数学物理学报, 2024, 44(3): 687-698

半线性Riemann-Liouville分数阶发展方程反馈时间最优控制

宾茂君,1, 施翠云,2,*

1.广西应用数学中心(玉林师范学院) 广西玉林 537000

2.桂林理工大学南宁分校 南宁 530001

Time Optimal Control for Semilinear Riemann-Liouville Fractional Evolution Feedback Control Systems

Bin Maojun,1, Shi Cuiyun,2,*

1. Center for Applied Mathematics of Guangxi, Yulin Normal University, Guangxi Yulin 537000

2. Campus of Nanning, Guilin University of Technology, Nanning 530001

通讯作者: *施翠云,E-mail: shicuiyun99@163.com

收稿日期: 2023-05-26   修回日期: 2023-10-6  

基金资助: 广西自然科学基金
NSF of Guangxi Grants(2021GXNSFAA220130)
广西自然科学基金(2022GXNSFAA035617)
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目

Received: 2023-05-26   Revised: 2023-10-6  

Fund supported: NSF of Guangxi Grants(2022GXNSFAA035617)
Project of Guangxi Education

作者简介 About authors

宾茂君,E-mail:bmj1999@163.com

摘要

该文研究 Banach 空间中一类半线性 Riemann-Liouville. 首先, 利用不动点定理求解方程的温和解存在唯一性. 其次, 在半群是紧的前提下借助 Cesari 性质和 Fillipove 定理证明容许轨迹集的非空性. 在此基础上证明时间反馈最优控制问题的存在性结果. 最后, 给出实例来说明文章的主要结果.

关键词: 半线性分数阶微分方程; 容许轨迹; 容许控制; 反馈控制; 时间最优控制

Abstract

In this article, we investigate a class of time feedback optimal control systems governed by Riemann-Liouville fractional semilinear differential equations in Banach space. At first, we discuss the existence and uniqueness of the mild solution for the equations by using fixed point theorem. Secondly, we show that the admissible trajectories set is nonempty involving the compactness of semigroup $ T(t)(t > 0) $ with the help of the Cesari roperty and the Fillippove theorem. Moreover, we also give an existence result for time eedback optimal control. In the end, an example is given to illustrate our main results.

Keywords: Semilinear fractional differential equations; Admissible trajectories; Admissible control; Feedback control; Time optimal control

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本文引用格式

宾茂君, 施翠云. 半线性Riemann-Liouville分数阶发展方程反馈时间最优控制[J]. 数学物理学报, 2024, 44(3): 687-698

Bin Maojun, Shi Cuiyun. Time Optimal Control for Semilinear Riemann-Liouville Fractional Evolution Feedback Control Systems[J]. Acta Mathematica Scientia, 2024, 44(3): 687-698

1 引言

随着科学技术的不断发展, 从上世纪九十年代以来, 人们发现自然界中越来越多的问题用整数阶微分方程的思想难以刻画解决, 但是用分数阶微积分的方法却很容易解决. 最近, 分数阶微分方程已经成为一个重要的研究领域. 许多研究人员发现许多自然现象都可以用分数阶微分系统来描述. 更准确地说, 分数阶微分方程已被广泛应用于物理、化学过程和工程的模型. 因此, 大量的研究人员正在关注分数阶微分方程的理论[3-6,9,15,16,24,27,29].

另一方面, 随着分数阶微积分理论在各个领域应用研究的不断深入, 它同样也引起了控制领域相关专家和学者们广泛关注. 分数阶微分方程的控制理论之所以备受关注主要是因为它已经成为一种在解决各种实际数学模型问题强有力工具. 但是, 它真正进入学术领域是在十九世纪, 从 Tustin 在研究多目标位置控制时第一次引入分数阶控制以来, 分数阶控制理论得到了飞速的发展. 值得注意的是, 分数阶控制系统的研究已经成为一个新兴而又活跃的研究领域. 例如, 文献[21,22,25,28]考虑了分数阶微分系统的可控性, 文献[13,20]考虑分数阶微分系统的最优控制, 而 Jeong 和 Son[14]研究了分数阶微分系统的时间最优控制.

时间最优控制问题也被称为最小时间控制问题、自由最终时间最优控制问题或 Bang-Bang 控制问题. 这是同一类最优控制问题的不同定义, 其目的是将系统初始状态在控制作用下最短的时间内达到给定的最终状态. Lasalle[17]在 1960 第一次展开研究之后, Berkovitz[2]和 Warga[31]研究了有限维情况下的时间最优控制, Barbu[1], Fattorini[8]和 Yong[32]讨论了无限维情况下的时间最优控制. 然而, 对于 Riemann-Liouville 由分数阶线性微分方程驱动的反馈控制系统的时间最优控制问题研究鲜有学者涉足研究. Riemann-Liouville 分数阶导数或积分的初始值对于解决一些现实生活中的问题是一项强有力的工具, 本文旨在初步探究 Riemann-Liouville 型分数阶微分控制系统的反馈控制系统的时间最优控制问题.

$ X $ 是自反可分的 Banach 空间, $ V $ 为可分的 Banach 空间. 考虑如下反馈控制系统

$\begin{equation} \left\{ \begin{array}{l} D_{t}^\alpha x(t) = Ax(t) + f(t, x(t), u(t)), t \in J = [T], \\ u(t) \in U\left( {t, x(t)} \right),\\ {I_{0^+}^{{{\rm{1 - }}\alpha }}}x(t){|_{x = 0}} = {x_0},\\ \end{array} \right.\end{equation}$

其中 $ D_{\rm{t}}^\alpha $$ 0 < \alpha < 1 $ 阶的 Riemann-Liouville 分数阶导数. 算子 $ A $ 是 Banach 空间 $ X $$ C_0 $-半群 $ T( t)\ (t \ge 0) $ 的无穷小生成元. $ f:J \times X \times V \to X^* $为非线性函数, $ U:J \times X \to \mathcal{P}\left( V \right)$$(\mathcal{P}( V ) $ 在第 2 节中给出) 是一个多值反馈控制集.

