본 논문에서는 시간에 따라 지수적으로 감소하는 할인 계수를 포함하는 성능 함수를 고려하여 무한 시간 지평에 대한 최적 H∞ 제어 문제를 해결하는 새로운 방법을 제시합니다. 이 방법은 할인된 해밀턴-야코비-아이작스(HJI) 방정식의 안정 매니폴드를 기반으로 하며, 딥러닝 알고리즘을 사용하여 근사화합니다.
알 수 없는 외란이 있는 선형 시불변 시스템의 정상 상태 및 과도 성능을 동시에 최적화하는 제어 방법론을 제시하며, 외란 정보를 요구하는 최적 제어기와 외란 정보 없이 구현 가능한 준 최적 제어기를 제안하고 그 성능을 분석합니다.
본 논문에서는 상태 제약이 있는 분산 추적 유형 최적 제어 문제에 대한 효율적인 수치적 해법을 제시합니다. 이는 시공간 유한 요소법과 반 매끄러운 뉴턴 방법을 사용하여 이산화된 변분 부등식을 풀어 최적 상태를 찾습니다.