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具有密度制约的HIV动力系统最优控制

2017-08-09薛威娜

数学学习与研究 2017年15期
关键词:动力系统最优控制

薛威娜

【摘要】针对具有密度制约的HIV动力系统,讨论其最优控制问题.通过引入药物的有效性,建立目标泛函且分析最优控制的存在性.结合庞大利亚金最大值原理和汉密尔顿函数,建立最优控制策略,从而,对具有年龄结构的HIV动力系统进行有效控制.

【关键词】HIV;动力系统;最优控制;惩罚因子;最大值原理

针对HIV病毒,目前还没有研发出根治药物.结合动力学数学模型和性能指标,学者们提出了艾滋病毒感染的最优控制问题.针对HIV病毒感染问题,基于状态依赖的Riccati方程,H.T.Banks等人考虑了最优反馈控制问题和状态估计问题.

许多数学模型主要针对CD4+T细胞和HIV病毒交互作用进行阐述.在这些模型中,HIV感染模型可以采用最优控制原理分析这类系统.基于带有密度制约的年龄结构HIV动力系统模型的最优控制理论还没有被深入研究.

一、HIV动力系统模型

考虑如下具有密度制约的HIV动力系统数学模型

如果a≥d1,其中β代表到达饱和量的速率,否则,为概率密度函数.T(t)为在t时刻未感染CD4+T细胞数.T*(a,t)为在年龄为a时感染CD4+病毒数量.V(t)为在t时刻病毒数量.Tmax为人体内CD4+病毒的最大容纳量.s为未感染CD4+病毒的细胞增长常数速率.d为未感染细胞的感染过程.KV(t)T(t)为未感染细胞的感染过程.δ(a)为感染CD4+病毒细胞的死亡速率.c为病毒数量是常数速率.

二、最优控制问题

目标泛函为J(ε)=∫t f0[RV(t)+Qε(t)2]dt,其中Q和R分别为病毒量和控制权重,ε(t)为药物的有效性,满足0≤εmin≤ε(t)≤εmax<1.ε(t)在[0,tf]上是可测函数.因此,(1)转化为如下最优控制问题:

因此,

dT*dt(aj,t)=-T*(aj,t)-T*(aj-1,t)Δaj-δ(aJ)T*(aj,t),

dvdt=∑nj=1p(aj)T*(aj,t)·Δaj-cv(t).(5)

令x=(T,T*1,T*2,…T*N,v)T,其中T*j=T*(aj,t),则(5)转化为

x=TT*1T*2T*nv=s-dT+rT1-T+ITmax-(1-ε)kvT-T*1-k(1-ε)vTΔa1-δ(a1)T*1∑nj=1p(aj)T*jΔaj-cv .(6)

其中,初始条件为X(0)=[T(0),T*0(a1),T*0(a2),…,T*0(an),v(0)]T.

结合目标泛函和约束条件以及惩罚因子,构造如下形式的拉格朗日函数:

L=[Rv(t)+αε2(t)]

+ρs-dT+rT1-T+ITmax-(1-ε)kvT

+λ1-T*-k(1-ε)vTΔa1-δ(a1)T*1

+∑nj=Lλj·-T*j-T*j-1Δaj-δ(aj)·T*j

+η·∑nj=1P(aj)·T*jΔaj-cv-w1(ε-εmin)

-w2(εmax-ε).

其中,wi(t)≥0,i=1,2是罚算子.在ε=ε*时,有w1(t)(ε-εmin)=w2(t)·(εmax-ε)=0.

定理2假设存在一个最优控制ε*和(6)式满足目标泛函,则必存在向量[ρ…η]满足

Y=ξλ1λ2λnη=

--dρ+kξ-rTTmax-(1-ε)kv+k(1-ε)vΔa1·λ1-λ1Δa1-δ(a1)·λ1+λ2Δa2+P(a1)·Δa1η-λnΔan-δ(an)·λn+P(an)·ΔanηR-ρ·(1-ε)kT-cη+λ1·k(1-ε)TΔa1 .

且終端条件Y(tf)=[0,0,…,0]T.最优控制函数ε*满足

ε*=maxεmin,minεmax,12Q·kΔa1vTλ1-kTρ.

证明利用庞大利亚金最大值原理和拉格朗日函数得到如下等式:

Y=-LX

=-dρ+kξ-rTTmax-(1-ε)kv+k(1-ε)vΔa1·λ1-λ1Δa1-δ(a1)·λ1+λ2Δa2+P(a1)·Δa1η-λnΔan-δ(an)·λn+P(an)·Δan·ηR-ρ·(1-ε)kT-cη+λ1·k(1-ε)TΔa1 .

为了求解最优控制ε*,根据必要条件可以得到

Lε=2Qε(t)+kvTξ-λ1·kvTΔa1-w1+w2=0,

2Qε(t)=λkvTΔa1+w1-w2-kvTρ,

因此,ε*(t)=12QλkvTΔa1+w1-w2-kvTρ.

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