哈密顿-雅可比-贝尔曼方程（Hamilton-Jacobi-Bellman equation，简称HJB方程）是一个偏微分方程，是最优控制的核心。HJB方程式的解是针对特定动态系统及相关代价函数下，有最小代价的实值函数。
简介哈密顿-雅可比-贝尔曼方程（Hamilton-Jacobi-Bellman equation，简称HJB方程）是一个偏微分方程，是最优控制的核心。HJB方程式的解是针对特定动态系统及相关代价函数下，有最小代价的实值函数。
若只在某一个区域求解，HJB方程是一个必要条件，若是在整个状态空间下求解，HJB方程是充份必要条件。其解是针对开环系统，但也允许针对闭环系统求解。HJB方程也可以扩展到随机系统。
一些经典的变分问题，例如最速降线问题，可以用此方法求解。
HJB方程的基础是以1950年代由理查德·贝尔曼及其同仁提出的动态规划。对应的离散系统方程式一般称为贝尔曼方程。在连续时间的结果可以视为由卡尔·雅可比及威廉·哈密顿提出，经典力学中哈密顿－雅可比方程的延伸。1
最佳控制的问题考虑在时间
内，以下确定系统最佳控制的问题：
其中C[ ]为标量成本函数，D[ ]为计算其最终状态时效力时或经济值的函数，x(t)为系统状态向量，x(0)假设已知，及u(t)是想要求得的控制向量，在 0≤t≤T。
此系统也需满足下式：
其中F[ ]可以根据状态向量决定向量后续的变化。1
微分方程对于一个简单系统，哈密顿-雅可比-贝尔曼微分方程是：
它的边界条件是：
这里的
指
关于时间变量
的导数，
表示向量a，b的点乘，
是 关于变量
的梯度。
在上述微分方程中，未知标量
被称为贝尔曼价值函数，代表了系统从时间 时的状态开始，按照最优路径控制，直到时间
时的价值消耗。
方程推导我们可以这样得到HJB方程。
如果 是一个代价函数（或者称其为贝尔曼价值函数），那么根据理查德·贝尔曼的最优性原理，从时间t到t+dt，我们可以得到：
我们可以注意到，对右边公式第一项做泰勒展开，可以得到：
这里的
表示在泰勒展开中，高于1阶的无穷小量。如果两边同时消去
，同时除去dt，当dt趋向于0时，对式子取极限，我们就能得到哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程。
相关条目贝尔曼方程，离散的哈密顿-雅可比-贝尔曼方程。
Pontryagin最小值定理，是将哈密顿量最小值，是最佳化必要但不充份的条件，和哈密顿-雅可比-贝尔曼方程相比的好处是只要考虑满足条件的单一轨迹。
本词条内容贡献者为:
王海侠 - 副教授 - 南京理工大学