摘要:

首先，介绍了近年来出现的５种较为典型的离散ＰＳＯ，并分析了它们与基本ＰＳＯ 之间的联系和区别；然后，归纳了提高离散ＰＳＯ 优化性能的若干途径，并总结了离散ＰＳＯ 的应用现状；最后，探讨了离散ＰＳＯ 有待进一步研究的若干方向和内容．

摘要:

首先，从出行者的信息集和理性层次的差异两个方面给出两种改进的“最优反应动态”模型，并将其应用于一个算例，得到了与利用复制者动态方程所求得的进化稳定策略一致的结果；然后，为验证结论的普遍性，将出行者和路径数量扩充，构造了相应的算法，并将此算法及其复制者动态方程应用于一个规模较大的路网；最后，将不同机制下的实验结果进行了比较，并对其实际意义进行了分析．

摘要:

针对冷轧薄板生产线机组设备多、产品种类多的特点，提出一种合同批量调度方法．该方法将生产合同按产品种类和交货期组批处理，建立了具有模糊处理时间的Ｊｏｂｓｈｏｐ调度模型来描述整个生产物流情况，并定义了分情况的合同批量加工时间推算规则．针对调度模型的求解，给出一种多子种群并行粒子群算法．利用宝钢冷轧薄板厂的实际生产数据进行了试运行，结果表明，该方法可大幅度提高合同交货期满意度，并能有效减少合同批量调度的工作时间。

摘要:

针对一类不确定非线性系统的传统滑模控制，推导了滑模误差和稳态误差的范围．为了减小系统的稳态误差，同时防止积分饱和，设计了一种改进积分型滑模面．在边界层外，通过调节因子对积分项进行削弱，以防止在初始误差较大的条件下积分饱和引起的超调较大和调节时间较长的问题；在边界层内，采用传统积分以减小系统稳态误差．理论分析和仿真研究表明了所提改进积分型滑模控制方法的有效性．

摘要:

针对炼钢连铸生产过程中存在的加工时间不确定性问题，采用三角模糊数表示不确定性加工时间信息，引入４种模糊运算，建立了问题的模糊规划调度模型．采用“中间值最大隶属度”的算法，将模糊规划调度模型转化为非线性规划模型，并在多重精炼工序、多机并行条件下，应用遗传算法求解最小完成时间．最后，利用实际生产数据的仿真实验表明了模型与算法的有效性．

摘要:

针对移动机器人自主导航地图创建中超声波信息存在不确定性的问题，提出一种新的基于灰色定性理论的超声波信息解释和融合的方法，并用于处理超声波传感器信息和移动机器人创建环境地图．首先，引入概率灰数对超声波信息的不确定性进行描述，以获得栅格单元和传感器的概率灰数模型；然后，设计超声波传感器新旧信息的融合方法，从而得到环境地图的整体表示；最后通过地图创建仿真实验结果表明了这种方法具有良好的鲁棒性和准确度．

摘要:

针对风险决策问题，提出一种基于语言评价和前景理论的多准则决策方法．该方法首先将基于语言信息的决策矩阵转化为基于区间数的决策矩阵，并定义一个区间数之间的差函数，给出各准则的参考点，得到前景结果矩阵；然后，通过价值函数和决策权重函数计算方案在各准则下的前景值，并通过加权平均获得方案的前景值；最后，根据前景值的大小给每个方案排序并得到最优方案．实例分析结果表明了该方法的可行性．

摘要:

针对传统Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ卡尔曼滤波器（ＵＫＦ）在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至发散的问题，基于极大后验（ＭＡＰ）估计原理，设计了一种带噪声统计估计器的ＵＫＦ．该ＵＫＦ 滤波算法在进行状态估计的同时，能实时估计和修正噪声均值和协方差．相比于传统ＵＫＦ，所提出的ＵＫＦ具有应对噪声统计变化的自适应能力．仿真结果表明了该ＵＫＦ滤波算法的有效性．

摘要:

