×

具有受控跳跃的(G)-SDE的松弛随机最优控制的存在性。 (英语) Zbl 1507.93253号

摘要:在本文中,我们研究了放松控制问题,其中允许控制是可测值过程,状态变量由放松泊松测度驱动的(G)-随机微分方程(SDE)控制,补偿器是乘积测度。控制变量出现在漂移和跳跃项中。我们证明了与放松控制相关的SDE的每个解都可以写成与严格控制相关的一系列SDE解的极限(稳定性结果)。最后,我们展示了我们放松控制的存在。

MSC公司:

93E20型 最优随机控制
60G65型 非线性过程(例如,(g)-布朗运动、(g)-Lévy过程)
60华氏30 随机分析的应用(PDE等)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: DOI程序

参考文献:

[1] 彭,S。;Benth,F.E。;Di Nunno,G。;林德斯特罗姆,T。;Ø克森达尔,B。;Zhang,T.,《随机分析与应用》,G-期望,G-布朗运动及其相关随机微积分,541-567(2007),柏林,海德堡:施普林格,柏林,海德堡·Zbl 1131.60057号
[2] Peng,S.,G-期望下的多维G-Brown运动及相关随机演算,随机过程。申请。,118, 12, 2223-2253 (2008) ·Zbl 1158.60023号 ·doi:10.1016/j.spa.2007.10.015
[3] Shige,P.,《不确定性下的非线性期望和随机演算与鲁棒CLT和G-Brownian运动》,24(2019),德国:Springer-Verlag GmbH,德国·Zbl 1427.60004号
[4] 丹尼斯,L。;Martini,C.,《存在模型不确定性时未定权益定价的理论框架》,Ann.Appl。Probab,16,2,827-852(2006)·Zbl 1142.91034号 ·doi:10.1214/1050516060000169
[5] Fleming,W.H.,最优随机控制中的广义解。BROWN UNIV PROVIDENCE RI LEFSCHETZ动力系统中心技术报告(1976年)
[6] Bahlali,S。;梅泽迪,B。;Djehiche,B.,扩散奇异最优控制中的松弛广义最大值原理,SIAM J.control Optim,46,2,427-444(2007)·Zbl 1141.93063号 ·数字对象标识代码:10.1137/050644744
[7] 梅泽迪,B。;Bahlali,S.,放松随机控制问题中最优性的必要条件,随机学,73,3-4,201-218(2002)·Zbl 1092.93043号 ·doi:10.1080/145112021000025925
[8] El Karoui,N。;杜赫,N。;Jeanblanc,M.,《退化扩散控制中的紧致化方法:最优控制的存在性》,《随机》,20,3,169-219(1987)·Zbl 0613.60051号
[9] Kushner,H.J.,控制跳跃的跳跃扩散:存在性和数值方法,数学杂志。分析。申请书,249,1,179-198(2000)·Zbl 0973.93059号 ·doi:10.1006/jmaa.2000.6936
[10] Gherbal,H.B。;Mezerdi,B.,具有受控跳跃的扩散最优控制中的松弛随机最大值原理,Afr。统计,12,2,1287-1312(2017)·Zbl 1372.93218号 ·doi:10.16929/as/2017.1287.105
[11] Peng,S.,后向SDE和相关G期望,皮特曼数学系列研究笔记,3641-160(1997)·Zbl 0892.60066号
[12] Coquet,F。;胡,Y。;梅敏,J。;Peng,S.,过滤一致非线性期望和相关g期望,Probab。理论关联。Fields,123,1,1-27(2002)·兹比尔1007.60057 ·doi:10.1007/s004400100172
[13] 陈,Z。;Kulperger,R。;蒋,L.,詹森的G-期望不等式:第一部分,康普特斯·伦德斯数学,337,11,725-730(2003)·Zbl 1031.60014号 ·doi:10.1016/j.crma.2003.09.017
[14] 陈,Z。;Peng,S.,g-鞅的一般下交叉不等式,Stat.Probab。莱特,46,2,169-175(2000)·Zbl 0954.60049号 ·doi:10.1016/S0167-7152(99)00102-9
[15] Peng,S.,BSDE的单调极限定理及其在Doob-Meyer分解定理中的应用,Probab。理论关联。菲尔德,113,4,473-499(1999)·Zbl 0953.60059号 ·doi:10.1007/s004400050214