为了讨论时间最优反馈控制, 我们给出如下定义.

定义 1.1$ x \in X $, 称 $ ( x( \cdot ), u( \cdot ))\in C_{1 - \alpha }( J, X) \times V $$ J $ 上的容许对 (其对应于 $ {x_0} \in X $), 如果 $ x( \cdot ) $ 对应于系统 (1.1) 和

$u\left( t \right){\rm{ }} \in {\rm{ }}U\left( {t, {\rm{ }}x\left( t \right)} \right) \textrm{ a.e. }t \in J$

的温和解, 则分别称 $ x\left( \cdot \right), u\left( \cdot \right) $为容许轨迹和容许控制.

$ Q:J \to \mathcal{P}( X ) $ 为目标轨迹集, 容许控制对集表示为

$\mathfrak{A}(J, x_0) = {\rm{ }}\{ \left( {x\left( \cdot \right), {\rm{ }}u\left( \cdot \right)} \right){\rm{ }} \in {C_{{\rm{1 - }}\alpha }}{\rm{ }}\left( {J, {\rm{ }}X} \right) \times {\rm{ }}V{\rm{ }}:{\rm{ }}\left( {x\left( \cdot \right), {\rm{ }}u\left( \cdot \right)} \right)\ \textrm{是对应于}\ {x_0} \in X\}, $

容许轨迹集表示为

$\mathfrak{X}\left( {J, {\rm{ }}{x_0}} \right){\rm{ }} = {\rm{ }}\{ x\left( \cdot \right){\rm{ }} \in {C_{{\rm{1 - }}\alpha }}{\rm{ }}\left( {J, {\rm{ }}X} \right){\rm{ }}:{\rm{ }}\left( {x\left( \cdot \right), {\rm{ }}u\left( \cdot \right)} \right){\rm{ }} \in {\rm{ }}\mathfrak{A}\left( {J, {x_0}} \right)\ \textrm{针对于某些 }\ u\left( \cdot \right){\rm{ }} \in {\rm{ }}V\}.$

同样地, 可达集也表示为

$\Re \left( {r:0, {x_0}} \right){\rm{ }} = {\rm{ }}\left\{ {x\left( r \right){\rm{ }}:{\rm{ }}x\left( \cdot \right){\rm{ }} \in {\rm{ }}\mathfrak{X}( {\left[ {0, r} \right], {x_0}} )} \right\}.$

此外, 令

$\mathfrak{B}\left( {0, {\rm{ }}{x_0}} \right) = \left\{ {\left( {x\left( \cdot \right), {\rm{ }}u\left( \cdot \right)} \right) \in \bigcup\limits_{ r > 0} \mathfrak{A}{(\left[ {0, r} \right], {\rm{ }}{x_0})} {\rm{ }}:{\rm{ }}x(\overline t ) \in Q(\overline t )\ \textrm{针对于某些 }\ \overline t \ge 0} \right\}$

是目标容许控制对集, 目标时间集表示为

$\mathfrak{T}\left( {x\left( \cdot \right)} \right) = \left\{ {\overline t \in J:x(\overline t ) \in Q(\overline t )} \right\}, \forall x\left( \cdot \right) \in \bigcup\limits_{0 < r < T} {{C_{1 - a}}\left( {\left[ {0, r} \right], {\rm{ }}X} \right)}.$

现在, 给出时间反馈最优控制问题.

问题 T$ \mathfrak{B}\left( {0, {\rm{ }}{x_0}} \right) \neq\emptyset $, 寻找 $ ({x^*}\left( \cdot \right), {u^*}\left( \cdot \right)){\rm{ }} \in \mathfrak{B}\left( {0, {\rm{ }}{x_0}} \right) $$ {t^*} \in \mathfrak{T}({x^*}\left( \cdot \right)) $ 使得

${t^*} = \min\limits_{\left( {x\left( \cdot \right), u\left( \cdot \right)} \right) \in \mathfrak{B}\left( {0, {x_0}} \right)} \inf{\rm{ }}\left( {x\left( \cdot \right)} \right).$

本文的目的是研究半线性 Riemann-Liouville 分数阶发展反馈最优控制系统的容许轨迹和时间最优控制的存在性结果. 首先, 在合理的假设条件下研究系统(1.1)温和解的存在性. 其次, 在半群 $ T(t) $ 为紧的前提下借用 Cesari 性质和 Fillippove 定理证明允许控制轨迹的存在性. 最后, 给出问题 T 的时间最优反馈控制的存在性.

本文的其余部分组织如下: 第 2 节介绍用到的一些必要的预备知识. 第 3 节主要建立系统 (1.1) 温和解存在唯一性. 第 4 节研究容许轨迹的存在性. 第 5 节讨论问题T的存在性结果. 最后, 给出实例来说明本文的主要结果.

