คู่มือออปชันทั้งหมด
สองมุมมองของการควบคุมที่เหมาะที่สุดอ่าน 15 นาที

อธิบาย Pontryagin Maximum Principle เทียบกับ HJB

เปรียบเทียบ costate และการทำให้ Hamiltonian สูงสุดกับฟังก์ชันค่าและการโปรแกรมแบบพลวัตในการควบคุมทางการเงินแบบกำหนดแน่นอนและแบบสุ่ม

จัดทำโดย Mark · แหล่งข้อมูลหลักอยู่ด้านล่าง

คำตอบโดยตรง

หลักการค่าสูงสุดของ Pontryagin ใช้ Hamiltonian และ costate ย้อนกลับเพื่อให้เงื่อนไขจำเป็นตามเส้นทางที่เหมาะที่สุด HJB อธิบายค่าทั่วทุกสถานะด้วยการโปรแกรมแบบพลวัต และคำตอบที่เรียบเชื่อมมุมมองทั้งสองได้

ปัญหาการควบคุมมาก่อนวิธีใดวิธีหนึ่ง

สถานะ X วิวัฒน์ภายใต้การควบคุม u ขณะที่วัตถุประสงค์รวมผลตอบแทนระหว่างทาง มูลค่าปลายทาง และอาจรวมความเสี่ยงหรือข้อจำกัด

การควบคุมที่ยอมรับได้ต้องระบุข้อมูล ความสามารถในการอินทิเกรต ขีดจำกัดสถานะ และการตัดสินใจใช้ feedback หรือเปิดล่วงหน้า

การเปลี่ยนวัตถุประสงค์หรือเซตที่ยอมรับได้เปลี่ยนทั้งเงื่อนไขของ maximum principle และสมการ HJB

Hamiltonian กำหนดราคาผลที่ตามมาในท้องถิ่น

Hamiltonian ของการควบคุมรวมวัตถุประสงค์ระหว่างทางกับ costate ที่คูณด้วย drift ของสถานะภายใต้การควบคุม

ธรรมเนียมเครื่องหมายกำหนดว่า Hamiltonian ถูกทำให้สูงสุดหรือต่ำสุด ดังนั้นต้องระบุธรรมเนียมพร้อมวัตถุประสงค์

Hamiltonian ที่นี่เป็นวัตถุของทฤษฎีการควบคุม ไม่ควรสับสนกับพลังงานในกลศาสตร์หรือราคาตลาด

สถานะและ costate เป็นระบบเดินหน้า-ถอยหลัง

สมการสถานะเดินหน้าไปจากเงื่อนไขเริ่มต้นภายใต้การควบคุมตัวเลือก

สมการ costate เดินถอยหลังจากเงื่อนไขปลายทาง และวัดมูลค่าส่วนเพิ่มของการรบกวนสถานะ

การควบคุมตัวเลือกทำให้ Hamiltonian เหมาะที่สุดเป็นจุด ๆ โดยเชื่อมกับเส้นทางทั้งสองและข้อจำกัดที่กำลังทำงาน

โดยทั่วไป principle เป็นการทดสอบที่จำเป็น

เส้นทางที่ละเมิดเงื่อนไขค่าสูงสุดไม่อาจเป็นเส้นทางที่เหมาะที่สุดภายใต้สมมติฐานของทฤษฎี

เส้นทางที่ผ่านเงื่อนไขนี้ไม่จำเป็นต้องเหมาะที่สุดในระดับโลก วัตถุประสงค์แบบไม่เอกพันธ์อาจสร้างจุดสุดขั้วเฉพาะที่หรือผู้สมัครหลายราย

ความเว้า ความนูน transversality และคุณสมบัติคุณสมบัติข้อจำกัดอาจเปลี่ยนเงื่อนไขผู้สมัครให้เป็นผลลัพธ์เพียงพอในกรณีเฉพาะ

การควบคุมแบบสุ่มเพิ่มความสุ่มของตัวแปรคู่

เมื่อมีความเสี่ยงจาก diffusion ตัวแปรคู่จะกลายเป็นกระบวนการสุ่มย้อนกลับ และ Hamiltonian รวมการรับความเสี่ยงต่อแรงกระแทกแบบสุ่ม

หากการควบคุมเข้าไปอยู่ในสัมประสิทธิ์ diffusion แบบไม่เอกพันธ์ อาจต้องใช้พจน์ตัวแปรคู่ลำดับที่สองใน stochastic maximum principle ทั่วไป

การตัดพจน์เหล่านั้นเพราะสูตรแบบกำหนดแน่นอนดูคุ้นเคย อาจให้เงื่อนไขอันดับหนึ่งที่ผิด

HJB อธิบายทุกสถานะ ไม่ใช่เส้นทางเดียว

HJB เป็นสมการไม่เชิงเส้นสำหรับฟังก์ชันค่าทั่วเวลาและปริภูมิสถานะ สร้างจากการเวียนซ้ำของ Bellman

Pontryagin ติดตามจุดเหมาะที่สุดผู้สมัครด้วยสมการสถานะและ costate และมักลดปัญหา PDE ให้เป็นระบบค่าขอบเขต

เมื่อค่าเรียบ costate มักตรงกับ gradient ของค่าตามเส้นทางที่เหมาะที่สุด ภายใต้ธรรมเนียมเครื่องหมายและเงื่อนไขความเรียบที่เกี่ยวข้อง

การเงินใช้ทั้งสองมุมมองด้วยความระมัดระวัง

การเลือกพอร์ต การส่งคำสั่งที่เหมาะที่สุด การทำตลาด การควบคุมสินค้าคงคลัง และการเฮดจ์ที่มีต้นทุนสามารถตั้งรูปได้ด้วยทั้งสองแนวทาง

HJB สนับสนุนนโยบาย feedback เหนือสถานะ ส่วน maximum principle อาจสะดวกในมิติสูงหรือมีข้อจำกัดตามเส้นทาง

ตรวจสอบเสมอว่าการควบคุมยอมรับได้ เงื่อนไขขอบเขต เงื่อนไขอันดับสอง และความทนทานต่อการกำหนดแบบจำลองหรือวัตถุประสงค์ผิด

คำถามที่พบบ่อย

Pontryagin maximum principle เพียงพอต่อความเหมาะที่สุดหรือไม่?

โดยทั่วไปให้เงื่อนไขจำเป็น ความเว้า ความนูน และความเรียบเพิ่มเติมอาจทำให้เงื่อนไขเหล่านี้เพียงพอในปัญหาเฉพาะ

Pontryagin ต่างจาก HJB อย่างไร?

Pontryagin ศึกษาสถานะและ costate ตามเส้นทางผู้สมัคร ส่วน HJB แก้ค่าที่เหมาะที่สุดเหนือปริภูมิสถานะ

ตัวแปร costate คืออะไร?

คือตัวแปรคู่ที่วัดผลส่วนเพิ่มของวัตถุประสงค์จากการเปลี่ยนสถานะตามจุดเหมาะที่สุดผู้สมัคร

Maximum principle ใช้ในภาคการเงินที่ใด?

พบในการควบคุมพอร์ต การส่งคำสั่ง การทำตลาด การเฮดจ์ การเลือกการบริโภค และปัญหาที่มีข้อจำกัดด้านสถานะหรือเส้นทาง

แหล่งข้อมูลและการอ่านเพิ่มเติม

คู่มือที่เกี่ยวข้อง