A class of stationary dynamic output-feedback controllers for discrete-time Markovian Jumping Linear Systems(MJLS) considering the minimization of a long run average cost is studied. The Markov chain that governs the parameters is not required to be ergodic, and it is allowed to be periodic and contain transient states / non-communicating classes, which enlarges the class of system, e.g. now comprising periodic systems as a sub-class. A compact optmization formulation is obtained for the mode-independent/detector-based controller of partial/full order, allowing one to explore the complexity and consequently obtain the best implementable performance for an application. We develop a two stage feasibility - optimization algorithm using the operator-based approach. We present a set of numerical examples in the context of random non-trivial systems that are subject to jumps in order to represent our results and compare the performance with a classical genetic algorithm, resulting in a clear advantage for our proposed algorithm.

Uma classe de controladores de retorno de saída dinâmicos estacionários para sistemas lineares de salto markoviano em tempo discreto (MJLS), considerando a minimização de o custo médio a longo prazo é estudado. Uma classe de controladores de feedback de saída dinâmicos estacionários para sistemas lineares de salto markoviano em tempo discreto (MJLS), considerando a minimização de o custo médio a longo prazo é estudado. A cadeia de Markov que governa os parâmetros não precisa ser ergódica e é permitido que seja periódica e contenha estados transitórios / classes não comunicantes, o que aumenta a classe do sistema, compreendendo sistemas periódicos como uma subclasse. Uma formulação compacta de otimização é obtida para o independente de modo/ baseado em detector controlador de ordem parcial / total, permitindo explorar a complexidade e consequentemente obtenha o melhor desempenho implementável para um aplicativo. Desenvolvemos um algoritmo de viabilidade - otimização em dois estágios, usando a abordagem baseada no operador. Apresentamos um conjunto de exemplos numéricos no contexto aleatório não trivial sistemas sujeitos a saltos para representar nossos resultados e comparar o desempenho com um algoritmo genético clássico, resultando em uma clara vantagem para o algoritmo proposto