贝扎德·阿兹米（Behzad Azmi）、但丁·卡莉丝（Dante Kalise）、卡尔·库尼什（Karl Kunisch）。
年份：2021年，数量：22，版本：48，页码：1−32
摘要
提出了一种计算确定性非线性控制中高维最优反馈律的稀疏回归方法。该方法利用表征最优控制问题值函数的Hamilton-Jacobi-Bellman偏微分方程与通过Pontryagin最大值原理的一阶最优性条件之间的控制理论联系。后者用作表示公式，通过求解两点边值问题来恢复时空域中任意点的值函数及其梯度。生成由不同状态值对组成的数据集后，使用LASSO回归拟合值函数的双曲交叉多项式模型。非线性最优控制中的一组扩展的低维和高维数值试验表明，用梯度信息丰富数据集可以减少训练样本的数量，稀疏多项式回归始终可以产生复杂度较低的反馈律。
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