摘要:

基于单目视觉的移动机器人导航的研究，涵盖了机器视觉、模式识别和多目标跟踪多个领域．其算法框架不仅成功应用于移动机器人导航，还为目标检测、识别与跟踪领域的研究提供了可供参考的模型．该综述将以算法发展历史为脉络，结合一些典型系统，通过对关键技术和算法结构的分析比较，总结算法本身的发展前景和由此发展起来的可供相关研究参考的算法框架．

摘要:

基于直觉模糊集理论的思想与方法，探讨多阶段决策问题．运用分析技巧，构建直觉模糊集比较可能度公式及区间直觉模糊集比较可能度公式．在普通动态规划的基础上，提出区间直觉模糊动态规划及其最优解的概念，建立相应的数学模型及其最优解的算法，并指出直觉模糊动态规划是区间直觉模糊动态规划的特例．通过算例分析，说明了算法的合理性和可行性．为不确定动态规划和直觉模糊集理论的应用研究提供了新的思路．

摘要:

基于成对限制，提出一种半监督聚类算法（ＳＣＣＤ），它能够处理存在多种密度结构复杂的数据且识别任意形状的簇．利用成对限制反映的多密度分布信息计算基于密度的聚类算法（ＤＢＳＣＡＮ）的邻域半径参数Ｅｐｓ，并利用不同参数的ＤＢＳＣＡＮ 算法处理复杂形状且密度变化的数据集．实验结果表明，ＳＣＣＤ 算法能在噪声环境下发现任意形状且多密度的簇，性能优于已有同类算法．

摘要:

针对粒子群优化算法早熟问题，提出一种克服早熟的高速收敛粒子群算法．该算法首先采用混沌序列初始化粒子位置，以增强搜索多样性；其次，在算法中嵌入有效判断早熟停滞的方法，一旦检索到早熟迹象，便随机地选择最优解任意一维的分量值，用一个随机值取代它，以扰乱粒子的当前搜索轨迹，使其跳出局部最优．大量仿真实验表明，大多数连续函数的寻优过程只需用几个粒子、迭代几十次便能完成，可实现全局寻优过程的高速收敛．

摘要:

研究网络正常运行和有单一节点失效情况下供应链的应急调度问题，建立了在有限资源约束下单目标成本优化数学模型，以实现供应链运行总成本最小．采用ＣＰＬＥＸ 软件求解模型，得到应急调度计划方案．数值仿真结果表明了应急调度方法的有效性和实用性．

摘要:

研究一类非线性网络控制系统的量化保成本控制问题．首先在考虑量化因素的影响下，基于Ｔ-Ｓ模糊模型方法建立包含时延、丢包和量化信息的新的非线性网络控制系统模型；其次运用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论和并行分布式补偿（ＰＤＣ）方法给出系统稳定性条件，运用锥补方法和线性矩阵不等式（ＬＭＩ）技术求解量化保成本控制器．仿真结果和横向比较结果验证了该方法的有效性．

摘要:

对频繁模式树中的每个节点引入一个位串存储前缀路径，提出了包含正负项目的频繁模式树的构造方法，它不需要反复遍历节点就可获得包含正负项目的频繁项集．与直接使用ＦＰｇｒｏｗｔｈ算法相比，无需对原始数据库进行负项目的扩展，也不用再构造并销毁额外的数据结构，只需在原始的频繁模式树上修改，因而在时空开销上都具有一定的优势．实验表明，所提出的算法比现有的同类挖掘算法和直接ＦＰｇｒｏｗｔｈ算法具有更好的效率．

摘要:

提出一种基于图像矩的混合视觉伺服方法，有效解决了因匹配的局部特征改变而引起的雅可比矩阵结构改变及奇异等难点．该方法首先估计得到单应性矩阵，然后通过反向映射计算未匹配点的像素坐标，采用图像矩和单应性矩阵分解得到的姿态分别控制平动和转动自由度，采用特征的雅可比矩阵不存在奇异情况．从理论上证明了所采用控制策略的稳定性和对摄像机标定误差的鲁棒性，仿真实验结果表明该方法适用于局部特征．