2 预备知识

全文用符号 $ \rightharpoonup $ 表示弱收敛. 设 $ X $ 是自反可分的 Banach 空间, $ J=[b] $ 是 Lebesgue 测度 $ \mu $ 关于 $ \sigma $-代数 $ \Sigma $ 的子集. $ C(J, X) $ 记为Banach 空间中所有 $ X $- 值从 $ J $ 映射到 $ X $ 连续函数集并且其赋予的范数为$ \|x\|_{C(J, X)}=\sup\limits_{t\in J}\|x(t)\|.$ 为了考虑系统 (1.1) 的温和解, 同时考虑如下空间

$C_{1-\alpha}(J, H)=\{x :t^{1-\alpha}x(t)\in C(J, H)\},$

其赋予范数为 $ \|x\|_{C_{1-\alpha}}=\sup\{t^{1-\alpha}\|x(t)\|_{H}:t\in J\}. $显然, $ C_{1-\alpha}(J, X) $ 空间为 Banach 空间. 记 $ L^{\gamma}(J, X) $ 为 Banach 空间中从 $ J $ 映射到 $ X $ 中 Bochner 可积函数集其赋予的范数为

$ \|m\|_{L^{\gamma}(J, X)}:=\bigg(\int_J\|m(t)\|^{\gamma}{\rm d}t\bigg)^{\frac{1}{\gamma}}<\infty, 1\leq \gamma<\infty.$

对于 Banach 空间 $ X $, 符号 $ \omega - X $ (或, $ s-X $ ) 通常用来记作空间 $ X $ 的弱 (或, 强) (范数)拓扑. 对于 $ X $ 的子集也用同样符号标记.

首先, 给出分数阶积分和导数的定义, 详见文献[15,27].

定义 2.1 积分

$I^{\alpha}_{0^+}f(t)=\frac{1}{\Gamma(\alpha)}\int^{t}_{0}(t-s)^{\alpha-1}f(s){\rm d}s, t>0, 0<\alpha<1, $

称为 $ \alpha $ 阶 Riemann-Liouville 分数阶积分, 其中 $ \Gamma $ 是 gamma 函数 (下同).

定义 2.2 函数 $ f $$ \alpha $ 阶 Riemann-Liouville 分数阶导数定义为

$D^{\alpha}_{t}f(t)=\frac{1}{\Gamma(n-\alpha)}\frac{\rm d}{{\rm d}t}\int_{0}^{t}(t-s)^{-\alpha}f(s){\rm d}s, 0<\alpha<1, t>0.$

接下来, 本文将用到如下记号: $ \mathcal {P}(X) $ 表示 $ X $ 中所有非空集合组成的集族.

$\begin{eqnarray*} &&\mathcal {P}_{f}(X)=\{S\in \mathcal {P}(X):S \textrm{ 是闭的 }\}, \\ &&\mathcal {P}_{fb}(X)=\{S\in \mathcal {P}(X):S \textrm{ 是闭合有界的 }\}, \\ &&\mathcal {P}_{(w)k(c)}(X)=\{S\in \mathcal {P}(X):S \textrm{ 是 (弱) 紧 (凸) 的}\}, \end{eqnarray*}$

现在给出一些集值映射的基本定义和结果, 对于详细介绍见专著[12].

$ (\Omega, \Sigma) $ 是可测空间, $ (X, d) $ 为可分度量空间. 如果对于每个闭集 $ C\subseteq X $$ F^{-1}(C)=\{t\in \Omega:F(t)\cap C\neq\emptyset\}\in \Sigma $, 则称集值映射 $ F:\Omega\rightarrow \mathcal{P}(X) $ 是可测的. 若 $ F:\Omega\times X\rightarrow \mathcal{P}_f(X) $, 则集值映射 $ F $ 可测定义为 $ F^{-1}(E)\in\Sigma\otimes\mathcal{B}_{X} $, 其中 $ \Sigma\otimes\mathcal{B}_{X} $ 表示由积集族 $ A\times B $ 生成的 $ \sigma $-代数, $ A\in\Sigma $, $ B\in\mathcal{B}_{X} $, 及 $ \mathcal{B}_{X} $$ X $ 中 Borel 集生成的 $ \sigma $-代数[11].

考虑"Hausdorff 度量" $ h:\mathcal {P}(X)\times\mathcal{P}(X)\rightarrow \mathbb{R}^{+}\cup\{\infty\} $,

$\begin{equation} h(A, B)=\max\left\{\sup_{a\in A} d(a, B), \sup_{b\in B} d(A, b)\right\}, \end{equation}$

其中 $ d(x, C) $ 表示点 $ x $ 到集合 $ C $ 的距离, 则通常把(2.1)式定义的 $ h(A, B) $ 称之为 $ A, B $ 之间的 Hausdorff 距离.

定义 2.3$ W, Z $ 为 Hausdorff 拓扑空间, $ F:W\rightarrow \mathcal{P}(Z) $, 则

(i) $ F $$ x_0\in W $ 点称之为下半连续的 (简记为 l.s.c.), 如果对于每个开子集 $ D\subseteq Z $, $ F(x_0)\cap D \neq\emptyset $, 存在 $ x_0 $ 的邻域 $ O(x_0) $ 使得对所有的 $ x\in O(x_0) $$ F(x)\cap D\neq\emptyset $;

(ii) 如果对于每个开子集 $ D\subseteq Z $, $ F(x_0)\subseteq D $, 存在 $ x_0 $ 的邻域 $ O(x_0) $ 使得对于所有的 $ x\in O(x_0) $, 有 $ F(x)\subseteq D $, 则称 $ F $$ x_0\in X $ 点是上半连续的 (简记为 u.s.c.);

(iii) 如果对于每个有界集 $ V \subseteq W $ 都有 $ F(V ) $ 是相对紧的, 则称 $ F $ 是全连续的.

定义 2.4[18]$ E $$ T $ 为两个度量空间. 如果 $ F:T\rightarrow \mathcal{P}(E) $ 在点 $ t\in T $ 处满足

$\begin{equation*} \bigcap_{\epsilon>0}\overline{F(O_{\epsilon}(t))}=F(t), \end{equation*}$

则称集值 $ F $ 在该点处是伪连续的, 其中 $ O_\epsilon (t)=\{\tau\in J:\|\tau-t\|<\epsilon\} $. $ T $ 如果集值函数 $ F $ 在每一点 $ t\in T $ 处都是伪连续的, 则称集值 $ F $$ T $ 中是伪连续的.

