<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2//EN">
<!--Converted with LaTeX2HTML 98.1p1 release (March 2nd, 1998)
originally by Nikos Drakos (nikos@cbl.leeds.ac.uk), CBLU, University of Leeds
* revised and updated by:  Marcus Hennecke, Ross Moore, Herb Swan
* with significant contributions from:
  Jens Lippmann, Marek Rouchal, Martin Wilck and others -->

<html>
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  <meta name="generator" content=
  "HTML Tidy for Mac OS X (vers 31 October 2006 - Apple Inc. build 13), see www.w3.org">

  <title>Projet : PROMATH - Commande optimale d'équations aux
  dérivées partielles</title>
  <meta name="description" content=
  "Commande optimale d'équations aux dérivées partielles">
  <meta name="keywords" content="promath">
  <meta name="resource-type" content="document">
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  "text/html; charset=utf-8">
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<body bgcolor="white">
  <a href="http://www.inria.fr/Equipes/PROMATH-fra.html">Projet :
  PROMATH</a>

  <p><a name="tex2html113" href=
  "fonde_optimisation.html"><img width="24" height="24" align=
  "bottom" border="4" alt="previous" src=
  "../icons/previous_motif.gif"></a> <a name="tex2html117" href=
  "fonde.html"><img width="24" height="24" align="bottom" border=
  "4" alt="up" src="../icons/up_motif.gif"></a> <a name=
  "tex2html120" href="logic.html"><img width="24" height="24"
  align="bottom" border="4" alt="next" src=
  "../icons/next_motif.gif"></a> <a name="tex2html119" href=
  "promath.html"><img width="24" height="24" align="bottom" border=
  "4" alt="contents" src="../icons/contents_motif.gif"></a><br>
  <b>Précédent :</b> <a name="tex2html114" href=
  "fonde_optimisation.html">Optimisation dynamique</a>
  <b>Remonter&nbsp;:</b> <a name="tex2html118" href=
  "fonde.html">Fondements scientifiques</a> <b>Suivant&nbsp;:</b>
  <a name="tex2html121" href="logic.html">Logiciels</a><br></p>
  <hr>

  <p><!--End of Navigation Panel--></p>

  <h2><a name="SECTION00032000000000000000">&nbsp;</a> <a name=
  "PROMATH_fondements_commande">&nbsp;</a><br>
  Commande optimale d'équations aux dérivées partielles</h2>

  <p>Le contrôle optimal des équations paraboliques est l'etude des
  systèmes dont l'état est modélisée par une équation parabolique
  (ex. équation de la chaleur), sur laquelle on peut agir au moyen
  d'un contrôle dans le terme source, sur la frontiere (flux
  exterieur) ou a l'état initial. Nous nous interessons aux cas où
  le contrôle n'est ni continu ni borné et notre but est
  d'optimiser un critére sur un horison connu ou inconnu. Nous
  cherchons alors a établir les conditions nécessaires d'optimalité
  qui devront servir pour le calcul du contrôle optimal et du temps
  optimal.</p>

  <p>Soit par exemple un système dont l'état <i>y</i> est gouverné
  par:</p>

  <div align="center">
    <a name="eq.etat2">&nbsp;</a> <!-- MATH: \begin{equation}
\frac{\partial y}{\partial {t}}+Ay=0\
                {\mbox{dans}}\ \Omega\times ]0,T[,\ \ 
   \frac{\partial y}{\partial {n_A}}+g(y,v)=0\ 
                    {\mbox{sur}} \ \Gamma\times]0,T[,\ \
    y(0)=y_0\ {\mbox{dans}}\  \Omega,

\end{equation} -->

    <table cellpadding="0" width="100%" align="center">
      <tr valign="middle">
        <td nowrap align="center"><img width="21" height="41"
        align="middle" border="0" src="img21.gif" alt=
        "$\displaystyle {\frac{\partial y}{\partial {t}}}$"> +
        <i>Ay</i> = 0&nbsp;dans&nbsp;<img width="13" height="11"
        align="bottom" border="0" src="img22.gif" alt=
        "$\displaystyle \Omega$"> <tt>x</tt> ]0, <i>T</i>[,&nbsp;
        <img width="30" height="41" align="middle" border="0" src=
        "img23.gif" alt=
        "$\displaystyle {\frac{\partial y}{\partial {n_A}}}$"> +
        <i>g</i>(<i>y</i>, <i>v</i>) = 0&nbsp;sur&nbsp;<img width=
        "11" height="11" align="bottom" border="0" src="img24.gif"
        alt="$\displaystyle \Gamma$"> <tt>x</tt> ]0,
        <i>T</i>[,&nbsp; <i>y</i>(0) =
        <i>y</i><sub>0</sub>&nbsp;dans&nbsp;<img width="13" height=
        "11" align="bottom" border="0" src="img22.gif" alt=
        "$\displaystyle \Omega$">,</td>

        <td nowrap width="10" align="right">(4)</td>
      </tr>
    </table>
  </div><br clear="all">
  où <img width="13" height="11" align="bottom" border="0" src=
  "img25.gif" alt="$ \Omega$"> est un domaine borné de
  <i>R</i><sup>N</sup> (avec <i>N</i> <img width="13" height="22"
  align="middle" border="0" src="img26.gif" alt="$ \geq$"> 2) de
  frontière <img width="11" height="11" align="bottom" border="0"
  src="img27.gif" alt="$ \Gamma$">, la variable <i>v</i> désigne la
  variable du contrôle. Le problème de contrôle optimal s'écrit
  alors:

  <div align="center">
    <!-- MATH: \begin{displaymath}
\htmlimage{}
\inf \left\{ J(y,v)\ |\ v\in V_{ad},
(y,v) \ {\mbox{ satisfait}} \ (\ref{eq.etat2}),\ \Phi(y)\in {\cal C}        \right\}, \leqno{({\cal P})}
\end{displaymath} -->
    <img width="319" height="23" src="img28.gif" alt=
    "\begin{displaymath}% latex2html id marker 377 \inf \left\{ J(y,v)\ \vert\ v\in V... ...{eq.etat2}),\ \Phi(y)\in {\cal C} \right\}, \leqno{({\cal P})} \end{displaymath}">
  </div>Le critére <i>J</i> peut être de la forme: 
  <!-- MATH: \begin{displaymath}
J(y,v)=\int_{\Omega}\!\!\!\int_0^T\!\!\! F(x,t,y)\,dxdt +
\int_{\Gamma} \!\!\!\int_0^T\!\!\! G(s,t,y,v)\,dsdt +
                                \int_{\Omega}\!\!\! L(x,y(x,T))dx, 

\end{displaymath} -->

  <div align="center">
    <i>J</i>(<i>y</i>, <i>v</i>) = <img width="18" height="41"
    align="middle" border="0" src="img29.gif" alt=
    "$\displaystyle \int_{\Omega}^{}$"><img width="24" height="47"
    align="middle" border="0" src="img30.gif" alt=
    "$\displaystyle \int_{0}^{T}$"><i>F</i>(<i>x</i>, <i>t</i>,
    <i>y</i>)&nbsp;d<i>xdt</i> + <img width="17" height="41" align=
    "middle" border="0" src="img31.gif" alt=
    "$\displaystyle \int_{\Gamma}^{}$"><img width="24" height="47"
    align="middle" border="0" src="img30.gif" alt=
    "$\displaystyle \int_{0}^{T}$"><i>G</i>(<i>s</i>, <i>t</i>,
    <i>y</i>, <i>v</i>)&nbsp;<i>dsdt</i> + <img width="18" height=
    "41" align="middle" border="0" src="img29.gif" alt=
    "$\displaystyle \int_{\Omega}^{}$"><i>L</i>(<i>x</i>,
    <i>y</i>(<i>x</i>, <i>T</i>))<i>dx</i>,
  </div><img width="11" height="12" align="bottom" border="0" src=
  "img32.gif" alt="${\cal C}$"> est un sous-ensemble fermé convexe
  d'intérieur non vide dans 
  <!-- MATH: $C(\overline{\Omega}\times[0,T])$ -->
  <i>C</i>(<img width="13" height="14" align="bottom" border="0"
  src="img33.gif" alt="$ \overline{\Omega}$"> <tt>x</tt> [0,
  <i>T</i>]). L'ensemble des contrôles admissibles
  <i>V</i><sub>ad</sub>est un sous-ensemble fermé non vide (non
  nécessairement convexe) de 
  <!-- MATH: $L^\sigma(\Gamma\times]0,T[)$ -->
  <i>L</i><sup><img width="9" height="10" align="bottom" border="0"
  src="img34.gif" alt="$\scriptstyle \sigma$"></sup>(<img width=
  "11" height="11" align="bottom" border="0" src="img27.gif" alt=
  "$ \Gamma$"> <tt>x</tt> ]0, <i>T</i>[) (<img width="11" height=
  "11" align="bottom" border="0" src="img35.gif" alt="$ \sigma$">
  &gt; 2).

  <p>Les conditions d'optimalité des problèmes de contrôle optimal,
  gouvernés par des équations linéaires ou semilinéaires
  elliptiques ou paraboliques avec contraintes sur l'état, ont fait
  l'objet de plusieurs contributions récentes. Lorsque les données
  sont régulières (ensemble de contrôles admissibles convexe,
  dérivabilité de l'état et du critère par rapport aux variables de
  contrôle) la méthode du multiplicateur de Lagrange permet
  d'énoncer des conditions du premier ordre en exprimant la nullité
  du gradient du critère. Ces conditions qui font intervenir l'état
  adjoint du système, expriment la stationarité du hamiltonien par
  rapport au contrôle. Le principe de Pontryagin dit que le
  contrôle minimise le hamiltonien, et il est donc plus fort que
  les conditions du premier ordre; de plus, ce principe ne
  nécessite aucune hypothèse de convexité ni de dérivabilité par
  rapport aux variables de contrôle. Par exemple, pour les
  problèmes d'obstacle il est connu que l'état n'est pas dérivable
  par rapport au contrôle (voir paragraphe II.4); on peut trouver
  aussi d'autres exemples en physique. Rappelons que les premiers
  énoncés du principe de Pontryagin pour des problèmes en dimension
  infinie sont apparus dans les années 1960 et sont dûs à
  Butkovsky.</p>

  <p><br></p>
  <hr>
  <a name="tex2html113" href="fonde_optimisation.html"><img width=
  "24" height="24" align="bottom" border="4" alt="previous" src=
  "../icons/previous_motif.gif"></a> <a name="tex2html117" href=
  "fonde.html"><img width="24" height="24" align="bottom" border=
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  "promath.html"><img width="24" height="24" align="bottom" border=
  "4" alt="contents" src="../icons/contents_motif.gif"></a><br>
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