[16] Peng,S.,筛选一致的非线性预期和或有索赔评估,Acta Math。申请。辛,20,2,191-214(2004)·Zbl 1061.60063号 ·文件编号:10.1007/s10255-004-0161-3
[17] Peng,S.G-Brownian运动和波动性不确定性下的动态风险测度。arXiv预印arXiv:0711.2834(2007)。
[18] 雷杰尔,A。;Choutri,S.E.,关于G-Brown运动驱动的随机微分方程的松弛随机最优控制,ALEA,15,1,201-212(2018)·Zbl 1388.60100号 ·doi:10.300757/ALEA.v15-09
[19] 爱泼斯坦,L.G。;Ji,S.,《连续时间内的模糊波动和资产定价》,《金融评论》。螺柱,26,7,1740-1786(2013)·doi:10.1093/rfs/hht018
[20] 爱泼斯坦,L.G。;季S.,连续时间中的模糊波动性、可能性和效用,J.Math。《经济学》,50,269-282(2014)·Zbl 1284.91148号 ·doi:10.1016/j.jmateco.2013.09.005
[21] 贝斯纳,P。;Denis,L.,《骑士不确定性下的对偶与一般均衡理论》,SIAM J.Finan。数学,9,1,381-400(2018)·Zbl 1408.91133号 ·doi:10.1137/17M1120877
[22] Xu,Y.,通过条件G-期望的多维动态风险度量,数学。财务,26,3,638-673(2016)·Zbl 1378.91128号 ·doi:10.1111/mafi.12062
[23] Xu,Y.-H.,稳健估值、套利模糊性和损益分析,J.Oper。中国Res.Soc.,6,1,59-83(2018)·Zbl 1424.91143号 ·doi:10.1007/s40305-017-0181-3
[24] 哈特曼,C。;O.凯比里。;Neureither,L。;Richter,L.,使用最小二乘回归进行罕见事件模拟的变分方法,混沌,29,6,063107(2019)·Zbl 1421.62009年 ·doi:10.1063/1.5090271
[25] O.凯比里。;Neureither,L。;Hartmann,C.,奇异摄动前向随机微分方程:在双线性系统最优控制中的应用,计算,6,3,41(2018)·doi:10.3390/计算6030041
[26] 凯比里,O。;Neureither,L。;Hartmann,C.,失衡随机动力学国际研讨会,前向随机微分方程的自适应重要性抽样,265-281(2019),Springer·Zbl 1442.82020年
[27] Soner,H.M。;头子,N。;Zhang,J.,G-期望的鞅表示定理,随机过程。申请,121,2,265-287(2011)·Zbl 1228.60070号 ·doi:10.1016/j.spa.2010.10.006
[28] 丹尼斯,L。;胡,M。;Peng,S.,与次线性期望相关的函数空间和容量:G-Brown运动路径的应用,势能分析,34,2,139-161(2011)·Zbl 1225.60057号 ·doi:10.1007/s11118-010-9185-x
[29] Soner,M。;北图兹。;Zhang,J.,通过聚集的准随机分析,电子。J.Probab,16,169-219(2011)·Zbl 1245.60062号 ·doi:10.1214/EJP.v16-950
[30] Gao,F.(2009年)。G-Brown运动驱动的随机微分方程的路径性质和同胚流。随机过程。申请。119(10):3356-3382. 内政部:·Zbl 1176.60043号
[31] Hu,M.,Peng,S.G-Lévy过程在次线性期望下。arXiv预印arXiv:0911.3533(2009)·Zbl 1480.60158号
[32] Paczka,K.Itó演算和G-Lévy过程的跳跃扩散。arXiv预印arXiv:12121.2973(2012)。
[33] Karoui,东北部。;Nguyen,D.H。;Jeanblanc-Picqué,M.,部分观测下控制最优马尔可夫滤波器的存在性,SIAM J.control Optim,26,5,1025-1061(1988)·Zbl 0657.60063号 ·数字对象标识代码:10.1137/0326057
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。