摘要:

k-近邻方法基于单一k值预测，无法兼顾不同实例可能存在的特征差异，总体预测精度难以保证．针对该问题，提出了一种基于Ｂａｇｇｉｎｇ的组合k-NN预测模型，并在此基础上实现了具有属性选择的Ｂｇk-NN预测方法．该方法通过训练建立个性化预测模型集合，各模型独立生成未知实例预测值，并以各预测值的中位数作为组合预测结果．Ｂｇk-NN预测可适用于包含离散值属性及连续值属性的各种类型数据集．标准数据集上的实验表明，Ｂｇk-NN预测精度较之传统k-NN方法有了明显提高．

摘要:

为提高文本挖掘算法的运行速度，降低占用的内存空间，提出一种基于并行二进制免疫量子粒子群优化的特征选择方法．该方法采用二进制免疫量子粒子群优化搜索特征子集，利用并行算法来提高时间效率，从而较快地获得较具代表性的特征子集．实验结果表明该算法是有效的．

摘要:

研究同时具有状态和控制输入的两量化器的不确定关联网络系统分散H_∞ 状态反馈控制器和量化器参数的设计问题．由于状态在传送到控制器之前，以及控制器输入到系统时信号需要被量化，使系统的性能不能得到保证．为此，提出了一种依赖于状态调节量化器参数的策略，使得所得的闭环系统渐近稳定，并且能获得在没有量化器情况下相同的H_∞ 扰动抑制水平．控制器的设计和量化器的参数都是根据子系统信息以分散的方式构造的．

摘要:

提出一种引入信息决策因子的自治交通模型，对出行模式和出行道路的选择进行动态控制和优化，并通过ＮｅｔＬｏｇｏ进行微观行为学仿真，验证了该模型能实现交通、能源和温室气体排放的优化效果，对解决现有交通问题具有实用价值．

摘要:

针对网络拥塞设计一种基于变往返时间的主动队列管理算法．给出了一种新的ＴＣＰ 窗口观测器，证明当丢包率取值范围在０～１之间时，ＴＣＰ窗口观测值渐近收敛到ＴＣＰ窗口真实值．通过反步设计法设计了一种非线性输出反馈控制算法，并给出了控制参数的取值范围．ＮＳ仿真表明，ＮＯＦＣ-ＶＲＴＴ 算法具有较好的鲁棒性，较高的链路利用率和较低的丢包率，并且维持了各ＴＣＰ源之间的公平性．

摘要:

利用用户认知的不确定性设计定向变异算子．首先，采用主成分分析法辨识用户认知的不确定性；然后，给出用户认知不确定性的区间表示与更新策略；最后，将用户认知的不确定性指导定向变异算子，包括：选择待变异的进化个体，确定变异位置，以及变异方法等．将所提方法应用于人眼图形优化，实验结果验证了该方法的优越性．

摘要:

结合支持向量机（ＳＶＭ）类间最大分类间隔和支持向量数据描述（ＳＶＤＤ）类内最小描述体积思想，提出一种新的学习机器模型———最大间隔最小体积球形支持向量机（ＭＭＨＳＶＭ）．模型建立两个大小不一的同心超球，将正负类样本分别映射到小超球内和大超球外，模型目标函数最大化两超球间隔，实现正负类类间间隔的最大化和各类类内体积的最小化，提高了模型的分类能力．理论分析和实验结果表明该算法是有效的．

摘要:

讨论一类大规模系统的优化问题，提出一种递阶优化方法．该方法首先将原问题转化为多目标优化问题，证明了原问题的最优解在多目标优化问题的非劣解集中，给出了从多目标优化问题的解集中挑出原问题最优解的算法，建立了算法的理论基础．仿真结果验证了算法的有效性．

摘要:

在假定随机需求是关于销售价格和广告费用的一般函数的前提下，提出一个新的ｎｅｗｓｂｏｙ模型，给出了寻求最优广告费用、销售价格及订货量的分析方法，并且还分析了需求的不确定性对最优销售价格和广告策略的影响．最后，通过数值实例验证了模型的求解过程并得到相关管理启示．

摘要:

对于未知时延的多输入单输出（ＭＩＳＯ）系统，借助分离性原理，推导出迭代的可分离的非线性最小二乘（ＳＮＬＳ）辨识方法．为降低收敛于局部最小的可能性，利用全局优化理论，推导了全局可分离的非线性最小二乘（ＧＳＮＬＳ）辨识方法；为消除强观测噪声所引起的参数估计的偏差，将ＧＳＮＬＳ方法调整为一新颖的全局可分离的非线性多新息递推最小二乘（ＧＳＮＭＩＲＬＳ）辨识方法，仿真实验验证了算法的有效性．

摘要:

针对离散空间优化问题，给出二进制编码的量子粒子群优化（ＢＱＰＳＯ）算法的设计思路，重新定义粒子的位置矢量和粒子之间的距离，提出了ＢＱＰＳＯ 算法的进化方程．通过泛函分析的方法分析了ＢＱＰＳＯ 算法的收敛性，得出全局收敛的结论，并通过多个测试函数测试了ＢＱＰＳＯ 算法的性能．求解结果验证了算法的优越性．

摘要:

针对移动机械手控制器设计中用隐函数定理进行模型降阶时存在的一些问题，把完整和非完整约束的统一形式引入到系统的动力学模型降阶中．基于该降阶模型设计了不确定移动机械手稳定的运动／力鲁棒自适应线性参数模糊控制器．理论分析和仿真结果表明，设计的控制器简单有效．

摘要:

在混合式系统融合框架下，提出综合运用模式识别和回归分析的数据融合算法．在融合中心，首先处理的是各目标航迹起始段的本地航迹，其次是经粗处理的原始测量．基于模式相似性测度分析形成起始段的融合航迹，并利用融合航迹信息对原始测量数据进行回归分析，估计融合点和置信区间，跟踪滤波形成航迹．通过仿真实验，验证了算法的有效性和实用性．

摘要:

针对Ｇｒｉｒａ等近期提出的利用点对约束的半监督模糊聚类算法，其约束项与竞争聚类算法（ＣＡ）的目标函数之间数量级不一致，造成隶属度调整过度的问题，在重新定义目标函数的基础上提出一种改进算法，约束惩罚函数采用约束点对中两个样本新的联合表达式，使数量级与经典模糊聚类算法一致．实验结果显示，新算法的约束项与ＣＡ目标函数之间能很好地协调合作，并能通过对模糊隶属度的适度调整，实现更准确的聚类．

摘要:

针对未知边界的复杂非线性系统，提出一种基于滑动库的多模型在线建模方法．该方法首先结合滑动库思想，利用系统输入输出数据在线确定输入空间的边界，使其不需要准确知道系统输入空间的边界，减小了对先验信息的依赖性；然后，基于模糊划分的方法对输入数据在线聚类；最后，基于最小二乘法建立局部模型，并根据数据对局部模型的参数进行更新．仿真结果表明了该方法处理未知边界非线性系统在线建模问题的有效性．

摘要:

针对一类高阶次随机非线性系统，研究其输出反馈镇定问题．通过选择有效的观测器和李雅普诺夫函数，所设计的光滑输出反馈控制器保证了闭环系统的平衡点是依概率全局渐近稳定的，输出几乎处处调节到零．数值仿真验证了控制方案的有效性．

摘要:

传统的定价与订货策略研究多是建立在风险中性的假设之上，近来也有利用风险度量ＣＶａＲ 研究风险厌恶对库存的影响．因此，以期望利润和ＣＶａＲ 的加权平均为目标函数，研究零售商的订货策略，并在此基础上研究上游供应商的定价策略．这样的“利润ＣＶａＲ”目标既反映了决策者追求高利润的愿望，又反映了其对潜在风险的控制．

