Розв’язання будь-якої задачі оптимального стохастичного керування здійснюється за шість етапів:
1. Змістовна постановка задачі.
2. Побудова моделі об'єкта керування, що включає вибір векторів станів і керувань, просторів станів і керувань, вектора і простору випадкових збурень; побудову функції витрат, що визначається метою керування.
3. Формальна постановка задачі.
4. Вибір і обґрунтування методу розв’язання задачі.
Обчислення оптимальної стратегії керування одним з методів.
6. Аналіз отриманих результатів.
Процедура пошуку оптимальних позиційних стратегій є досить складною задачею. Одним з головних питань, вирішення якого дозволяє у значній мірі полегшити цю процедуру, є наступне: чи можна обмежитися пошуком оптимальних стратегій у класі стаціонарних або марковских стратегій? Якщо це можливо, то структура керування значно спрощується, і, крім того, зменшується об'єм оброблюваної інформації: не потрібно запам'ятовувати керування
де математичне сподівання береться за мірою
Величина
Для розв’язання задач оптимального стохастичного керування з нескінченним горизонтом, як правило, застосовуються чисельні методи, які дозволяють на кожній ітерації одержувати наближення до оптимального керування і оптимальної функції витрат. У цьому випадку можна показати, що оптимальна функція витрат
Сформулюємо задачу оптимального стохастичного керування (4) – (5), а також алгоритм динамічного програмування за допомогою відображення
Розглянемо оператори
За таких позначень задачу оптимального стохастичного керування (4) – (5) можна записати у вигляді:
де
Алгоритм динамічного програмування (9) – (10) у термінах відображень можна записати у такий спосіб:
звідки випливає, що
Задачу з нескінченним горизонтом (6)-(7) у термінах відображень
можна сформулювати в такий спосіб.
Функціональне рівняння Беллмана тепер буде еквівалентно рівності