrange principle (LP) and the Kuhn-Tucker theorem (KTT) in a non-differential form is considered in a nonlinear (non-convex) optimal control problem for a system of ordinary differential equations with a pointwise state equality constraint. The existence of a solution to the problem is not assumed a priori. The equality constraint contains an additive parameter, which makes it possible to use the "nonlinear version" of the perturbation method to study the problem. The main purpose of the regularized LP and KTT is to stably generate generalized minimizing sequences (GMS) in the problem under consideration. They can be interpreted as GMS-forming (regularizing) operators that associate with each set of initial data of the problem a subminimal (minimal) of its regular augmented Lagrangian (AL) functional corresponding to this set, the dual variable in which is generated in accordance with the Tikhonov stabilization procedure of the dual problem. The construction of the AL is completely determined by the form of the "nonlinear" subdifferentials (proximal subgradient, Frechet subdifferential) of the lower semicontinuous function of values as a function of the problem parameter. Regularized LP and KTT "overcome" the properties of ill-posedness of classical analogs, thus giving a theoretical basis for creating stable methods for solving nonlinear optimal control problems. In the particular case when the problem is regular in the sense of the existence of a generalized Kuhn-Tucker vector in it, and its initial data depend affinely on the control, the limit transition in the relations of the regularized KTT leads to optimality conditions in the form of the corresponding non-differential KTT and Pontryagin's maximum principle.

About the authors

Mikhail I. SUMIN

Derzhavin Tambov State University

Author for correspondence.
Email: m.sumin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3700-6428

Doctor of Physics and Mathematics, Leading Researcher

Russian Federation, 33 Internatsionalnaya St., Tambov 392000, Russian Federation

References

  1. F.P. Vasil’ev, Optimization methods: In 2 books, MCCME, Moscow, 2011 (In Russian).
  2. J. Hadamard, Le probl`eme de Caucy et les ґequations aux dґerivґees partielles linґeaires hyperbolicues, Hermann, Paris, 1932.
  3. A.N. Tikhonov, V.Ya. Arsenin, Solutions of Ill-Posed Problems, Winston; Halsted Press, Washington–New York, 1977.
  4. A.D. Ioffe, V.M. Tikhomirov, Theory of Extremal Problems, North-Holland Publishing Company, Amsterdam–New York–Oxford, 1979.
  5. V.M. Alekseev, V.M. Tikhomirov, S.V. Fomin, Optimal Control, Plenum Press, New York, 1987.
  6. Ill-posed Problems in the Natural Science, eds. A.N. Tikhonov, A.V. Goncharskii, MSU Publ., Moscow, 1987 (In Russian).
  7. A.N. Tikhonov, A.S. Leonov, A.G. Yagola, Nonlinear Ill-Posed Problems, Taylor and Francis, London, 1998.
  8. M.I. Sumin, “Regularized parametric Kuhn–Tucker theorem in a Hilbert space”, Comput. Math. Math. Phys., 51:9 (2011), 1489–1509.
  9. M.I. Sumin, “Regularized Lagrange principle and Pontryagin maximum principle in optimal control and in inverse problems”, Trudy Inst. Mat. Mekh. UrO RAN, 25:1 (2019), 279–296 (In Russian).
  10. M.I. Sumin, “Lagrange principle and its regularization as a theoretical basis of stable solving optimal control and inverse problems”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 26:134 (2021), 151–171 (In Russian).
  11. A.V. Arutyunov, Optimality Conditions: Abnormal and Degenerate Problems, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht–Boston–London, 2000.
  12. A.A. Milyutin, A.V. Dmitruk, N.P. Osmolovsky, The Maximum Principle in Optimal Control, Center for Applied Research of the Faculty of Mechanics and Mathematics of MSU, Moscow, 2004 (In Russian).
  13. M.I. Sumin, “Stable sequential Kuhn–Tucker theorem in iterative form or a regularized Uzawa algorithm in a regular nonlinear programming problem”, Comput. Math. Math. Phys., 55:6 (2015), 935–961.
  14. M.I. Sumin, “Perturbation method and regularization of the Lagrange principle in nonlinear constrained optimization problems”, Comput. Math. Math. Phys., 64:12 (2024), 2823-2844.
  15. M.I. Sumin, “On regularization of the classical optimality conditions in convex optimal control problems”, Trudy Inst. Mat. Mekh. UrO RAN, 26:2 (2020), 252–269 (In Russian).
  16. J. Warga, Optimal Control of Differential and Functional Equations, Academic Press, New York, 1972.
  17. E.G. Golshtein, Duality Theory in Mathematical Programming and Its Applications, Nauka Publ., Moscow, 1971 (In Russian).
  18. P.D. Loewen, Optimal Control via Nonsmooth Analysis, CRM Proceedings & Lecture Notes, 2, Amer. Math. Soc., Providence, RI, 1993.
  19. F.H. Clarke, Yu.S. Ledyaev, R.J. Stern, P.R. Wolenski, Nonsmooth Analysis and Control Theory, Graduate Texts in Mathematics, 178, Springer-Verlag, New York, 1998.
  20. B.S. Mordukhovich, Variational Analysis and Generalized Differentiation I: Basic Theory, Grundlehren der mathematischen Wissenschaften, 330, Springer, Berlin, 2006.
  21. M.I. Sumin, “Perturbation method, subdifferentials of nonsmooth analysis, and regularization of the Lagrange multiplier rule in nonlinear optimal control”, Trudy Inst. Mat. Mekh. UrO RAN, 28:3 (2022), 202–221 (In Russian).
  22. M.I. Sumin, “On regularization of the nondifferential Kuhn–Tucker theorem in a nonlinear problem for constrained extremum”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 27:140 (2022), 351–374 (In Russian).
  23. V.A. Trenogin, Functional analysis, Nauka Publ., M., 1980 (In Russian).
  24. M.I. Sumin, “Nondifferential Kuhn–Tucker theorems in constrained extremum problems via subdifferentials of nonsmooth analysis”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 25:131 (2020), 307–330 (In Russian).
  25. L. Young, Lectures on the Calculus of Variations and Optimal Control Theory, Saunders, Philadelphia, 1969.
  26. M.I. Sumin, “On ill-posed problems, extremals of the Tikhonov functional and the regularized Lagrange principles”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 27:137 (2022), 58–79 (In Russian).
  27. D.-P. Bertsekas, Constrained optimization and Lagrange multiplier methods, Academic Press, New York–London–Paris–San Diego–SanFrancisco–Sao Paulo–Sydney–Tokyo–Toronto, 1982.
  28. M. Minoux, Mathematical Programming: Theory and Algorithms, Wiley, New York, 1986.
  29. E.G. Gol’shtein, N.V. Tret’yakov, Augmented Lagrangians: Theory and Optimization Methods, Nauka Publ., Moscow, 1989 (In Russian).
  30. J.-P. Aubin, L’analyse non lineaire et ses motivations economiques, Masson, Paris–New York, 1984.
  31. M.I. Sumin, “Duality-based regularization in a linear convex mathematical programming problem”, Comput. Math. Math. Phys., 47:4 (2007), 579–600.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».