It has been recognized, virtually from the time of its inception, that fisheries economics, like other aspects of resource economics, should ideally be cast in capital-theoretic terms. The fish population or biomass can be viewed as a capital stock in that, like conventional or man-made capital, it is capable of yielding a sustainable consumption flow through time. This study is to introduce the optimal control theory which was extended from the theory of calculus of variations into the study of former static theory of fisheries economics started by Gordon (1954). The optimal control theory eliminated the inadequacies of the classical techniques to a large extent. From this point of view, this study, on the base of Schaefer model, summerizes most of major results achieved so far, but does so in a manner such that the links with capital theory are made transparent. This study explores two sets of problems. The first concerns the optimal approach to the equilibrium stock, i.e. the optimal investment policy. The second set of problems arises from the relaxation of the highly restrictive assumption of autonomy (i.e. the assumption that the parameters are independent of time), then concludes the relaxation of linearity assumption together with the complexities caused by that.
This paper presents a design method for PID controller using optimal control theory. The procedures of the applied method consist of (1) sampling the system response to the test signal, (2) processing the sampled data using RPE method to identify the parameters of the plant, (3) calculating the optimal value of the PID controller parameters using LQ theory. This controller is implemented on the digital computer and applied to real servomechanism, yielding satisfactory result.
The paper illustrates a possible application of control theory to an economic growth system. Simultaneous nonlinear system of differential equations has been modeled which is different from the traditional formulation, based on the theory of economic growth for a two-sector (dual) economy. Necessary and sufficient conditions for the existence of the optimal control are derived directly from the Hamiltonian, and the optimal controls are also obtained by solving simultaneous equations. Obtaining the trajectories of the optimal control and state variables, however, should rely on the numerical procedures. Empirical application has been conducted for the case of the Korean economy as an illustration.
Long bridges, such as suspension bridges and diagonal bridges, are complex phenomena that show different behaviors depending on the shape and rigidity of the cross sections, such as wind vibrations and liquid vibrations from earthquakes in liquid storage containers. This is called the lower skirt on the lower side of the bridge, and the installation of lower skirt is effective for release and vortex vibrations caused by rapid winds, and that increases the stability of the wind resistance of the bridge. Optimal shape and installation of the lower skirt is also essential to make maximum wind speed effect of the lower skirt. Therefore, this study proposes a numerical analysis method to control the vibration of a bridge by calculating the optimal installation angle of an optimal lower skirt according to the optimal control theory and this study evaluates the impact on the optimal control system by minimizing the dominance equation with an evaluation function,which is an indicator for evaluating the optimal control theory state.
A stochastic optimal LQR control problem under some integral quadratic (IQ) constraints is studied, with cross terms in both the cost and the constraint functionals, allowing all the control weighting matrices being indefinite. Sufficient conditions for the well-posedness of this problem are given. When these conditions are satisfied, the optimal control is explicitly derived via dual theory.
This work deals with fast-to-compute global control laws for time-optimal motion of strongly nonlinear dynamic systems like resolute robots. the theory of cell-to-cell mappings for dynamical systems offer the possibility of doing the vast majority of the control law computation offline in case of time optimization with constrained inputs. These cells result from a coarse discretization of likely swaths of state space into a set of nonuniform, contiguous volumes of relatively simple shapes. Once the cells have been designed, the bang-bang schedules for the inputs are determined for all likely starting cells and terminating cells. the resulting control law is an open-loop optimal control law with feedback monitoring and correction.
In this paper we deal with the duality theory of optimality for an optimal control problem governed by a class of second order evolution equations. First we establish the dual control systems by using conjugate functions and then associate them to the original optimization problem.
This paper presents an reduced-order near-optimal controller for the congestion control of Available Bit Rate (ABR) service in Asynchronous Transfer Mode (ATM) networks. We introduce the model, of a class of ABR traffic, that can be controlled using a Explicit Rate feedback for congestion control in ATM networks. Since there are great computational complexities in the class of optimal control problem for the ABR model, the near-optimal controller via reduced-order technique is applied to this model. It is implemented by the help of weakly coupling and singular perturbation theory, and we use bilinear transformation because of its computational convenience. Since the bilinear transformation can convert discrete Riccati equation into continuous Riccati equation, the design problems of optimal congestion control can be reduced. Using weakly coupling and singular perturbation theory, the computation time of Riccati equations can be saved, moreover the real-time congestion control for ATM networks can be possible.
In this paper we present an application to airfoil design of an optimum design method based on optimal control theory. The method used here transforms the design problem by way of a change of variable into an optimal control problem for a distributed system with Neumann boundary control. This results in a set of variational inequalities which is solved by adding a penalty term to the differential equation. This si inturn solved by a finite element method.
In this paper, the problem of determining the optimal car-deriving strategy has been examined. In order to find the optimal driving strategy, we have modified a method based on measure theory. Further, we demonstrate that the modified method is an efficient and practical algorithm for dealing with optimal control problems in a canonical formulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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