No hay una clara verdad o error acerca de esto, solo es una cuestión de conveniencia. Es probable que el Hamiltoniano de valor actual sea más conveniente cuando la función objetivo incluye un factor de descuento. Siguiendo a Chiang (1), supongamos que el problema es:
$\qquad$Maximizar $V = \int_0^T G(t,y,u)e^{-\rho t}$
$\qquad$sujeto a $\dot y=f(t,y,u)$
$\qquad$y condiciones de frontera
El Hamiltoniano estándar (valor presente) es:
$\qquad H=G(t,y,u)e^{-\rho t} + \lambda f(t,y,u)$
Si procedemos con este Hamiltoniano, la ecuación de co-estado (una de las primeras condiciones de orden) es:
$\qquad \dot \lambda = -\dfrac{\partial H}{\partial y}= -\dfrac{\partial [G(.)e^{-\rho t}]}{\partial y}-\lambda\dfrac{\partial f}{\partial y}$
Aunque es posible obtener una solución de esta manera, el factor de descuento complica las derivadas y puede hacer que la interpretación sea más desafiante.
Supongamos en su lugar utilizamos el Hamiltoniano de valor actual:
$\qquad H_c = G(t,y,u) + mf(t,y,u)$
donde $m$ es un multiplicador de Lagrange de valor actual definido por $m=\lambda e^{\rho t}$. La ecuación de co-estado es entonces:
$\qquad \dot m -\rho m = -\dfrac{\partial H_c}{\partial y} = -\dfrac{\partial G}{\partial y} - m\dfrac{\partial f}{\partial y}$
Esto es más simple porque no contiene término de descuento.
Referencia
- Chiang A C (1992) Elementos de Optimización Dinámica pp 210 ff
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Intuitivamente, ¿no sería simplemente, por ejemplo, si estamos maximizando un problema estático frente a uno dinámico? Por ejemplo, maximizar la suma descontada de utilidades sería el hamiltoniano del valor presente, mientras que maximizar solo la utilidad del período actual sería un hamiltoniano de valor actual.
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@ChinG dado que el valor actual del hamiltoniano es simplemente una transformación del valor actual del hamiltoniano, estoy inclinado a elegir el que sea conveniente, sin embargo no soy un experto.