针对多电机同步系统具有强烈的非线性和耦合性，难以建立精确数学模型并施加有效控制的缺陷，提出一种多电机多模型动态矩阵预测控制算法．在辨识不同工况子模型的基础上，设计各自的子控制器，并利用加权和形式构造全局控制器，在有约束的条件下，通过滚动优化的策略获得合适的控制增量．控制过程中，无需进行磁链观测．仿真结果验证了该算法的有效性．

摘要:

借鉴数据包络分析（ＤＥＡ）的交叉评价思想，首先，建立了评价对象以“自身优势最大化”为一致目标时基于交叉评价的多属性决策模型；然后，在重新定义“竞争区间”的概念基础上，用竞争视野优化准则对模型进行修正；最后，通过具体算例表明，该方法公平地体现了评价对象在决策过程中的“发言权”和“能动性”，保证了决策的公正性．

摘要:

由于随机量的作用，粒子群优化算法（ＰＳＯ）中粒子的位置迭代是一个非线性动态离散过程，单个粒子在随机量影响下的运动方程可转换为一个二阶变系数非齐次方程．为此，利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定定理对该方程的稳定性作了深入研究，分析得到了使粒子运动稳定收敛的惯性权重和随机参数取值条件．实验结果表明，按照所得到的条件选择参数取值，能使粒子运动轨迹快速稳定收敛．该结果有助于实际应用中ＰＳＯ 算法参数的选择和调整．

摘要:

提出一种基于ＴＤ-ＦＰ-ｇｒｏｗｔｈ的模糊关联规则挖掘算法．首先，使用３种t-模算子以及由其产生的蕴涵算子计算模糊频繁项的支持度和规则的蕴涵度，产生的关联规则能表示模糊项间的确定性和渐近性逻辑语义；然后，以事务的惟一标识为键值，散列存储每个事务相对ＦＰ-ｔｒｅｅ中每个结点所表示模糊项的隶属度，使ＴＤ-ＦＰ-ｇｒｏｗｔｈ适用于模糊频繁项的挖掘，并分析了算法的时间和空间复杂度；最后，实验结果表明该算法比基于ａｐｒｉｏｒｉ的模糊频繁项挖掘算法在时间方面更加有效．

摘要:

蚁群优化算法通过信息素记录搜索过程中获取的知识，并基于信息素搜索新的解．影响信息素质量的因素主要是信息素更新策略和蚂蚁已找到的候选解的质量．为了提高已有候选解的质量，提出基于免疫原理识别候选解中的“病变”成分，并对其“病变”成分进行修复．经免疫修复后，候选解的质量大大提高，由它更新的信息素更好地反映了优质解的特点，从而加快了信息的正反馈过程．实验结果验证了该算法的有效性．

摘要:

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题，提出一种动态分级的混合粒子群优化算法．该算法采取３种级别的并行粒子群算法，分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合，并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目．在全局搜索中，将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力；在局部搜索中，采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优．仿真实验表明，该算法比其他优化算法具有更好的性能．

摘要:

利用跟踪微分器设计了一种新的离散滑模控制器，可以从不连续的指令信号中合理提取连续信号及微分信号，且不需要利用线性外推的方法预测指令信号下一时刻的值及其微分．与基于趋近律的离散滑模控制器进行的对比仿真表明，所设计的控制器在保持传统滑模控制固有强鲁棒性的同时，控制器的输出几乎不存在抖振现象，而且在跟踪不连续的指令信号时，系统表现出良好的动态品质．

摘要:

为了解决交互式遗传算法的用户疲劳问题，提出区间适应值交互式遗传算法神经网络代理模型．首先，对用户已评价个体的基因型及其适应值进行采样以训练神经网络，使其逼近区间适应值的上下限；然后，利用神经网络代理模型，评价后续的部分进化个体，并不断更新训练数据和代理模型，以保证逼近精度；最后，对算法性能进行了定量分析，并将其应用于服装进化设计系统．分析结果表明，所提算法在减轻用户疲劳的前提下，具有更多找到满意解的机会．

摘要:

提出一种基于回声状态网络储备池的非线性ＰＣＡ 方法，并将其应用于多元时间序列的预测中．由于多维输入变量间的相关性会影响建模效果，通过储备池将输入在原空间的非线性特征转化成高维空间的线性特征．在其中运用线性ＰＣＡ 技术寻找输入在储备池空间的最大方差方向，提取有效的多元变量综合信息．经储备池主成分分析处理后的输入与预测点呈动态线性映射，可使用线性方法建模．仿真结果表明了该方法的有效性．

摘要:

提出了同时确定手眼关系以及机器人坐标系到世界坐标系关系的两种算法．算法１基于矩阵直积理论，可一次算出标定方程的旋转部分和平移部分，与现有的４元数法相比，不存在误差的传递问题；算法２基于粒子群优化理论，同样能一次计算出标定方程的旋转部分和平移部分，与采用ＬｅｖｅｎｂｅｒｇＭａｒｑｕａｒｄｔ的算法相比，该方法只需指定参数的范围．仿真结果表明了算法的有效性，并对于类似问题具有一定参考价值．

摘要:

首先，定义了群体的算术交叉扩展子空间、寻优空间和基因位直方图概念，并分析了交叉在解空间的扩展性．然后，证明了在二进制编码中，交叉不能改变基因层次上的多样性；而在实数编码中，在一定条件下，算术交叉可改变基因层次上的多样性，但以扩大寻优空间、产生无用解为代价．随后，证明了交叉可改变个体层次上的多样性，而变异可改变以上两个层次上的多样性．最后，分析了所得结论对遗传算法的改进和应用具有的指导意义，并通过仿
真加以验证．

摘要:

通过构建两个制造商、两个排他性零售构成的竞争供应链结构模型，揭示价格竞争、服务竞争以及服务行业的成本对供应链纵向控制结构选择绩效的影响，从而识别出高中低服务成本行业竞争供应链的纵向结构均衡差异特征．上述结论对进一步探索竞争供应链纵向结构协调的合同选择提供了基本的理论基础．

摘要:

为了克服粒子群优化容易陷入局部极小的缺陷，利用粒子速度不依赖于其与最优粒子之间距离的大小，而仅依赖其方向信息的特点，采用自适应策略弹性地修正粒子速度的幅值．同时，充分利用混沌运动的遍历性、随机性及对初值的敏感性等特性，提出一种基于混沌的弹性粒子群优化（ＣＲＰＳＯ）算法，并将其成功用于典型多极点函数优化．仿真结果表明，该算法增强了摆脱局部极值点的能力，提高了收敛速度和精度．

摘要:

研究一类具有区间时变输入时滞与状态时滞线性系统的稳定性问题．通过选择合理的ＬｙａｐｕｎｏｖＫｒａｓｏｖｓｋｉｉ函数，基于积分等式方法（积分等式由自由权矩阵构造而成），以ＬＭＩ的形式给出时滞相关的稳定性充分条件，并进行了相关控制器的设计．所得结论对时滞导数没有任何限制，可用于快时变时滞系统．同时，积分等式方法较积分不
等式方法更优，保守性更低．最后，通过数值比较及仿真表明了所提出方法的有效性和优越性．

摘要:

研究了受L₂ 范数有界未知输入影响的一类线性连续时间Ｍａｒｋｏｖ跳跃系统鲁棒H_∞ 故障估计问题．应用自适应观测器作为故障估计器，将鲁棒H_∞故障估计问题归结为随机H_∞ 滤波问题．推导并证明了问题可解的充分条件，并通过求解线性矩阵不等式得到了H_∞ 故障估计器参数矩阵的解．最后，数字算例验证了所提方法的有效性．

摘要:针对一类参数大范围变化的不确定系统，提出一种基于分类转换策略的神经滑模控制方法．按小偏差原理对系统模型进行划分，利用结合主成分分析的最小二乘支持向量机进行分类训练，并分别设计基于径向基函数神经网络在线调整切换项增益的滑模控制器，在线时利用分类器按系统数据自动选择相应的控制器．同时，引入结合混沌机制的量子粒子群算法，并将其用于控制器近似最佳切换函数的构造．仿真结果表明，系统具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性，有效地降低了抖振．

摘要:

