Khi bài toán điều khiển tối ưu không có tính lồi, các phương pháp Heuristic vẫn là công cụ chủ yếu mà những năm gần đây, các tác giả G.Zhao, M.Davison  (2009), Y.Kyung, J.Kim và K.Eom (2010) sử dụng để giải số bài toán điều khiển rời rạc. Các công cụ quy hoạch tất định như của T.D. Quoc, C.Savorman và M.Diehl (2009, 2010)  cũng đã tham gia giải bài toán này.

Trong nước, các tác giả T.Cảnh, M.V Được, T.Đ Quỳ cũng đã sử dụng phương pháp Monte Carlo kết hợp với các phương pháp trực tiếp và gián tiếp của điều khiển tối ưu hoặc với các phương pháp lai ghép để tiếp cận điều khiển tối ưu toàn cục. Vấn đề hội tụ của các điều khiển tựa tối ưu còn chưa được đặt ra trong các công trình nghiên cứu này.

Nhằm phát triển các phương pháp trên đây, tác giả đã sử dụng phương pháp Monte Carlo giải bài toán điều khiển rời rạc trong một trường hợp riêng. Khi mở rộng các kết quả này để ứng dụng vào một loại mô hình dự báo tổng quát hơn, các giả thiết được nới lỏng hơn và chỉ ra sự hội tụ của điều khiển tựa tối ưu về điều khiển tối ưu của bài toán đặt ra.

Trong nghiên cứu này, tác giả xây dựng quy trình tính toán loại Monte Carlo để giải bài toán điều khiển ngẫu nhiên rời rạc nhận được từ bài toán điều khiển ngẫu nhiên ban đầu. Đồng thời thiết lập “dãy mô phỏng” của điều khiển tựa tối ưu nói trên và chỉ ra sự hội tụ hầu chắc chắn theo mục tiêu của nó về điều khiển tối ưu của bài toán

- Nghiên cứu về bài toán điều khiển, về phương pháp Monte Carlo

- Tìm hiểu và áp dụng phương pháp dò tìm ngẫu nhiên

- Sử dụng mô hình hợp lý cực đại làm ví dụ mô phỏng

Tải file Sự hội tụ của dãy nghiệm tựa tối ưu mô phỏng trong một lớp bài toán điều khiển và ứng dụng vào mô hình hợp lý cực đại tại đây

- Phương pháp mô phỏng số Monte Carlo,

- Sử dụng dãy dò tìm ngẫu nhiên tổng quát,

- Áp dụng vào mô hình hợp lý cực đại.