Orientador : Nelo da Silva Allan / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-14T02:54:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrade_CerisMariaRodriguesde_M.pdf: 1746408 bytes, checksum: 1ea003405d26c5019f6692c09b1e5448 (MD5) Previous issue date: 1979 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Matemática

Orientador : Marcelo da Silva Montenegro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T04:26:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Garbugio_Gilmar_M.pdf: 426758 bytes, checksum: 5ee5c338ee19b6973e4a5c38010c98b0 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado / Meste em Matemática

Orientadores: Djairo Guedes de Figueiredo, Francisco Odair Vieira de Paiva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:14:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Barreiro_JoseLindombergPossiano_M.pdf: 419956 bytes, checksum: 8110da93d00939aca079e8f5dbf8ef1c (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado / Meste em Matemática

Orientador: Geraldo Nunes Silva / Banca: Maria Soledad Aronna / Banca: Peter Robert Wolenski / Banca: Valeriano Antunes de Oliveira / Banca: Waldemar Donizete Bastos / Resumo: Consideramos dois tipos de problemas de controle ótimo: a) Problemas de controle impulsivo e b) problemas de controle ótimo sobre domínios estratificados. Organizamos o trabalho em duas partes distintas. A primeira parte é dedicada ao estudo de um problema de controle impulsivo onde a técnica de reparametrização usual do problema impulsivo é usada para obter um problema regular. Então nós damos resultados de aproximações consistentes via discretização de Euler em que uma sequência de problemas aproximados é obtida com a propriedade que se existe uma subsequência de processos que são ótimos para o correspondente problema discreto que converge para algum processo limite, então o último é ótimo para o problema reparametrizado original. A partir da solução ótima reparametrizada somos capazes de fornecer a solução do problema impulsivo original. A segunda parte considera o problema de tempo mínimo definido sobre domínios estratificados. Definimos o problema e estabelecemos desigualdades de Hamilton Jacobi. Então, damos alguma motivações via Lei de Snell e o problema do Elvis e finalmente fornecemos condições de otimalidade necessárias e suficientes / Abstract: We consider two types of optimal control problems: a) Impulsive control problems and b) optimal control problems in stratified domains. So we organize this work in two distinct parts. The first part is dedicated to the study of an impulsive optimal control problem where the usual reparametrization technique of the impulsive problem is used to obtain a regular problem. Then we provide consistent approximation results via Euler discretization in which a sequence of related approximated problems is obtained with the property that if there is a subsequence of processes which are optimal for the corresponding discrete problems which converge to some limit process, then the latter is optimal to the original reparametrized problem. From the reparametrized optimal solution we are able to provide the solution to the original impulsive problem. The second part is regarding the minimal time problem de ned on stratified domains. We sate the problem and establish Hamilton-Jacobi inequalities. Then we give some motivation via Snell's law and the Elvis problem and finally we provide necessary and suficient conditions of optimality / Doutor

Orientador: Djairo Guedes de Fiqueiredo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-21T23:20:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Montenegro_MarcelodaSilva_D.pdf: 1506233 bytes, checksum: c74e526303ca8d8c20cb2ae35132081e (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Doutorado / Doutor em Matemática

Orientador: João Bosco Ribeiro do Val / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-20T16:10:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Madeira_DiegodeSousa_M.pdf: 382775 bytes, checksum: d75575b4a57a5bb98739210edef9b5c7 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: As principais contribuições deste trabalho são a obtenção de condições necessárias e suficientes de otimalidade para o problema de controle de sistemas lineares determinísticos discretos e para certas classes de sistemas lineares estocásticos. Adotamos o método de controle por realimentação de saída, um horizonte de controle finito e um funcional de custo quadrático nas variáveis de estado e de controle. O problema determinístico é solucionado por completo, ou seja, provamos que para qualquer sistema MIMO as condições necessárias de otimalidade são também suficientes. Para tanto, uma versão do Princípio do Máximo Discreto é utilizada. Além disso, analisamos o caso estocástico com ruído aditivo e provamos que o princípio do máximo discreto fornece as condições necessárias de otimalidade para o problema, embora não garanta suficiência. Por fim, em um cenário particular com apenas dois estágios, empregamos uma técnica de parametrização do funcional de custo associado ao sistema linear estocástico com ruído aditivo e provamos que, no caso dos sistemas SISO com matrizes C (saída) e B (entrada) tais que CB = 0, as condições necessárias de otimalidade são também suficientes. Provamos que o mesmo também é válido para a classe dos Sistemas Lineares com Saltos Markovianos (SLSM), no contexto especificado. Com o objetivo de ilustrar numericamente os resultados teóricos obtidos, alguns exemplos numéricos são fornecidos / Abstract: The main contributions of this work are that the necessary and sufficient optimality conditions for the control problem of discrete linear deterministic systems and some classes of linear stochastic systems are obtained. We adopted the output feedback control method, a finite horizon control and a cost function that is quadratic in the state and control vectors. The deterministic problem is completely solved, that is, we prove that for any MIMO system the necessary optimality conditions are also sufficient. To do so, a formulation of the Discrete Maximum Principle is used. Furthermore, we analyze the stochastic case with additive noise and prove that the discrete maximum principle provides the necessary optimality conditions, though they are not sufficient. Finally, in a particular two-stage scenario, we apply a parametrization technique of the cost function associated with the linear stochastic system with additive noise and prove that, for SISO systems with orthogonal matrices C (output) and B (input) so that CB = 0, the necessary optimality conditions are sufficient too. We prove that under the underlined context the previous statement is also valid in the case of the Markov Jump Linear Systems (MJLS). In order to illustrate the theoretical results obtained, some numerical examples are given / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica