广义投影神经网络优化降低时滞系统模型预测控制计算复杂度

本文主要探讨了在IT领域中，针对降低模型预测控制优化问题的计算复杂度，特别是在处理时滞系统模型预测控制问题时的一种创新方法。研究者梁肖、崔宝同和楼旭阳基于对神经网络动态平衡点与优化问题解之间关系的认识，提出了一个基于广义投影神经网络的模型预测控制优化算法。 首先，他们将模型预测控制优化问题转化为一个带有约束的二次规划问题，这一步骤对于简化问题求解过程至关重要。然后，利用广义投影神经网络模型的优势，实现了在线优化，这不仅降低了计算负担，还充分利用了神经网络的并行处理能力和结构简单性。这种算法的设计巧妙地结合了神经网络的学习能力和优化技术，使得模型预测控制在实际应用中的性能得以提升。 文章指出，广义投影神经网络作为一种强大的工具，能够有效地逼近优化问题的解，并且具有良好的实时性和适应性，特别适合于时滞系统这种存在延迟且动态变化的控制环境。通过具体的实例仿真，研究者证实了这种方法的有效性和优越性，表明其在实际控制问题中能够提供高效且准确的解决方案。 此外，本文的研究背景还包括国家自然科学基金的资助，进一步突出了其科研价值和应用前景。研究团队成员的介绍也显示了他们在神经网络预测控制、复杂系统控制理论与应用以及神经网络复杂控制系统的深入研究，为后续的相关研究提供了坚实的基础。 这篇论文的核心内容是探索如何通过广义投影神经网络优化模型预测控制算法来解决时滞系统中的控制问题，其成果对于提高控制系统的效率和精度，降低计算成本具有重要意义。同时，这也为神经网络在工业自动化和控制领域的实际应用开辟了新的可能性。