摘要:

模糊多准则决策是当前决策领域的一个研究热点,在实际决策中有着广泛的应用.为此,介绍了基于模糊数,直觉模糊集和Vague 集的多准则决策方法和语言多准则决策方法的研究现状,定义了直觉梯形模糊数和区间直觉梯形模糊数,扩展了模糊数和直觉模糊集.最后探讨了目前模糊多准则决策要解决的问题和发展方向.

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模糊数直觉模糊集是直觉模糊集的拓展.针对模糊数直觉模糊信息的集成问题,定义了模糊数直觉模糊数的一些运算法则,基于这些法则给出了一些新的几何集成算子,即模糊数直觉模糊加权几何(FIFWG)算子,模糊数直觉模糊有序加权几何(FIFOWG)算子和模糊数直觉模糊混合几何(FIFHG)算子.在此基础上,提出一种属性权重确知且属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性群决策方法.最后通过实例分析结果证明了该方法的有效性.

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利用免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的算法.算法的主要特点是:在迭代过程中,不仅抗体得到进化,同时建立变异向量集,令变异向量同步进化,协同工作,达到优化的目的.仿真实验表明,所提出的算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务.

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针对带有输出关联约束的工业过程,提出一种确定其稳态优化控制的算法.首先通过对数变换将原问题转化为一个等价而且可在对数空间求解的优化控制问题;然后为避免事先选择一个合适罚系数的困难,在算法中引入了目标函数的线性化形式.该优化算法不仅能收敛到正确的系统最优解,而且可用现有的二次规划算法计算.应用简单的滤波技术,改善了算法在有量测噪声情况下的性能.仿真结果表明,所提出的优化算法是有效的.

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基于n维超椭球面坐标变换公式,构造一类核函数---n维超椭球坐标变换核.由于是同维映射,且增大了类间距离,这类核函数在一定程度上改善了支持向量机的性能.与其他核函数(如高斯核相比)将所构造的核函数用于支持向量机,仅产生了很少的支持向量,因而大大加快了学习速度,改善了泛化性能.数值实验结果表明了所构造的核函数的有效性和正确性.

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考虑单供应商和单采购商的生产-库存联合优化问题.假设采购商面临正态需求,供应商的提前期可以控制,并基于此建立供应商与采购商联合期望总成本最小化模型.在所建立的模型中允许采购商缺货,且部分缺货可延期交付,部分缺货发生销售损失;同时考虑运输成本,并假设运输成本依赖于订货量和提前期.给出了求解最优生产批量,最优提前期,最优再订货点和订货量的算法,并通过数值算例进行了说明.

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针对一类在有限时间区间上可重复运行的既含时变参数又含时不变参数的高阶线性时变系统,提出了一种模型参考组合自适应迭代学习参数辨识算法.应用Lyapunov 方法,给出了时不变参数的时域自适应学习律和时变参数的迭代域自适应学习律,分析了参数估计和模型状态跟踪误差的有界性与收敛性.该算法适于时变和时不变参数并存的线性系统的参数辨识,可加快参数估计的收敛速度.仿真例子验证了所提出的辨识算法的有效性.

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针对一类离散时间系统,提出一种变结构控制设计方法.通过构造幂次趋近律,使得系统的准滑动模态不仅能保持步步穿越切换面的基本属性,而且能大幅度削弱抖振,有效地改善控制品质,提高系统的鲁棒性.采样周期越短,该控制方法的效果越明显.仿真实例表明了所设计控制器的可行性和有效性.

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在对典型跟踪微分器深入研究的基础上,提出一种改进的非线性跟踪微分器.该跟踪微分器综合了线性跟踪微分器和非线性跟踪微分器的优点,不但无颤振现象,而且具有良好的动态响应和较强的滤波能力,兼顾了快速性和准确性的要求,可实现任意信号的跟踪和微分.该跟踪微分器形式简单,易于实现.仿真结果表明,改进型非线性跟踪微分器具有优良的性能.

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针对存在传输滞后的线性离散系统的状态反馈镇定问题,给出了系统可镇定的一个内部限制条件.为克服这一限制条件,提出了两种方法:一种是充分利用滞后状态的信息,另一种是设计带有递推动态的状态反馈控制器.研究结果表明,若系统在没有传输滞后时能通过状态反馈被镇定,则存在传输滞后时一定也能通过设计新的控制器使系统被镇定.

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以步进电机驱动的差动式移动机器人为对象,建立非完整约束的离散运动学模型.基于参数整定的思想,并结合路径跟踪的特点来设计用于非完整移动机器人路径跟踪的分阶段模糊控制器,在跟踪的趋近和稳定阶段,分别采用了不同的模糊化比例因子和解模糊比例因子.仿真和实验表明,移动机器人采用分阶段模糊控制器对路径进行跟踪,响应速度快,稳态误差小,鲁棒性强.

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在考虑样本向量相似性的基础上,提出一种核函数---高斯余弦核,并证明了该核是一类局部固定核.局部固定核同时描述了样本全局和局部结构,因而高斯余弦核可将样本数据映射到信息描述更为丰富的特征空间.将该核用于Logistic混沌时间序列和煤气炉数据集的支持向量回归建模与预测,仿真结果表明所提出的方法能有效地提高预测精度,而且不增加算法的复杂度.

