Кафа В., Гаврилов Д.А., Буздин В.Э., Татаринова Е.А.,
Фатеев А.С., Меркелов А.А., Сичкарь Д.С.,
Поткин О.А., Мурхиж Язан
В настоящем обзоре рассматривается роль нейронных сетей, основанных на методах управления с прогнозирующей моделью (MPC), в различных областях управления, подчеркивается их эффективность в оптимизации сложных
систем при одновременном признании существующих проблем. Исследуется инновационная интеграция нейронных
сетей с MPC, достижения в системном моделировании, оптимизации и надежности. Несмотря на существующие
проблемы, в том числе аппаратные ограничения и требования к данным, комбинированное применение нейронных
сетей предлагает многообещающие решения. Новые тенденции, включая усовершенствованные сетевые архитектуры и оптимизацию в реальном времени, предвещают на многообещающее будущее. Практические требования
к внедрению подчеркивают необходимость целостного подхода, обеспечивающего адаптивность, безопасность и
эффективность. Отмечено, что интеграция нейронных сетей с MPC продолжит формировать среду для систем
управления.
Ключевые слова: модельуправления с прогнозированием, нейронные сети, Теория управления, оптимизация, ооделирование, обучение модели, имитация контроллера.
DOI: 10.25791/asu.8.2024.1525
Стр. 20-35. |
