摘要:

对区间分析理论及其在控制领域的应用进行了综述.首先简单阐述了区间分析的基本原理, 包括区间计算、区Newton 法和区间全局优化方法等;然后对区间方法在参数与状态估计、鲁棒控制、 智能理论等方面的应用研究成果进行了归纳和总结;最后分析了区间方法在控制理论应用研究中所面临的主要问题, 并展望了未来的研究方向.

摘要:

针对仿真剧情主观校核不理想这一问题,提出了基于高级Petri网的仿真剧情正规校核方法.首先给出仿真剧情的形式化定义, 并分析仿真剧情可能存在的错误类型;其次给出仿真剧情到高级Petri网的映射途径, 并给出基于高级Petri网的仿真剧情校核准则和算法,此外,还给出实现仿真剧情动态校核的推理规则和机制;最后给出了一个正规校核工具框架&实际应用已经证明了该方法的有效性.

摘要:

应用蚁群优化算法求解复杂大规模多阶段决策问题时,计算量会随着阶段数和各阶段离散化容许决策集合规模的增加成指数增长,成无法在单PC行计算.对这一问题,出了基于解构造图拆分的并行蚁群算法.算法通过应用并行计算技术,将解构造图拆分成若干块,每一块的计算任务放置在不同的PC行执行,相合作完成整个计算任务&经实验验证,种算法可以快速有效地进行问题的求解.

摘要:

考虑了一类范数有界参数不确定线性系统的鲁棒正实性分析和设计问题,其中参数不确定性是独立摄动的.通过构造增广系统将不确定系统的鲁棒正实分析和控制问题转化为确定系统的情形,给出了鲁棒正实分析问题的线性矩阵不等式解法,导出了输出反馈控制器的存在条件.所得结论将范数有界参数不确定系统的鲁棒正实分析和控制的现有结果推进了一步.

摘要:

讨论了时滞不确定组合系统的鲁棒分散输出控制问题.不确定项存在于子系统内部,可以是非线性或时变的, 而且时滞存在互联项中, 并满足匹配条件.不确定项是有界的, 但界是未知的.利用自适应律来估计未知的上界,设计出分散无记忆输出控制器.基于Lyapunov稳定性理论和Lyapunov-Krasovskii函数,该控制器能够保证闭环系统的解是终极一致有界的.最后的仿真结果说明该设计方法是有效的.

摘要:

通过期权机制, 建立了电子市场与传统契约市场共存下的供应链中各决策主体的决策模型,求得协调状况下供应商的最优价格政策、 产能决策和零售商的最优购买决策, 数值实例对各决策模型中的影响因素进行了敏感性分析, 进一步验证了结论的有效性.

摘要:

Memetic算法是求解多目标优化问题最有效的方法之一, 融合了局部搜索和进化计算,具有较高的全局搜索能力.混合自适应多目标Memetic算法(HAMA)用基于模拟退火的加权法进行局部搜索,采用Pareto法实现交叉和变异,通过扰动增强算法的exploration能力,且进化过程可根据改善率自适应调整,以提高搜索效率并改善算法的鲁棒性.算例测试说明HAMA能产生更接近Pareto前沿且多样性更好的近似集.

摘要:

基于网络优化原理, 建立了一个在网络的源节点和连接节点都是动态变化的Internet拥塞控制算法.通过讨论具有通信时延的Internet拥塞控制算法的频率曲线,得到了时滞函数的许多频域特性;应用多变量频域控制理论, 分析了时延不同的动态Internet拥塞控制算法在平衡点的渐近稳定性.最后, 通过仿真验证了结论的有效性.

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提出一种基于时空混沌系统的单向Hash函数构造方法.该方法通过使用单向耦合映射格子和基于迭代Logistic映射的初始状态生成函数实现明文和密钥信息的混淆和扩散,并基于密码块连接方式产生任意长度明文的128位Hash值.理论分析和实验表明,提出的Hash函数满足Hash函数所要求的单向性、初值以及密钥敏感性和抗碰撞性等安全性能要求.

摘要:

利用多Lyapunov函数方法,研究线性离散切换系统的输出调节问题.在假定每个子系统都不是输出调节问题可解的条件下,分别给出了在全息反馈控制器和误差反馈控制器作用下,这类系统输出调节问题可解的两个充分条件.同时还分别给出了相应的切换律和控制器的设计方案.最后的仿真例子进一步表明了结论的有效性.

摘要:

提出了一种权系数信息不完全确定且准则值为区间直觉模糊集的多准则排序方法.该方法利用证据推理算法对准则进行集成, 得到各方案的区间直觉模糊集, 计算各方案与理想方案和负理想方案的距离,并结合不完全确定的权系数信息建立非线性规划模型,利用粒子群算法求解所得优化模型,得出最优准则权系数, 通过比较方案的区间直觉模糊集与理想方案和负理想方案的距离, 得到方案集的排序.最后的数值算例说明了该方法的有效性和可行性.

摘要:

用模糊离散事件系统(FDES)从离散事件的角度描述一类包含" 具有确定性的不确定/模糊”问题以及与人的主观观察/判断密切相关的复杂系统,提出了基于规则的FDES 描述方法及自寻优监督控制策略, 为FDES 的实际应用提供了一种方法, 提高了FDES 在具体应用中的可操作性,并介绍了其在纺织染整控制过程中的具体应用.