定义 2.5[18]$ X $ 是度量空间, $ Y $ 是 Banach 空间. 设 $ F:X\rightarrow \mathcal{P}(Y) $ 是集值映射. 如果

$\begin{eqnarray} \bigcap_{\delta>0}\overline{co}F(O_{\delta}(x_{0}))=F(x_{0}), \nonumber \end{eqnarray}$

则称 $ F $$ x_{0}\in X $ 处具有 Cesari 性质, 其中 $ \overline{co}D $ 表示集合 $ D $ 的闭凸包, $ O_{\delta}(x) $ 表示 $ x $$ \delta $- 邻域. 如果 $ F $ 在每一点 $ x\in Z\subset X $ 具有 Cesari 性质, 则称 $ F $$ Z $ 上具有 Cesari 性质.

由定义 2.1, 2.2和文献[23,33]的结果, 得到如下概念

定义 2.6 如果 $ x\in C_{1-\alpha}(J, H), I_{0^+}^{1-\alpha}x(t)|_{t=0}=x_0 $ 及存在 $ u\in L^p(J, V)(p>\frac{1}{\alpha}) $ 使得 $ u(t)\in U(t, x(t)) $ a.e. $ t\in J $

$\begin{equation} x(t)=t^{\alpha-1}T_{\alpha}(t)x_0+\int_0^t(t-s)^{\alpha-1}T_{\alpha}(t-s)f(s, x(s)u(s)){\rm d}s, \end{equation}$

则称函数 $ x(\cdot) $ 是系统(1.1)的温和解, 其中

$\begin{equation*} T_{\alpha}(t)=\alpha\int_0^{\infty}\theta\xi_{\alpha}(\theta)T(t^{\alpha}\theta){\rm d}\theta, \xi_{\alpha}(\theta)=\frac{1}{\alpha}\theta^{-1-\frac{1}{\alpha}}\varpi_{\alpha}\big(\theta^{-\frac{1}{\alpha}}\big)\geq0, \end{equation*}$
$\begin{equation*} \varpi_{\alpha}(\theta)=\frac{1}{\pi}\sum_{n=1}^{\infty}(-1)^{n-1}\theta^{-n\alpha-1} \frac{\Gamma(n\alpha+1)}{n!}\sin(n\pi\alpha), \, \, \theta\in(0, \infty), \end{equation*}$

$ \xi_{\alpha} $ 是定义在 $ (0, \infty) $ 上的概率密度函数[26], 并且

$\begin{equation*} \xi_{\alpha}(\theta)\geq0, \quad \theta\in(0, \infty), \quad \int_0^{\infty}\xi_{\alpha}(\theta){\rm d}\theta=1. \end{equation*}$

不难验证

$\begin{equation} \int_0^{\infty}\theta\xi_{\alpha}(\theta){\rm d}\theta=\frac{1}{\Gamma(1+\alpha)}. \end{equation}$

引理 2.1[33,引理 3.2-3.4] 算子 $ T_{\alpha}(t) $ 具有如下性质

(i) 对任意固定的 $ t\geq 0, T_{\alpha}(t) $ 是线性有界算子, 即: 对任意 $ x\in X, $

$\begin{equation*} \|T_{\alpha}(t)x\|\leq \frac{M}{\Gamma(\alpha)}\|x\|; \end{equation*}$

(ii) $ \{T_{\alpha}(t), t\geq 0\} $ 是强连续的;

(iii) 如果 $ T(t) $ 是紧的, 则对任意 $ t> 0, T_{\alpha}(t) $ 也是紧的.

引理 2.2[7,10]$ \beta>0, a(t) $$ [b] $ 上是非负局部可积的函数, $ b(t) $ 是定义在区间 $ [b] $ 上非负非递减连续函数且 $ b(t)\leq M $ (常数), 并且函数 $ y(t) $$ [b] $ 上是非负局部可积的函数, 且有

$\begin{equation*}y(t)\leq a(t)+b(t)\int_{0}^{t}(t-s)^{\beta-1}y(s){\rm d}s, t\in [b].\end{equation*}$

$\begin{equation*}y(t)\leq a(t)+\int_{0}^{t}\left[\sum_{n=1}^{\infty}\frac{[b(t)\Gamma(\beta)]^{n}}{\Gamma(n\beta)}(t-s)^{n\beta-1}a(s)\right]{\rm d}s, t\in [b].\end{equation*}$

另外, 如果 $ a(t) $ 在区间 $ [b] $ 上是非递减函数, 则

$\begin{equation*}y(t)\leq a(t)E_\beta\left(b(t)\Gamma(\beta)t^{\beta}\right), \end{equation*}$

其中 $ E_\beta $ 是定义如下的 Mittag-Leffler 函数

$\begin{equation*}E_\beta(z)=\sum_{k=0}^{\infty}\frac{z^{k}}{\Gamma(k\beta+1)}.\end{equation*}$

3 温和解的存在性

本节主要是研究 Riemann-Liouville 型分数阶微分控制系统温和解的存在唯一性. 为了解决这个问题, 我们需要以下假设

H(A) 算子 $ A $$ X $$ C_0 $-半群 $ T\left( t \right)\left( {t \ge 0} \right) $ 的无穷小生成元, 且对任意 $ t>0, T(t) $ 是紧的.

H(f) 函数 $ f : J \times X \times V \to X $ 关于 $ (t, x, u) $ 是 Borel 可测, 关于 $ (x, u) $ 是连续并且存在一个常数 $ L>0 $, 使得

(i) $ \left\| f\left( {t, x, u} \right)\right\| \le L( 1 + \left\| x \right\| ) $, a.e. $ t \in J, $ 对于所有的 $ x\in X $;

(ii) $ \left\| {f\left( {t, {x_1}, u} \right) - f\left( {t, {x_2}, u} \right)} \right\| \le L\left\| {{x_1} - {x_2}} \right\|, $ a.e. $ t{\rm{ }} \in {\rm{ }}J, $ 对于所有的 $ x_1, x_2\in X $.

