基于混沌优化的神经网络预测控制：LCOA与TCOA算法比较

本篇论文深入探讨了基于混沌优化的神经网络预测控制技术，由陈增强、王繁珍和袁著祉三位作者在南开大学自动化系进行的研究。他们提出了两种创新的控制器：Logistic映射的混沌优化算法（LCOA）和Tent映射的混沌优化算法（TCOA）。这两种算法旨在解决传统神经网络预测控制中的问题，如梯度法易陷入局部极值和复杂的梯度矩阵计算，从而提高控制的精确性和计算效率。 LCOA和TCOA的核心优势在于它们利用混沌理论的特性，特别是Tent映射的均匀分布的混沌轨道点，这使得迭代过程更为高效，避免了梯度下降法可能遇到的问题。与基于BP神经网络的传统预测模型相比，这种结合混沌优化的方法显著减少了计算量，并能更好地适应非线性系统的控制需求，提升预测控制的实时性和跟踪性能。 在文中，作者首先回顾了神经网络预测控制的基本概念和应用背景，指出其在处理非线性系统时的优势。然而，线性模型的预测控制在面对强烈非线性时表现不佳，这促使研究者转向非线性模型。BP神经网络虽然在非线性系统辨识中有所贡献，但梯度法的局限性使其在实际应用中存在不足。 本文的主要创新之处在于将神经网络、混沌优化和预测控制技术融合，形成了一种新型的基于混沌优化的控制器，它通过神经网络作为预测模型，利用混沌优化算法进行滚动优化，实现了更高效、精确的控制策略。通过仿真实验，作者证明了这种方法的有效性，并对比了LCOA和TCOA的性能，发现TCOA由于其均匀分布的混沌轨道点，具有更好的跟踪性能和更高的精度，这进一步证实了Tent映射在搜索策略上的优势。 这篇论文不仅提供了新的混沌优化方法改进神经网络预测控制的技术路径，也为非线性系统控制领域的实践者提供了一个实用且高效的解决方案。在未来的研究中，这种结合混沌优化的策略可能会在工业自动化和其他实时控制应用中得到广泛应用。