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直观理解

1. Backward Pass

• 从终端状态递推，得到每个时间步的最优控制量，从而得到整个时间步的控制序列。

2. Forward Pass

• 已经知道每个时间步的控制量，可以从初始状态开始，利用动力学公式递推每个时间步的状态量。
• 每次递推完，得到整个状态序列与控制序列，然后计算代价函数值，与上一步代价函数值做比较，如果满足线性搜索条件，则当前状态可以返回作为优化结果，不然就调整 $\alpha$ ，再次进行前向计算。

3. Augmented Lagrangian Update

• 暂时理解，就是当前向过程完成以后，得到一个当前迭代的合适解，然后再调整拉格朗日参数，重新进行 Backward Pass - Forward Pass 两个过程，完成新一轮迭代。