接下来, 给出系统(2.2)解的存在性和唯一性结果.

定理 3.1 设条件 H(A), H(f) 成立, 则对给定的控制函数 $ u \in L^p ( J, V ) ( p > \frac{1}{\alpha } ), $ 系统(2.2)存在唯一的温和解.

考虑算子 $ \digamma $ 如下

$\begin{equation} \left( {\digamma x} \right)\left( t \right) = {t^{\alpha - 1}}{T_\alpha }\left( t \right){x_0} + {\int_0^t {\left( {t - s} \right)} ^{\alpha - 1}} {T_\alpha }\left( {t - s} \right)f\left( {s, x\left( s \right), u\left( s \right)} \right){\rm d}s \end{equation}$

首先, 在定理的假设条件下, 不难验证映射 $ \digamma $ 是从 $ C_{1-\alpha}(J, X) $ 映到它本身的.

其次, 证明 $ \digamma^{n} $$ C_{1-\alpha}(J, X) $ 上是一个压缩映射.

实际上, 对任意的 $ x, y\in C_{1-\alpha}(J, X) $$ t\in J, $

$\begin{matrix} t^{1-\alpha}\|(\digamma x)(t)\!-\!(\digamma y)(t)\|&\leq& t^{1-\alpha}\int_{0}^{t}(t-s)^{\alpha-1}\|T_{\alpha}(t-s)[f(s, x(s), u(s))\!-\!f(s, y(s), u(s))]\|{\rm d}s\nonumber\\ &\leq&\frac{LM}{\Gamma(\alpha)}t^{1-\alpha}\int_{0}^{t}(t-s)^{\alpha-1}s^{\alpha-1}s^{1-\alpha}\|x(s)-y(s)\|{\rm d}s\nonumber\\ &\leq& \frac{\Gamma(\alpha)LMt}{\Gamma(2\alpha)}\|x-y\|_{C_{1-\alpha}}. \end{matrix}$

由 (3.1), (3.2) 式并计算 $ n $ 次, 容易得到

$t^{1-\alpha}\|(\digamma^{n} x)(t)-(\digamma^{n} y)(t)\|\leq \frac{\Gamma(\alpha)(LMt^{\alpha})^{n}}{\Gamma[(n+1)\alpha]}\|x-y\|_{C_{1-\alpha}}.$

因此,

$\|\digamma^{n} x-\digamma^{n}y\|_{C_{1-\alpha}}\leq \frac{\Gamma(\alpha)(LMT^{\alpha})^{n}}{\Gamma[(n+1)\alpha]}\|x-y\|_{C_{1-\alpha}}.$

由于 $ \frac{(LMT^{\alpha})^{n}}{\Gamma[(n+1)\alpha]} $ 是一般的 Mittag-Leffler 级数形式 $ E_{\alpha, \alpha}(MLT^{\alpha}) $ 并且这级数在 $ J $ 上是一致收敛的, 则对充分大的 $ n $, 有

$\frac{\Gamma(\alpha)(LMT^{\alpha})^{n}}{\Gamma[(n+1)\alpha]}<1.$

因此, $ \digamma^{n} $$ C_{1-\alpha}(J, X) $ 上是一个压缩算子. 由定理的结果, 得到 $ \digamma $$ C_{1-\alpha}(J, X) $ 有唯一的一个不动点 $ x(\cdot) $, 并且这不动点就是系统(2.2)的解. 得证.

4 容许轨迹存在性

本节考虑系统(1.1)容许轨迹的存在性. 为了得到容许轨迹的存在性, 我们需要做出如下假设条件

H(U) 集值映射 $ U:J \times X \to \mathcal{P}\left( V \right) $ 是伪连续的并且满足

(i) 对于所有 $ (t, x) \in J \times X $, 存在函数 $ \theta \in {L^2}\left( {J, {\mathbb{R}^ + }} \right) $ 和正常数 $ L_u $, 使得

$\left\| {U\left( {t, x} \right)} \right\| \le \theta \left( t \right){\rm{ }} + L_u \left\| x \right\|_X, \textrm{对于所有的 }(t, {\rm{ }}x) \in J \times X;$

(ii) 对于 a.e. $ t \in J, x \in X $, 集合 $ U(t, x) $ 满足

$\bigcap\limits_{\delta > 0} {\overline {co} } U\left( {{O_\delta }\left( {t, x} \right)} \right) = U\left( {t, x} \right).$

H(Q) $Q:J \to \mathcal{P}\left( X \right) $ 是伪连续的.

H(C) 对所有的 $ \left( {t, x} \right) \in J \times X, $

$\bigcap\limits_{\delta > 0} {\overline {co} } f\left( {t, O_\delta \left( x \right), U\left( {O_\delta \left( {t, x} \right)} \right)} \right) = f\left( {t, x, U\left( {t, x} \right)} \right), $

其中, $ O_\delta ( x)= \{ \bar{x} \in X:\|x - \bar{x}\|<\delta\}, O_\delta (t, x) $ 也类似.

接下来, 给出条件 H(C) 的一个充分条件.

引理 4.1[32,命题 2.1]$ U:J \times X \to \mathcal{P}( V ) $ 是上半连续取闭值, 且 $ f\left( {t, x, u} \right) $ 关于 $ ( {x, u} ) $ 是一致连续对于 $ t \in J $, 则 H(C) 成立当且仅当 $ f\left( {t, x, U(t, x)} \right) $ 是闭凸的.

