ReActor模型和传统控制理论之间的关键区别和联系可以总结如下：
关键区别：
- 理论基础：ReActor模型是基于认知科学和神经科学的理论基础，强调人类认知和情绪对于行为和决策的影响，而传统控制理论更多关注系统的稳定性和控制性能。
- 复杂度处理：ReActor模型能够处理多变、不确定和非线性的系统，适用于复杂环境下的决策和行为控制，而传统控制理论更适用于线性和确定性系统。
- 自适应性：ReActor模型强调个体的自适应性和灵活性，能够根据环境变化动态调整行为和决策，而传统控制理论更多侧重于固定的控制规则和参数。
- 模型结构：ReActor模型采用分层架构，包含感知、决策和执行三个层面，将认知和情绪因素融入其中，而传统控制理论一般采用反馈控制或者模型预测控制的结构。
关键联系：
- 目标导向：ReActor模型和传统控制理论都是为了实现特定的目标或者任务而设计，都是一种控制系统的理论模型。
- 面向应用：两者都可以应用于机器人控制、自动驾驶、工业自动化等领域，用于实现系统的自动化控制和优化。
- 研究方法：两者都是通过建立数学模型和算法来描述系统的动态行为和控制规律，通过理论分析和仿真实验来验证和优化控制算法。
- 实践应用：两者都可以应用于实际工程和科学领域，为系统的控制和优化提供理论支持和方法指导。