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进化博弈的链结构模型能直观地描述和研究经济活动的过程,而收益与发展阶段强相关是经济活动中经常存在的一种现象,同时考虑到人的有限理性以及现实中的贫信息因素,灰数便成为收益矩阵估计的重要手段.为此提出一类收益与进化阶段强相关的灰进,化博弈链结构模型.在此基础上研究模型的求解问题,并给出了算例.最后结合产业集聚,讨论了解的经济含义和现实启发.

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为了避免分布式网络化控制系统由于网络负载过大而造成的时延和丢包问题,引入基于包的传输机制,并针对此特殊结构设计中心故障诊断单元.在诊断单元设计中,由于各子系统工作周期不同以及传输包的大小不同,将系统看作多速率采样系统,采用提升技术获得系统的离散模型.在此基础上设计状态观测器,实现分布式网络化控制系统的故障诊断.最后通过仿真验证了所提出方法的有效性.

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针对链式约束下工件释放时间和工期同序的情况,证明了即使所有工件都是单位加工时间时,极小化最大拖期问题也是强NP-难的.对于工件的零时刻都到达且同一链中工件工期相同的特殊情况,给出了多项式时间的最优算法.

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首先针对任务可拆分的项目调度问题,提出一种带有局部搜索的粒子群算法LSPSO;然后采用基于任务排列的粒子表示方法,将遗传算法中的定位交叉引入粒子的更新过程中,并采用局部搜索技术对更新后的粒子进行改进;最后对Patterson测试集中110个问题实例进行了测试,实验结果表明,算法LSPSO 具有较快的速度"所给出的调度方案较优.

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针对磨矿过程的关键工艺指标---磨矿粒度难以用现有控制方法进行有效控制的难题,提出一种由模糊监督器,磨矿控制回路预设定模型和磨矿粒度预报器组成的磨矿过程多变量模糊监督控制(MFSC)方法.MFSC方法用于对磨矿过程进行监督,根据工况变化对回路控制器设定值进行调整.通过控制回路跟踪调整后的设定值,可将磨矿粒度控制在期望目标范围内.工业试验表明了所提出方法的有效性.

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针对一类具有时变时延的不确定网络控制系统,研究存在执行器失效情况的系统鲁棒容错控制问题.基于完整性容错控制思想和李亚普诺夫时延依赖稳定理论,给出了系统对执行器失效具有完整性的充分条件,设计了鲁棒容错控制器.仿真结果表明,该控制器不仅能保证系统鲁棒渐近稳定,而且使系统具有良好的动态性能.

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为将太阳同步卫星降交点地方时控制在允许的范围内,对其漂移因素进行分析,确定了卫星轨道设计和入轨偏差所导致的降交点地方时初始漂移速度,而大气阻力和太阳引力摄动则使得降交点地方时产生漂移加速度.针对产生漂移的原因,提出通过轨道偏置设计,轨道高度和轨道倾角保持控制等方法,将漂移限制在允许的范围内.仿真实验结果表明了所进行的分析和所提出的控制策略的正确性.

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为改善遗传算法对大规模多变量求解的性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速细粒度并行遗传算法的实现方法.将并行遗传算法求解过程转化为GPU纹理渲染过程,使得遗传算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法抑制了早熟现象,增大了并行遗传算法的种群规模,提高了算法的运算速度,并为普通用户研究并行遗传算法提供了一种可行的方法.

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为克服目前图像库浏览系统存在的效率低和交互性差等缺点,提出一种新的图像库聚类与归类方法.采用随机抽取图像特征矩阵的列和网格划分矩阵的行,求图库特征的近似最优稀疏矩阵.对此矩阵进行奇异值分解,以实现高维图像特征库降维;然后采用密度估计技术和爬山策略,定义和提取图像数据库的聚类以及归类.实验表明,该方法比其他方法交互性好,速度快,具有对噪声数据不敏感等优点.

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通过单元火电机组动态特性分析,获得了一种简单的机组负荷对象逆动力学模型结构.建立了单元机组逆动力学过程模糊规则(IDFR)模型,并利用递推最小二乘辨识方法对机组逆动力学过程模糊规则进行在线修正.将IDFR 直接作为控制规则,提出了一种基于IDFR 的机组负荷控制方法,构造了单元机组负荷对象协调控制系统.通过仿真实验考察了所提出的控制系统的有效性和适应性.

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为解决多控制源空间分布系统的控制问题,在以往文献提出的空间模糊控制器的基础上,提出一种基于空间分解,局部协调的空间模糊控制策略,针对多控制源设计了具有协调功能的空间模糊控制器.以三区快速加热化学气相沉积反应器系统为例,对所提出的控制方法进行了仿真验证.仿真结果表明,该方法能取得更好的空间均匀性.

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针对一类状态向量中含有时滞和的连续系统,研究其时滞相关稳定性问题.通过构造新的Lyapunov 函数,获得了保证系统稳定,基于线性矩阵不等式的时滞相关充分条件,该条件不需要对原系统进行模型变换.数值算例表明,所得到的结论较已往文献具有较小的保守性.

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用变结构控制(VSC)理论设计脉宽调制(PWM)控制系统时,存在的主要困难是VSC 的开关频率不恒定.为解决这一问题,提出一种PWM-准滑动模态的概念,利用这一概念,可建立起PWM 与VSC 之间的联系,分析出PWM 控制系统的3种运行状态和稳定条件.最后以一个电力电子系统的应用为例,验证了所得结论的正确性.