改进粒子群算法优化的非线性模型预测控制：性能提升与约束处理

本文主要探讨了在非线性系统建模与控制领域的一项创新方法——改进粒子群算法优化的非线性模型预测控制。非线性模型预测控制(Neuro-MPC)是一种广泛应用的技术，特别适用于处理复杂动态系统的控制问题，但其在实际应用中可能会受到有界随机扰动的影响，同时可能需要考虑概率约束，以确保控制策略的鲁棒性和可行性。 研究者赵婷婷、程奇峰和王志丰针对这类问题提出了一个解决方案。他们利用粒子群算法（PSO）进行优化，该算法通常用于解决多变量优化问题，通过模仿鸟群觅食行为寻找最优解。在此基础上，他们引入了粒子滤波重采样步骤，这是一种在粒子滤波算法中用来更新粒子状态的有效技术，这有助于提高算法的搜索效率和精度。 为了处理概率约束，研究者采用了对不满足约束的粒子进行有效替代的方法，确保最终找到的控制律满足预先设定的概率分布要求。这种方法在保持算法灵活性的同时，增强了控制策略的稳健性。 通过仿真验证，结果表明了改进粒子群算法在优化非线性模型预测控制中的显著效果，包括更快的收敛速度和更好的控制性能。这种优化方法不仅提高了系统的稳定性，还能够在随机扰动环境下提供更可靠和有效的控制决策。 这项研究结合了非线性模型预测控制的理论优势和粒子群算法的优化能力，以及对概率约束的精确处理，为复杂系统的设计和控制提供了一种新的优化策略。这对于工业自动化、航空航天等领域具有重要的实际应用价值。