基于神经网络的非线性高维控制系统路径规划算法-MATLAB开发

简介：
本项目采用MATLAB平台，开发了一种基于神经网络的非线性高维控制系统的路径规划算法，有效解决了复杂环境下的路径优化问题。 基础论文（发表在《应用软计算》杂志上）：B.Jaganatha Pandian 和 Noel, MM (2020) 使用基于快速探索随机树算法的新型神经网络控制高维非线性液位过程。Applied Soft Computing，96，106709。 该论文展示了如何利用快速探索随机树（RRT）算法来学习和控制复杂的非线性系统。文中讨论的是一个相互作用的两罐液位系统的状态空间模型，并指出可以用不同系统的状态空间模型替代这个模型，并且可以调整相同的代码以适应其他类型的非线性系统。 在制药、化学、食品加工、炼油以及天然气分离等行业中，对约束非线性液位过程的有效控制是一个极其重要的问题。