为了得到容许轨迹的存在性结果, 本文需要如下引理.

引理 4.2[30,引理 3.5]$ T(t)(t\geq0) $$ X $ 中紧的 $ C_0 $-半群. 则对任意的 $ p>\frac{1}{\alpha} $, 算子

$\begin{equation*} (\Pi g)(\cdot)=\int_0^{\cdot}(\cdot-s)^{\alpha-1} T_{\alpha}(\cdot-s)g(s){\rm d}s \end{equation*}$

是紧的对于 $ g\in L^p(J, X) $.

定理 4.1 设 H(A), H(f), H(U) 和 H(C) 成立, 那么对于任意 $ u \in V $, 容许轨迹集 $ \mathfrak{X}( J, x_0) $ 是非空的. 而且, 对于任何 $ u \in V $, 集合 $ \mathfrak{X}( J, x_0) $$ {C_{1 - \alpha }}\left( {J, X} \right) $ 中是紧的.

对于任意的 $ k > 0 $, 对任意的 $ {l_i} = \frac{i}{k}T, 0 \le i \le k - 1 $, 设

$\begin{equation*} u_k(t)=\sum_{i=0}^{k-1}u^i\chi_{[t_i, t_{i+1})}(t), t\in J, \end{equation*}$

其中, $ \chi_{[t_i, t_{i+1})} $ 是区间 $ [t_i, t_{i+1}) $ 的特征函数. 序列 $ \{u^i\} $ 的构造如下

首先, 设 $ u^0\in U(0, x_0) $, 存在 $ x_k\in C_{1-\alpha}(J, X) $, 使得

$\begin{eqnarray*} x_k(t)=t^{\alpha-1}T_{\alpha}(t)x_0+\int_0^t(t-s)^{\alpha-1}T_{\alpha}(t-s)f(s, x_k(s), u^0(s)){\rm d}s. \end{eqnarray*}$

其次, 取 $ u^1\in U(\frac{T}{k}, x_k(\frac{T}{k})) $, 我们可以重复这个过程在 $ [\frac{T}{k}, \frac{2T}{k}] $ 得到 $ x_k $, 再以类似的方式, 得到如下结果

$\begin{eqnarray*} \left\{\begin{array}{llll} x_k(t)=t^{\alpha-1}T_{\alpha}(t)x_0+\int_0^t(t-s)^{\alpha-1}T_{\alpha}(t-s)f(s, x_k(s), u_k(s)){\rm d}s, t\in[\frac{iT}{k}, \frac{(i+1)T}{k}), \\[3mm] u_k(t)\in U(\frac{iT}{k}, x_k(\frac{iT}{k})). \end{array}\right. \end{eqnarray*}$

由定理 3.1 的证明, 易知存在一个常数 $ \gamma_0>0 $, 使得

$\begin{equation*} \|x_k\|_{C_{1-\alpha}(J, X)}\leq \gamma_0. \end{equation*}$

另外, 由 H(f) 和 H(U)(i), 可知存在 $ \gamma_i>0, i=1, 2 $, 使得

$\begin{equation*} \|f(\cdot, x_k(\cdot), u_k(\cdot))\|\leq \gamma_1\quad\textrm{及 }\ \|u_k\|\leq\gamma_2. \end{equation*}$

由于 $ L^p(J, X) $ 是自反 Banach 空间, 由 (1.1) 式知, 存在序列 $ \{f(\cdot, x_k(\cdot), u_k(\cdot))\} $, 不失一般性, 使得

$\begin{matrix} f(\cdot, x_k(\cdot), u_k(\cdot))\rightharpoonup \overline{f}(\cdot)\textrm{ 在} L^p(J, X)\textrm{ 中}. \end{matrix}$

则由条件H(A)和引理4.2得

$\begin{eqnarray*} \int_0^t(t-s)^{\alpha-1}T_{\alpha}(t-s)f(s, x_k(s), u_k(s)){\rm d}s\rightarrow\int_0^t(t-s)^{\alpha-1}T_{\alpha}(t-s)\overline{f}(s){\rm d}s,\ \forall\ t\in J. \end{eqnarray*}$

$\begin{equation} \overline{x}(t)=t^{\alpha-1}T_{\alpha}(t)x_0+\int_0^t(t-s)^{\alpha-1}T_{\alpha}(t-s)\overline{f}(s){\rm d}s. \end{equation}$

则, 有

$\begin{equation} x_k(t)\rightarrow \overline{x}\ \textrm{ 在}\ L^p(J, X). \end{equation}$

由 (4.3) 式, 对任意的 $ \delta>0 $, 存在 $ k_0>0 $ 使得

$\begin{equation} x_k(t)\in O_{\delta}(t_i, x_k(t_i)), t\in J, k\geq k_0. \end{equation}$

同时, 对充分大的 $ k $, 由 $ u_k(\cdot) $ 的定义, 有

$\begin{equation} u_k(t)\in U(t_i, x_k(t_i))\subset U(O_{\delta}(t_i, x_k(t_i))). \end{equation}$

其次, 由 (4.1) 式和 Mazur 引理, 设 $ \mu_{il}\geq0 $$ \sum\limits_{i\geq1}\mu_{il}=1 $, 使得

$\begin{equation*} \lambda_l(\cdot)=\sum_{i\geq1}\mu_{il}f(\cdot, x_{i+l}(\cdot), u_{i+l}(\cdot)) \rightarrow\overline{f}(\cdot)\textrm{ 在 }L^p(J, X)\textrm{中}. \end{equation*}$

则存在 $ \{\lambda_l\} $ 的子序列, 不失一般性, 仍记为 $ \{\lambda_l\} $, 使得

$\begin{equation*} \lambda_l(t)\rightarrow \overline{f}(t)\textrm{ 在 } X \textrm{ a.e. } t\in J. \end{equation*}$

