Bibliography

(eng): Control of stochastic systems is generally formulated as a minimization of expected value of a suitably chosen loss function of system inputs, outputs and desired behavior with respect to feedback control strategies. The standard strategies (e.g. Linear Quadratic Gaussian control) choose control actions that make the closed-loop behavior as close as possible to desired one using expected and desired output values. More general approach is to consider complex information on stochastic system behavior by complex probabilistic description. On this approach, fully probabilistic design is based. It uses probabilistic description for characterization of closed-loop of stochastic system and its desired behavior. This paper points out the basic principles of fully probabilistic design and its practical application to the control of Gaussian stochastic systems.

(cze): Řízení stochastických systémů je obecně formulováno jako minimalizace očekávané hodnoty vhodně zvolené ztrátové funkce vstupů, vystupů a žádaného chování systému s ohledem na zpetnovazební strategie řízení. Standardní strategie (např. lineární kvadratické gaussovské řízení) vybírají řídicí zásahy tak, že vedou chování uzavřené smyčky co nejblíže k požadovanému chování s použitím očekávaných a požadovaných hodnot. Obecnější přístup uvažuje komplexní infomaci o chování stochastického systému pomocí komplexního pravděpodobnostního popisu. Na tomoto přístupu je založen plně pravděpodobnostní návrh, který využívá pravděpodobnostní popis pro charakterizování uzavřené smyčky stochastického systému a jeho požadovaného chování. Tento článek shrnuje základní principy plně plravdepodobnostního návrhu a jeho praktické použití pro řízení gaussovských stochastických systémů.