东巴图的博客

PSO算法使用如下心理学假设：在寻求一致的认知过程中，个体往往记住自身的信念，并同时考虑同事们的信念。当其察觉同事的信念较好的时候，将进行适应性地调整。标准PSO的算法流程如下： a). 初始化一群微粒（群体规模为m），包括随机的位置和速度； b). 评价每个微粒的适应度； c). 对每个微粒，将它的适应值和它经历过的最好位置pbest的作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置pbest；

发展历史 20世纪70年代后期，一类新型的计算机控制算法出现在美法等国的工业过程领域，如动态矩阵控制(DMC,Dynamic Matrix Control)、模型算法控制(MAC,Model Algorithm Control)。1987年，首次有学者阐述了该系列算法的动因、机理及其在控制工业中的控制效果。自此，预测控制(Predictive Control)开始出现在控制领域中。 现在我们所说

预测模型是模型预测控制算法的核心。可用于辨识的模型有很多，如传递函数、自回归模型等。

非线性模型预测控制-建模方法

考虑到理论模型太复杂或难以获得解析表达式，一些非理论模型可以高精度逼近真实系统，已经应用于非线性系统的MPC，如Volterra，NARMAX模型，维纳模型，Hammerstein模型等。本文选取几种做简单介绍：Volterra模型 Volterra模型属于非理论性模型的一种，可以较为精确的描述非线性系统的动态特性。对于单数入单输出的离散非线性系统，二阶Volterra模型的一般形式可表述...