因此, 由 (4.4) 和 (4.5) 式, 对充分大的 $ l $, 有

$\begin{equation*} \lambda_l(t)\in\textrm{co}f(t, O_{\delta}(\overline{x}(t)), U(O_{\delta}(t, \overline{x}(t)))), \textrm{ a.e. }t\in J. \end{equation*}$

从而, 对任意的 $ \delta>0 $, 有

$\begin{equation*} \overline{f}(t)\in\overline{\textrm{co}}f(t, O_{\delta}(\overline{x}(t)), U(O_{\delta}(t, \overline{x}(t)))), \textrm{ a.e. }t\in J. \end{equation*}$

利用条件$ H(C) $,得到

$\begin{equation*} \overline{f}(t)\in\overline{\textrm{co}}f(t, \overline{x}(t), U(t, \overline{x}(t))), \textrm{ a.e. }t\in J. \end{equation*}$

由H(U)(ii)和文献[18, 第 3 章, 推论 2.18], 可知 $ U(\cdot, \overline{x}(\cdot)) $ 是 Souslin 可测的.利用 Fillipove 定理 (见文献[18, 第 3 章,推论 2.26]), 存在控制函数 $ \overline{u}\in V $ 使得

$\begin{matrix} \left\{\begin{array}{llll} \overline{u}(t)\in U(t, \overline{x}(t)), \textrm{ a.e. }t\in J, \\ \overline{f}(t)=f(t, \overline{x}(t), \overline{u}(t)), \textrm{ a.e. }t\in J. \end{array}\right. \end{matrix}$

利用关系 (4.2) 和 (4.6) 式, 得到

$\begin{equation*} (\overline{x}, \overline{u})\in\mathfrak{A}(J, x_0). \end{equation*}$

最后, 令 $ \{x^k(\cdot)\}_{k\geq1}\subset\mathfrak{X}(J, x_0) $

$\begin{equation*} \|x^k\|_{C_{1-\alpha}(J, X)}\leq\gamma_0, \quad\textrm{在 }C_{1-\alpha}(J, X). \end{equation*}$

则类似于上述证明, 易知 $ \{x^k(\cdot)\}_{k\geq1} $$ C_{1-\alpha}(J, X) $ 中是相对紧的. 同时, 存在 $ \{x^k(\cdot)\}_{k\geq1}\subset\mathfrak{X}(J, x_0) $ 的子序列, 不失一般性, 仍记为 $ \{x^k(\cdot)\}_{k\geq1} $, 使得

$\begin{equation*} x^k(\cdot)\rightarrow \widehat{x}(\cdot), \quad\textrm{在 }C_{1-\alpha}(J, X). \end{equation*}$

再次利用条件 H(C), 可知 $ \widehat{x}(\cdot)\in\mathfrak{X}(J, x_0) $. 所以, $ \mathfrak{X}(J, x_0) $$ C_{1-\alpha}(J, X) $ 中是紧的.

推论 4.1 设条件 H(A), H(f), H(U) 和 H(C) 成立. 则对任意的 $ x_0\in X $$ 0\leq t\leq T $, 集合 $ \mathfrak{R}(t;0, x_0) $$ X $ 中是非空紧的.

定理 4.2 设 H(A), H(f), H(U) 和 H(C) 成立. 则对任意的 $ x_0\in X $ 集值映射 $ \mathfrak{R}(\cdot;0, x_0):J\rightarrow $ 是连续的 (关于 Hausdörff 度量).

由定理 4.1, 可知对每个 $ x_0\in X, t\in J $, 和任意 $ x(\cdot)\in\mathfrak{X}(J, x_0) $, 可以找到一个连续非减函数 $ \eta:[0, \infty)\rightarrow[0, \infty) $$ \eta(0)=0 $, 使得

$\begin{equation*} \|x(t_1)-x(t_2)\|\leq\eta(|t_1-t_2|), \quad\textrm{对于 } t_1, t_2\in J. \end{equation*}$

则,

$\begin{equation*} h(\mathfrak{R}(t_1;0, x_0), \mathfrak{R}(t_2;0, x_0))\leq\eta(|t_1-t_2|), \quad \forall t_1, t_2\in J. \end{equation*}$

所以, $ \mathfrak{R}(\cdot;0, x_0):J\rightarrow \mathcal{P}(X) $ 是连续的 (关于 Hausdörff 度量).

5 时间最优控制存在性

本节给出问题 (T) 的时间最优控制存在性.

定理 5.1 设条件 H(A), H(f), H(U), H(Q) 和 H(C) 成立, 则问题 (T) 至少存在一个解.

$ x^0\in X, (x_n(\cdot), u_n(\cdot))\in \mathfrak{B}(0, x^0), \overline{t}_n\in \mathfrak{T}(x_n(\cdot)) $

$\begin{equation} \lim\limits_{n\rightarrow\infty}\overline{t}_n=t^*=\inf\limits_{(x(\cdot), u(\cdot))\in \mathfrak{B}(0, x^0)}\inf\mathfrak{T}(x(\cdot)). \end{equation}$

则, 由 $ \mathfrak{T}(x_n(\cdot)) $ 的定义可知

$\begin{equation} x_n(\overline{t}_n)\in Q(\overline{t}_n)\bigcap \mathfrak{R} (\overline{t}_n;0, x^0), \quad\forall n\geq1. \end{equation}$

利用定理 4.1, 对任意的 $ t\in J $$ \overline{x}(\cdot)\in \mathfrak{X}(J, x^0) $, 存在序列 $ \{x_n(\cdot)\}_{n\geq1} $ 使得

$\begin{equation*} x_n(\cdot)\rightarrow\overline{x}(\cdot)\quad\textrm{在}\ C_{1-\alpha}(J, X). \end{equation*}$

