非线性动力学过程优化：经济目标实验设计新策略

非线性动力学过程优化实验设计的经济目标是一项关键的科研工作，特别是在自动化和工程领域。这篇研究论文发表在2015年的《自动控制》(Automatica)期刊上，由Boris Houska、Dries Telen、Filip Logist、Moritz Diehl和Jan F.M. Van Impe等人合作完成，他们分别来自上海交通大学、KU Leuven的Chemical Engineering Department、Electrical Engineering Department以及University of Freiburg的Microsystems Engineering Department。 文章探讨了当前实验设计优化问题的标准方法，这些方法通常围绕一个设计准则展开，目的是在实验设置中最大化预测性能或者效率。然而，作者提出了一种新的经济目标视角，意在寻找一种更加综合的方法，不仅关注系统的静态特性，还考虑了成本效益分析。这在实际工业生产环境中尤为重要，因为优化实验不仅要求准确性，还要兼顾资源的有效利用，减少试验次数，降低实验成本。 论文的核心内容可能包括以下几个方面： 1. 非线性系统背景：首先，作者可能回顾了非线性动力学系统的特性，强调它们与线性系统相比的复杂性和不确定性，这在实验设计中带来了额外的挑战。 2. 传统设计准则：文中可能会介绍常见的优化设计准则，如最小二乘法（Least Squares）或A-optimality，它们主要关注参数估计的精度。 3. 经济目标函数：新的经济目标函数可能是对传统准则的一种改进，它可能结合了模型预测误差、置信度水平和实验成本等因素，形成一个多目标优化问题。 4. 优化算法：为了实现这个经济目标，论文可能讨论了相应的优化算法，如遗传算法、粒子群优化或梯度下降，用于搜索最佳实验设计。 5. 案例研究或仿真结果：通过具体实例或数值仿真，作者展示了如何运用这种经济目标进行实验设计，并与传统的设计策略进行比较，证明其优越性。 6. 结论与未来方向：最后，论文总结了研究的主要发现，强调了经济目标对于非线性动力学过程优化实验设计的实际应用价值，并展望了未来的研究可能涉及的扩展和改进。 这篇论文不仅提供了理论框架，也为工业界和研究人员提供了一种更全面的方法来设计非线性动力学过程的实验，有助于提高整个系统的经济效益。