Solution of Fractional Optimal Control Problems with Noise Function Using the Bernstein Functions

Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:

This paper presents a numerical solution of a class of fractional optimal control problems (FOCPs) in a bounded domain having a noise function by the spectral Ritz method‎. ‎The Bernstein polynomials with the fractional operational matrix are applied to approximate the unknown functions‎. ‎By substituting these estimated functions into the cost functional‎, ‎an unconstrained nonlinear optimization problem is achieved‎. In order to solve this optimization problem‎, ‎the Matlab software and its optimization toolbox are used‎. ‎In the considered FOCP‎, ‎the performance index is expressed as a function of both state and control functions‎. ‎The method is robust enough because of its computational consistency in the presence of the noise function‎. ‎Moreover‎, ‎the proposed scheme has a good pliability satisfying the given initial and boundary conditions‎. ‎At last‎, ‎some test problems are investigated to confirm the efficiency and applicability of the new method.

Language:
English
Published:
Control and Optimization in Applied Mathematics, Volume:4 Issue: 1, Spring-Summer 2019
Pages:
37 to 51
magiran.com/p2186064  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!