As a local optimization method, the

As a local optimization method, the selections of the initial input values at each step are crucial for the MPC algorithm. The initial input value selections follow four criteria.
1) In the first prediction horizon, the initial input values are key_on = 1 and RTor = 1.
2) Supposing that the optimal inputs for the kth prediction horizon was calculated as

結果 (中文) 1:

作为一种局部优化方法，在每个步骤的输入初始值的选择对 MPC 算法至关重要。初始输入的值选择遵循的四项标准。1） 在第一次的预测天边，初始的输入的值，则 key_on = 1 和 RTor = 1。2） 假设泰熙预测时域的最优输入被计算为

結果 (中文) 3:

作为一种局部优化的方法，在每一步的初始值的选择是至关重要的MPC算法。初始输入值的选择遵循四个标准。1）在第一
预测水平，初始输入值= 1 = 1转子key_on
。2）假定为k预测时域最优输入计算