$\begin{equation*} x_n(\overline{t}_n)\rightarrow\overline{x}(t^*)\quad\textrm{在}\ X. \end{equation*}$

由定理4.2和 (5.2) 式, 可知

$\begin{equation} \overline{x}(t^*)\in \mathfrak{R}(t^*;0, x^0). \end{equation}$

由 (5.1) 式, 对任意的 $ \delta>0 $, 和充分大的 $ n $, 有

$\begin{equation*} x_n(\overline{t}_n)\in Q(\overline{t}_n)\subset Q(O_{\delta}(t^*)). \end{equation*}$

因为$ Q(\cdot) $是伪连续的, 所以

$\begin{equation} \overline{x}(t^*)\in \bigcap\limits_{\delta>0} \overline{Q(O_{\delta}(t^*))}=Q(t^*). \end{equation}$

由 (5.3) 和 (5.4) 式, 有

$\begin{equation*} \overline{x}(t^*)\in Q(t^*)\bigcap \mathfrak{R} (t^*;0, x^0). \end{equation*}$

这就证明了问题 T 至少存在一个解.

6 例子应用

$ X=Y=L^{2}([\pi]) $. 考虑如下 Riemann-Liouville 分数阶热方程控制系统

$\begin{equation} \left\{\begin{array}{llll} \frac{\partial^{\frac{3}{5}}}{\partial t^{\frac{3}{5}}}x(t, z)=\frac{\partial^2}{\partial z^2} x(t, z)+Bw(t, z)+G(t, z, x(t, z)), & t\in J=[0,1], z\in[\pi], \\[2mm] w(t, z)\in \widehat{U}(t, x(t, z)), &t\in J=[0,1], z\in[\pi], \\ x(t, 0)=x(t, \pi)=0, \quad &t\in [0,1], \\ x(0, z)=x_{0}(z), \qquad \quad& z\in[\pi], \end{array}\right. \end{equation}$

其中 $ \frac{\partial^{\alpha}}{\partial t^{\alpha}} $ 表示 $ \alpha=\frac{3}{5} $ 是 Riemann-Liouville 分数阶导数. $ x(t, z) $ 表示在点 $ z\in [\pi] $$ t\in [0,1]$ 时刻的温度.

定义 $ A:D(A)\subset X\rightarrow X $$ Ax=x_{zz} $, 其中, 定义域 $ D(A) $

$\begin{equation*} \{x\in X:x, x_z \textrm{ 是绝对连续的, } x_{zz}\in X, x(t, 0)=x(t, \pi)=0\}. \end{equation*}$

由文献[19]可知, $ A $ 可以写成

$\begin{equation*} Ax=\sum_{n=1}^{\infty}n^{2}\langle x, e_n\rangle e_n, x\in D(A), \end{equation*}$

其中, $ e_n(z)=\sqrt{\frac{2}{\pi}}\sin nz, 0\leq x\leq \pi (n=1, 2, \cdots), $$ X $ 的一组正交基, $ \langle\cdot, \cdot\rangle $ 表示空间 $ L^2([\pi], \mathbb{R})\times L^2([\pi], \mathbb{R}) $ 的对偶积. 显然算子 $ A $ 是空间 $ X $ 中如下表示的紧半群 $ T(t) $, $ t>0 $ 的无穷小生成元

$\begin{equation*} T(t)x=\sum_{n=1}^{\infty}e^{-n^{2}t}\langle x, e_n\rangle e_n, x\in X. \end{equation*}$

定义 $ x(t)(z)=x(t, z) $, $ w(t)(z)=w(t, z) $.

$ F(t, x(t, z), w(t, z)) =Bw(t, z)+G(t, z, x(t, z)).$

$ F(t, x(t), w(t)) (z) =F(t, x(t, z), w(t, z)) $$ \widehat{U}(t, x(t))(z)=\widehat{U}(t, x(t, z)) $. 从而系统(6.1)可以写成形如系统(1.1)的抽象形式. 设 $ \widehat{U}:[0,1] \times X\rightarrow \mathcal{P}(Y) $ 是上半连续并且闭值的.

H(F) 设函数 $ F:J\times X\times Y\rightarrow X $ 满足如下条件.

(i) $ F:J\times X\times Y\rightarrow X $ 关于 $ t $ 是可测的, 关于 $ (x, w)\in X\times Y $ 是连续的对于 a.e. $ t\in J $;

(ii) 存在 $ \overline{L}>0 $ 使得

$\begin{eqnarray*} &&\|F(t, x_1, w)-F(t, x_2, w)\|\leq \overline{L}\|x_1-x_2\| \textrm{a.e.} t\in J, \textrm{对所有的} x_1, x_2\in X\\ &&\|F(t, x, w)\|\leq \overline{L}\quad\textrm{对所有的}\ (t, x)\in J\times X\times Y. \end{eqnarray*}$

H(Û) 反馈集值映射 $ \widehat{U}:J\times X\rightarrow \mathcal{P}(Y) $ 是伪连续的且满足

(i) 对所有的 $ (t, x)\in J\times X $, 存在函数 $ \theta\in L^2(J, R^+) $ 和常数 $ L_w>0 $, 使得

$\begin{equation*} \|\widehat{U}(t, x)\|\leq\theta(t)+L_w\|x\|_X; \end{equation*}$

(ii) 对于 a.e. $ t\in J, x\in X $, 集值映射 $ \widehat{U}(t, x) $ 满足

$\begin{equation*} \bigcap_{\delta>0}\overline{\textrm{co}}\widehat{U}(O_{\delta}(t, x))=\widehat{U}(t, x). \end{equation*}$

从而, 本文的结果可以应用到系统(6.1).

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