Global Convergence of Stochastic Adaptive Algorithms

Eng. Vasile Sima, PhD

National Institute for Research and Development in Informatics – ICI Bucharest

Abstract: Sînt analizaţi algoritmi multi-recursivi de aproximaţie stocastică (AS) şi de tipul celor mai mici pătrate modificate (CMMPM), atît pentru predicția adaptivă, cît şi pentru conducerea adaptivă a sistemelor stocastice discrete cu întîrziere oarecare (d ≥ 1). Este subliniată  baza conceptuală comună a acestor algoritmi şi este furnizată o condiţie necesară şi suficientă pentru a realiza obiectivele de urmărire asimptotică. Această condiţie şi o condiţie de pasivitate sînt folosite pentru a stabili unele rezultate de convergenţă pentru două scheme multi-recursive generale, utilizînd o abordare prin teoria martingalelor, dar fără a recurge la ipoteze de stabilitate sau de stabilitate inversă a sistemului. Rezultatele obţinute sînt utilizate pentru a simplifica demonstrațiile proprietăţilor de convergenţă şi stabilitate ale unor algoritmi specifici de predicţie şi de conducere adaptivă.

Keywords: algoritmi numerici, conducere adaptivă, conducerea proceselor, predicţie adaptivă, stabilitate, teoria sistemelor.

View full text

CITE THIS PAPER AS:
Vasile Sima, Global Convergence of Stochastic Adaptive AlgorithmsRomanian Journal of Information Technology and Automatic Control, ISSN 1220-1758, vol. 3(2), pp. 23-28, 1993.