【摘 要】
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将时滞约束系统的模型预测控制优化问题描述为一个带约束的二次规划问题进行处理，并采用一个对偶神经网络进行在线求解。该神经动态优化方法充分发挥了神经网络并行、分布式处
【机 构】
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浙江大学电气工程学院,香港中文大学机械与自动化工程学系
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将时滞约束系统的模型预测控制优化问题描述为一个带约束的二次规划问题进行处理，并采用一个对偶神经网络进行在线求解。该神经动态优化方法充分发挥了神经网络并行、分布式处理的优点，优化速度快，能够用来求解各种复杂的带约束优化问题。实验研究表明，该方法具有较高的优化精度和优化速度，提高了模型预测控制的在线优化能力，能够扩展模型预测控制的应用领域。
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