针对固定提前期内的需求为三角模糊变量，且用户总需求为梯形模糊随机变量的情形下，构建了不常用备件连续盘点模式下的（Q，r）模型，并推导出模糊成本最小化函数，进而利用基于模糊数期望值理论的去模糊化方法，求出最优订货点及订货量．最后，通过一个实例验证了模型的科学性和实用性．

摘要:

以机械臂视觉伺服系统为背景，立体视觉所需要的特征点为目标，提出一种基于颜色块的实时特征提取方法．特征点的定位分为粗定位和精定位两个过程，粗定位用来跟踪目标颜色块，精定位在粗定位的基础上，切出小图像并提取目标轮廓，利用犓犔变换对轮廓点进行分类，并通过最小二乘法对边缘点进行拟合．根据直线方程计算顶点的亚像素精度坐标，为下一步的目标位姿测量提供基础．实验结果验证了该方法的有效性．

摘要:

针对一类不确定严格反馈非线性系统，设计了间接自适应模糊控制方法．该方法用模糊逻辑系统逼近设计过程中的未知函数，基于时变宽度死区对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调节，并对时变死区宽度设计了自适应律．证明了该方法能使闭环系统的所有信号有界，且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内．仿真算例验证了该方法的有效性．

摘要:

首先，采用任务完成量度、工作时间度量和代价度量方法，设计了空地导弹武器体系的４个层次的作战效能评价指标；然后，建立射前阶段、突防阶段和毁伤阶段的数学模型，完成了对体系对抗过程的数学描述；同时，提出了效能品质的概念，采用风险场描述了空地导弹突防阶段的攻防对抗过程；最后，提供了效能指标的数学表达，形成了完整的空地导弹武器体系作战效能评估方法，并应用均匀设计方法设计了仿真方案，仿真结果表明了该方法的有效性．

摘要:

针对改进和声搜索算法（ＩＨＳ）存在的不足，提出了自适应和声搜索算法（ＡＨＳ）．该算法利用和声库中变量函数的最大差值来调节ＰＡＲ 和ｂｗ，从而提高了对多维问题的搜索效率．利用５个标准测试函数对ＡＨＳ算法进行测试，并应用于粗糙集的属性约简中．仿真结果表明了该算法的有效性和实用性．

摘要:

针对非线性不确定机器人系统的轨迹跟踪控制问题，提出一种鲁棒自适应ＰＩＤ 控制算法．该控制器由主控制器和监督控制器组成．主控制器以常规ＰＩＤ 控制为基础，基于滑模控制思想设计ＰＩＤ 参数的自适应律，根据误差实时修正ＰＩＤ 参数．基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数设计的监督控制器补偿自适应ＰＩＤ 控制器与理想控制器之间的差异，使系统具有设定的犎∞ 的跟踪性能．最后，两关节机器人的仿真实验结果表明了算法的有效性．

摘要:

传感器的通信带宽和能量资源有限使传统的位置测量传感器的应用受到了限制，对此，选择利用二元传感器网络进行相应的研究．基于二元传感器传送信息量少的特性，提出一种新的二元传感器网络目标定位与跟踪算法．仿真结果表明，该算法在传感器个数和探测半径较大、采样周期较短的情况下较质心算法具有更好的性能．

摘要:

针对化工生产中常见的具有积分和时滞特性的过程对象，采用一种改进的两自由度内模控制方案．其中一个新增的控制器用于设定值跟踪响应的期望极点配置，利用直接合成法设计设定值跟踪控制器；另一个新增的控制器用于稳定对象和抑制扰动，并采用期望闭环余灵敏度法确定控制器．设定值跟踪控制器和扰动抑制控制器可通过性能参数独立调节，并保证系统具有较好的鲁棒稳定性．最后，通过仿真实例验证了控制方案的有效性．

摘要:

针对二型模糊控制器设计中出现的降型计算方法损失不确定性信息的问题，提出一种改进的区间二型模糊控制器．该控制器在充分利用二型模糊推理结果的前提下，对区间模糊输出进行再次优化，其优化指标可直接与被控系统性能相关，由此可得到更有利于提高系统整体性能的准确输出量．最后，将改进的控制器用于汽车非线性悬架系统的控制，仿真结果验证了所提出方法的有效性．