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
CMAP - Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique, Inria Saclay - Ile de France, UMA - Unité de Mathématiques Appliquées, X - École polytechnique, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7641
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 7 mars 2018 - 16:28:52
Dernière modification le : jeudi 10 mai 2018 - 02:05:49
Document(s) archivé(s) le : vendredi 8 juin 2018 - 14:49:15

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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-01474285v2〉

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