为了解决最优控制问题,必须建立描述受控运动过程的运动方程,给出控制变量的允许取值范围,指定运动过程的初始状态和目标状态,并且规定一个评价运动过程品质优劣的性能指标。通常,性能指标的好坏取决于所选择的控制函数和相应的运动状态。系统的运动状态受到运动方程的约束,而控制函数只能在允许的范围内选取。因此,从数学上看,确定最优控制问题可以表述为:在运动方程和允许控制范围的约束下,对以控制函数和运动状态为变量的性能指标函数(称为泛函)求取极值(极大值或极小值)。解决最优控制问题的主要方法有古典变分法、极大值原理和动态规划。
研究对泛函求极值的一种数学方法。古典变分法只能用在控制变量的取值范围不受限制的情况。在许多实际控制问题中,控制函数的取值常常受到封闭性的边界限制,如方向舵只能在两个极限值范围内转动,电动机的力矩只能在正负的最大值范围内产生等。因此,古典变分法对于解决许多重要的实际最优控制问题,是无能为力的。
极大值原理,是分析力学中哈密顿方法的推广。极大值原理的突出优点是可用于控制变量受限制的情况,能给出问题中最优控制所必须满足的条件。
动态规划是数学规划的一种,同样可用于控制变量受限制的情况,是一种很适合于在计算机上进行计算的比较有效的方法。
最优控制理论已被应用于最省燃料控制系统、最小能耗控制系统、线性调节器等。