基于Hopfield神经网络的双线性离散系统最优控制  

Optimal Control of Discrete Bilinear System Based on the Hopfield Neural Network

作　　者：许东霞[1] 钱富才[1] 

机构地区：[1]西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048

出　　处：《信息与控制》2006年第1期90-92,共3页Information and Control

基　　金：陕西省自然科学基金资助项目(2005F053);西安理工大学青年教师攻读硕士学位科学研究基金资助项目(105-210316);西安理工大学科学研究计划资助项目(105-210506)

摘　　要：将基于二次型性能指标的离散双线性系统最优控制问题转化为动态规划问题,并用Hopfield神经网络(HNN)求解.该方法具有结构简单、易于硬件实现、求解速度快且能求得精确最优解等特点.在复杂系统的实时优化与控制等方面具有广阔的应用前景.Optimal control problems of bilinear system based on the quadratic performance index are converted into dynamic programming problems and are solved by Hopfield neural network （HNN）. This method has a simple structure, can be easily implemented in hardware, and can rapidly give the exact optimal solution of dynamic programming. It has promising applications to real-time optimization and control in complex systems.

关 键 词：离散双线性系统 动态规划 HOPFIELD网络 最优控制 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O211.61[自动化与计算机技术—控制科学与工程]