最重要的是，我们的公式可以处理关于状态和控制变量的一类非常一般的线性约束，其中包括锥约束、正约束和负约束，以及作为特例的与状态相关的上界和下界约束。这类模型状态分离特性的新发现在促进离线推导最优控制策略方面起着关键作用。与经典的LQ控制模型不同，在经典的LQ控制模型中，Riccati方程描述了最优控制策略，对于我们的约束LQ模型，我们需要调用两个耦合的Riccati方程来描述最优控制策略。除了有限控制范围内的问题，我们还将结果扩展到有限范围内的问题。我们发现，不确定性阈值原则[36]不适用于具有控制约束的问题。相反，我们提供了一种算法和充分条件来检查是否存在静态控制策略。我们还证明了在平稳控制策略下，闭环系统是L-渐近稳定的。数值例子证明了我们的方法在解决约束控制问题和动态约束均值-方差投资组合优化问题方面的有效性。确认参考文献[1]J.J.Gao，D.Li，X.Y.Cui和S.Y.Wang，“时间基数约束的平均变量动态投资组合选择和市场时机：随机控制方法”，Automatica，第54卷，第91-992015页。[2] O.L.V.Costa、M.D.Fragoso和R.P.Margues，《离散时间马尔可夫线性系统》。柏林，斯普林格，2007年。[3] J.A.Primbs和C.H.Sung，“具有状态和控制乘性噪声的约束线性系统的随机滚动时域控制”，IEEE Trans。自动装置。《控制》，第54卷，第2期，第221-230页，2009年。[4] M.Basin，J。

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