该文介绍了一种基于强化学习的端到端方法，用于实现(e)NMPC应用中的动态代理模型最优性能。该方法在两个应用中验证，表现相当于无模型神经网络控制器，始终优于基于系统识别的模型。

基于应用库普曼理论的空分装置的数据驱动模型降阶和非线性模型预测控制
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