Stochastic maximum principle for mean-field forward-backward stochastic control system with terminal state constraints
Stochastic maximum principle for mean-field forward-backward stochastic control system with terminal state constraints
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具有终端状态约束的平均场前向-后向随机控制系统的随机极大值原理
DOI：
10.1007/s11425-015-5068-3
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发表时间：
2015-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Qingmeng Wei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Qingmeng Wei
本文考虑了一个具有状态约束的最优控制问题，其中控制系统由平均场正倒向随机微分方程（Mean-field Forward-Backward Stochastic Differential Equation，简称MFFB）描述，容许控制是平均场型的.充分利用倒向随机微分方程理论，将原控制系统转化为一个等价的倒向形式，即，控制系统中的方程都是反向的。此外，Ekeland变分原理帮助我们处理状态约束，使我们得到一个随机最大值原理的最优控制的必要条件的特征。我们还研究了一个带状态约束的随机线性二次控制问题。
In this paper, we consider an optimal control problem with state constraints, where the control system is described by a mean-field forward-backward stochastic differential equation (MFFBSDE, for short) and the admissible control is mean-field type. Making full use of the backward stochastic differential equation theory, we transform the original control system into an equivalent backward form, i.e., the equations in the control system are all backward. In addition, Ekeland’s variational principle helps us deal with the state constraints so that we get a stochastic maximum principle which characterizes the necessary condition of the optimal control. We also study a stochastic linear quadratic control problem with state constraints.
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DOI：
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发表时间：
1999-06
期刊：
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影响因子：
--
作者：
J. Yong;X. Zhou
通讯作者：
J. Yong;X. Zhou
影响因子：
1.8
作者：
Daniel Andersson;Boualem Djehiche
通讯作者：
Daniel Andersson;Boualem Djehiche
影响因子：
1.4
作者：
Shaolin Ji;S. Peng
通讯作者：
Shaolin Ji;S. Peng
影响因子：
1.6
作者：
T. Bielecki;Hanqing Jin;S. Pliska;X. Zhou
通讯作者：
T. Bielecki;Hanqing Jin;S. Pliska;X. Zhou
影响因子：
10.2
作者：
J. Bismut
通讯作者：
J. Bismut