最佳控制 编辑
最优控制理论是数学最优化中的分支，要找到动力系统在特定一段时间的控制，可以使特定的损失函数最佳化。最佳控制在科学、工程及作业研究上都有很多应用，例如其控制的系统可能是航天器，控制为其动力来源的火箭推进器，目标是在消耗最小燃料的情形下登陆月球，其系统也可能是国家的经济，目标是使失业降到最低，控制是财政政策及货币政策。系统也可以是作业研究的运筹学，以最佳控制的框架来进行研究。
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哈密顿-雅可比-贝尔曼方程是一个偏微分方程，是最佳控制的中心。HJB方程式的解是针对特定动态系统及相关成本函数下，可以有最小成本的控制实值函数。
在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。
在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。
在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。
在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。
在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。
可控制性是控制系统中的重要特性，在许多控制问题中都很重要，例如是否可以透过回授稳定一个本身不稳定的系统，或是最佳控制的相关问题。
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哈密顿-雅可比-贝尔曼方程是一个偏微分方程，是最佳控制的中心。HJB方程式的解是针对特定动态系统及相关成本函数下，可以有最小成本的控制实值函数。
可控制性是控制系统中的重要特性，在许多控制问题中都很重要，例如是否可以透过回授稳定一个本身不稳定的系统，或是最佳控制的相关问题。