摘要:

针对永磁同步电动机系统的非线性耦合特性以及参数的不确定性,采用自适应反步控制实现永磁同步电动机的非线性控制,在补偿参数不确定性影响, 提高系统的抗干扰能力的同时,实现了永磁同步电动机的高性能全局渐近稳定速度跟踪控制.采用二阶滤波环节平滑速度指令, 实现了理想无超调的快速速度跟踪控制.仿真结果证明了所提出方法的有效性.

摘要:

为解决复杂多智能体系统的不一致性协调问题,在扩展自私-利他协调原则的基础上,提出了一种递推协调算法, 通过递推协调各智能体对任务的重视程度,以降低系统的不一致性,使系统的任务求解决策一致化.同时证明了该算法的收敛性,并以计算实例说明该算法比现有方法具有更好的性能.

摘要:

研究一类线性不确定广义时滞系统的鲁棒无源滤波器设计问题.系统中所含的不确定性假设是未知且范数有界的.利用线性矩阵不等式方法和Lyapunov函数方法相结合,给出了广义滤波增广系统时滞独立的鲁棒无源滤波器的存在条件.设计目标是对所有的不确定性,滤波增广系统是正则、稳定、无脉冲的,且满足所提的无源滤波性能指标.所提的滤波器设计问题可转化为标准的线性矩阵不等式的求解问题,并可推广到多时滞情况.数值例子验证了设计方法的可行性.

摘要:

利用T-S模糊模型逼近一类非线性不确定时滞系统, 将非线性系统模糊化为局部线性系统.基于李亚普诺夫稳定性定理设计出使模糊系统全局稳定的滑模控制器,该控制器对满足匹配条件和不满足匹配条件的不确定性系统均适用.最后以Truck-Trailer模型为例进行仿真研究,其结果验证了设计方案的可行性和有效性.

摘要:

为使路网中的车辆调度问题更加符合实际交通状况,提出了改进的车辆调度模型;针对这个模型, 将粒子群算法和模拟退火算法相结合,设计了混合粒子群算法求其有效近似解;最后结合西安市实际交通调查数据,编程实现混合粒子群算法对模型进行计算与仿真,仿真结果表明了此方法的有效性.

摘要:

讨论了一类带有未知惯性参数,未建模动态及外界干扰的非完整动力学系统的鲁棒镇定问题.基于滑模控制思想及非完整运动学系统的镇定策略,给出了该类系统的鲁棒镇定方法.将其用于一类不确定非完整移动机械臂的鲁棒镇定分析,仿真结果验证了所提出控制方法的正确有效性.

摘要:批处理机总加权完成时间最小化问题的复杂性目前还没有确定,因此有必要研究该问题的启发式算法.基于对该问题最优解性质的分析,提出了工件分批的最优性质.分别基于WSTP规则和SPT规则对工件进行总排序,利用工件最优分批性质进行分批,提出了两种启发式算法(简称WSPTS和SPTS).为了检验算法的性能, 将提出的算法与此问题的基准算法和常规算法进行了比较,结果表明,启发式算法WSPTS要优于其他的算法, 而SPTS算法的性能最优.

摘要:针对带有未知虚拟控制增益符号的一类非线性系统,采用基于参数的坐标变换和参数重定义,将该系统转化为参数输出反馈形式, 从而将未知的虚拟控制增益归入高频控制增益中.由于该高频控制增益符号未知,将Nussbaum增益技术融入自适应Backstepping方法中设计自适应输出反馈控制器.采用调节函数法设计参数自适应律以避免过参数估计.该方法所设计的自适应输出反馈控制器可确保闭环系统的所有信号一致有界,且跟踪误差渐近收敛.仿真研究表明了该设计方法的有效性.

摘要:针对一类各子系统执行机构均具有饱和特性的参数不确定线性切换系统,首先基于公共李雅普诺夫函数法给出了任意序列下稳定的状态反馈控制器设计方法,而后构造出用于求解饱和控制律的随机梯度算法.该算法依概率可收敛到一组可行解,数值例子表明了该算法的有效性.

摘要:研究了一类带有时滞的不确定奇异系统的H∞控制问题.利用Lyapunov泛函方法和线性矩阵不等式工具,得到闭环系统正则、渐近稳定且具有H∞范数界的时滞相关充分条件.基于相应的线性矩阵不等式可行解,给出奇异系统的H∞控制律.最后的数值例子表明了该方法的有效性.

摘要:提出一种基于主成分分析法(PCA)和改进型多步Elman网络的实时预报方法.该方法能够在保留大量原始数据信息的前提下,消除样本数据间相关性,简化网络结构,通过动态递归算法实现复杂非线性系统实时预报.将该网络应用于宝钢某高炉铁水含硅量的预报,以±0.5作为预报误差, 预报命中率达到88.17%.

摘要:分析了铁路行包运输物流化发展背景及行包运输物流配送的特点,给出了铁路行包基地及配送点选址的数学模型,应用改进的扫描法构造问题尽可能好的初始解,并通过巧妙地设计罚函数、 合理构造邻域及随机选取禁忌长度的一种禁忌搜索算法对初始解优化.计算结果表明, 扫描法和禁忌搜索算法结合的两阶段法,不仅可以得到良好的计算结果,而且具有搜索空间小、求解速度快的优点, 该方法是有效、可行的.