On the time discretization of stochastic optimal control problems: the dynamic programming approach

Joseph Frédéric Bonnans 1 Justina Gianatti 2 Francisco Silva 3
1 Commands - Control, Optimization, Models, Methods and Applications for Nonlinear Dynamical Systems
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7641, X - École polytechnique, UMA - Unité de Mathématiques Appliquées, Inria Saclay - Ile de France, CMAP - Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique
Abstract : In this work we consider the time discretization of stochastic optimal control problems. Under general assumptions on the data, we prove the convergence of the value functions associated with the discrete time problems to the value function of the original problem. Moreover , we prove that any sequence of optimal solutions of discrete problems is minimizing for the continuous one. As a consequence of the Dynamic Programming Principle for the discrete problems, the minimizing sequence can be taken in discrete time feedback form.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2017
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Contributeur : Justina Gianatti <>
Soumis le : mercredi 22 février 2017 - 16:23:12
Dernière modification le : mercredi 1 août 2018 - 15:02:03
Document(s) archivé(s) le : mardi 23 mai 2017 - 14:12:06

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Joseph Frédéric Bonnans, Justina Gianatti, Francisco Silva. On the time discretization of stochastic optimal control problems: the dynamic programming approach. 2017. 〈hal-01474285v1〉

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