摘要:

给出二阶惯性系统阶跃响应斜率和幅值在幅值拐点处的时域表达式及其矩形脉冲响应幅值在其极大值点处的时域表达式，三阶惯性系统阶跃响应斜率在响应的二阶导数极大值点处、阶跃响应幅值在其拐点处和矩形脉冲响应斜率在响应二阶导数极小值点处的时域表达式，并找到了一种在时域辨识一阶、二阶和三阶惯性系统的方法．实测结果表明，该方法简便、可靠，测试精度高．

摘要:

以供应商和零售商组成的二阶段供应商管理库存（ＶＭＩ）供应链系统为研究对象，考虑随机需求下的ＶＭＩ系统中可能存在的滞销成本或缺货惩罚，建立了传统、Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈、Ｎａｓｈ协商的３种收益共享机制的协调模型，并得出Ｎａｓｈ协商能完美协调分散式ＶＭＩ供应链的结论．最后，通过数值算例对相关结论进行了验证和分析．

摘要:

深海采矿车的作业过程，受作业环境和采矿车自身的影响，具有随机性、非线性和时变等特性，针对该复杂过程，提出了专家模糊控制算法．该算法参考履带车辆的运动学方程，结合履带车辆人工操作经验整合的专家规则，构成专家系统，实现采矿车绝对速度和航向角的闭环控制；采用模糊控制算法，对采矿车的左、右履带速度进行控制．仿真结果验证了该方案的可行性和有效性．

摘要:

针对思维进化算法（ＭＥＡ）没有充分利用公告板信息的问题，结合群体智能的优点，提出基于群体智能的思维进化算法，同时分析其算法的机制，设计利用群体信息共享进行子群体迁徙策略和拥挤浓度控制异化策略，提高了搜索速度，保证了种群的多样性．通过整个群体的总体优化特征体现了寻优方式的实现，使得收敛速度和全局收敛性均达到最好平衡．测试函数寻优及ＰＩＤ 控制器参数整定实验，验证了算法的可行性和高效性．

摘要:

粒子滤波是适用于非线性非高斯系统下目标跟踪的强有力工具．ＭｉｒｏＳｏｔ足球机器人系统可以作为研究机动目标跟踪问题的平台．对此，在分析ＭｉｒｏＳｏｔ系统目标特征的基础上，提出一种基于目标特征约束的均值漂移粒子滤波算法，利用约束和优化的思想提高粒子的质量并减少其数量．对比实验表明，该方法有效地克服了传统粒子滤波的计算量和粒子退化问题，保证了多机动目标跟踪的准确性和实时性．

摘要:

针对某卫星发射场活动勤务塔电气传动控制系统非线性、时变、难以精确建模等问题，提出一种时间最优参数自调整模糊控制方法．该方法采用Ｂａｎｇ-Bａｎｇ控制改善系统动态性能，用参数自调整的自适应解析模糊控制改善系统稳态性能，实现高精度控制．由于在控制过程中的不同阶段采用不同的控制方式，既继承了Ｂａｎｇ-Bａｎｇ控制动态性能好，同时又具有无静差的优点．仿真实验表明，该控制系统动态性好、稳态精度高，且鲁棒性好，能满足电气传动控制系统的要求．

摘要:

在确定性支付的合作博弈中，Ｓｈａｐｌｅｙ值以其优良的特性在合作博弈分配解中占据着非常重要的作用，但现实生活中更多情形下的支付是不确定的，参与人要在这种情形下作出选择．因此，基于Ｓｈａｐｌｅｙ值的表述公式，构建基于随机支付的合作博弈模型，构造边际值和转换值两个合作解，并举例说明随机支付情形下两个解不再相等．最后，给出了两个解相等的一个博弈子类．