一个复杂的系统可以被定义为任何系统有大量的交互组件的总活动是非线性的,因此不是可诱导的合计的单个组件的活动。作为控制方法通常应用于动力系统,我们感兴趣的是复杂的动力系统。上升的人工工程系统的复杂性(如电网、飞机、自主车辆,和通信网络)让我们增加困难理解他们的行为,获得准确的第一原则的动力学模型来描述它们,这样可以减少我们的能力来控制这些系统,让他们以我们想要的方式。

智能控制是指控制系统设计方法,建模、识别、和操作使用人工智能技术,如模糊逻辑、神经网络、机器学习、进化计算和遗传算法。智能控制技术往往能够控制动力系统,由于其复杂性,很难通过其他技术控制。智能控制系统的特点是试图模拟生物智能的重要方面。这些方面包括,例如,适应和学习,计划下的不确定性和决策。智能控制在本质上是跨学科的,因为它寻求灵感来自生物学,它结合了和扩展理论和方法从控制理论等领域,数学和计算机科学。

这个特殊问题的目的是将选择的最新进展和趋势智能控制应用于复杂系统的建模和控制。这个特殊的问题由12贡献描述最近的工作从活跃的研究人员在该地区。

h . Ce等 。提供一个连续的限定时间鲁棒控制方法对非完整轮式移动机器人的轨迹跟踪控制(NWMR)。方法涉及到一个内部循环组成的常规滑模控制器和一个外循环,修改了二阶滑模控制器。实验是在Quanser QBot系统。j·摩尔诺等 。现在进化Wiener-Hammerstein系统识别方法可以识别这种非线性模型结构的线性和非线性部分在一个步骤中,而不是两个步骤需要在以前的方法。该方法为非线性建模是评估使用著名的基准数据。

j . m . Lozano Dominguez和t·d·马特奥Sanguino描述他们的工作的发展智能交通信号系统的模糊控制器组成的一组自治、智能化和低成本的设备,用来提醒司机当接近斑马线行人是否遍历。成功的测试结果提出了信号系统的实验室和真实环境。c . Gonzalez-Gutierrez等 。提出了神经网络的自适应光学再现器multi-GPU系统专门设计的。

诉圣胡安等人提出一个模糊基于逻辑的方法智能无人机(UAV)地图生成和路径规划的搜索和救援行动。模拟的方法是测试搜索和救援的场景基于真实航拍图像中获得森林大火在拉帕尔码肆虐,西班牙。答:Parra等 。提供一篇关于电动汽车的智能扭矩矢量的方法。系统由一个neurofuzzy垂直轮胎力估计量和模糊偏航力矩控制器。a·阿罗约等 。提出了一个神经模型的开发方法的归责缺失臭氧空气质量数据集的数据。他们的方法是基于成功测试了用空气质量监测站的数据在卡斯蒂利亚y莱昂,西班牙。

t·d·马特奥Sanguino和j·c·门多萨贝当古描述一个方法基于多目标遗传算法优化建模的无线局域网络(无线局域网)。他们的方法允许各种复杂问题的调查基于IEEE 802.11的无线局域网的设计。

m . Marcano等 。低速自动车辆纵向控制算法。他们提供一个完整的框架,用于自动驾驶,其中包括使用neurofuzzy纵向控制和实现的技术在虚拟和真实的车辆。z周等 。描述了一个基于事件的时变控制形成多个无人机使用马尔可夫链的切换拓扑。方法的有效性通过仿真评估六quadrotor无人机编队飞行。

j . m . Gonzalez-Cava et al 。提出一个模糊算法引入新变量的药物供应决策过程和测试他们的建议的方法通过使用镇痛伤害感受指数(ANI)作为镇痛过程指导变量外科干预措施。最后,j·m·托雷斯和r . m . Aguilar描述一个方法,使用深度学习复杂系统的预测未来的行为和使用发电预测风电场为例。

这些作者强调的承诺,应用,所带来的优势的使用智能控制方法在复杂系统的建模和控制,工程师和科学家在发展中所面临的种种挑战和和应用这些技术。总之,这个特殊的问题提供了一个非常有趣的和最近的快照进行智能控制复杂系统的建模和控制方法。