摘要:目前的多目标进化算法主要是基于Pareto支配关系实现个体解之间的比较与选择.这类方法能够有效地解决2目标的优化问题，然而随着目标个数的增加，当优化目标超过4维即具有高维目标时，它们的搜索能力与优化效果将大大下降.针对这一问题，首先对目标个数增加对优化问题的影响给予了分析，并验证了基于Pareto排序的NSGA2算法在高维目标优化问题中的表现，然后对当前提出的高维目标进化算法进行了分类综述，最后总结了这些方法的特点与缺陷，并给出了进一步可能的研究方向.

摘要:多移动机器人系统具有广泛的应用前景,多机器人在联合工作时,通信是它们之间进行交互的主要途径.本文对国内外近年来多移动机器人通信系统的研究工作进行了总结和分析,重点介绍了多移动机器人通信系统目前的研究现状和主要研究内容,即：通信方式，通信语言，通信拓扑，通信协议以及其它结合通信的多移动机器人协作研究.最后指出了多移动机器人通信系统未来的研究方向.

摘要:对受到外部干扰的非线性系统，讨论了基于观测器的执行器故障的检测和隔离方法。在一定的假设条件下，讨论了自适应鲁棒观测器的设计方法。通过引进一项对Lipschitz非线性项的Lipschitz常数自适应调节的微分调节项，使得观测器具有自适应性，从而设计具有不必知道Lipschitz常数之大小的优点。然后，通过一项滑模控制项来抑制干扰从而使观测器具有鲁棒性。基于该自适应鲁棒观测器产生的对干扰具有鲁棒性，而对故障具有敏感性的残差，达到执行器故障检测的目的。在此基础上，结合多观测器设计故障隔离思想，讨论了执行器故障隔离的方法。最后，通过对一个七阶飞行器实际模型的仿真，表明了方法的实用性。

摘要:分布估计算法的概率模型描述了种群优良解的分布，可以被视为优良解集的抽象。根据这个特点，本文以概率模型为基本记忆元素，对动态优化过程中所产生的历史信息进行记忆并在新环境下加以利用，提出一种具有记忆能力的分布估计算法用以求解动态优化问题。设计了基于最佳个体+采样平均环境辨识技术的记忆管理策略，并对种群多样性进行动态补偿。实验结果表明，该算法具有良好的通用性，所采用的多样性补偿策略能够保证算法种群对最优解的持续搜索能力。在对五个动态优化问题的实验中，该算法在绝大多数情况下都显著优于现有的另外两种动态进化算法。

摘要:针对时变时滞Lurie非线性系统，应用增广Lyapunov-Krasovskii泛函结合自由权矩阵方法，研究其时滞相关绝对稳定性问题。通过保留Lyapunov-Krasovskii泛函导数中常被忽略的有用信息，而且充分考虑时变时滞，时滞上界及它们的差三者之间的关系，得到了具有更低守性的基于线性矩阵不等式(LMI)的时滞相关绝对稳定条件。数值实例表明本文方法所得结果优于已有文献的结果。

摘要:引入遗留财富重视程度因子，在无借约束和有不允许借约束下，建立了有穷时间限的最优消费与资产决策模型。运用随机最优控制理论及鞅最优性原理求出了模型的显式最优解。在此基础上，运用比较静态分析方法考察了在没有约束和有约束的两种市场中的消费行为，并对两种市场中的消费和资产决策行为进行了比较研究。

摘要:通过文献总结，揭示了商业模式的内涵，并基于委托代理的视角，对电信商业模式的业务创新进行了深入分析。随后，经典的研究框架下，改进了委托人（运营商）的目标函数，进而集中考察了运营商与服务提供商之间共赢的业务创新合同设计问题，分析了价值偏好参数、单位努力的边际产出对合同参数、业绩以及成本的影响。结果显示：价值偏好参数可以协调委托代理双方的利益关系并有效控制代理成本，而单位努力的边际产出会影响激励方式的变化。

摘要:由于网络负载的动态变化，具有资源约束的控制网络总是运行在不可预期的开放环境中。为了保证系统的稳定运行，设计了一个基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的反馈调度器。它周期性地监测网络资源，通过LSSVM在线预测出下一周期的可适用网络利用率，根据预测值采用插值法得到控制回路的下一个采样周期，从而实现系统资源的动态分配。对采用固定带宽分配、基于LSSVM以及基于Elman神经网络的反馈调度分别进行了比较。结果表明预测反馈调度策略能使系统在可变负载情况下稳定运行，并在控制质量和网络服务质量之间取得平衡。同时本文提出的算法比Elman神经网络预测算法具有更优的性能，特别是在线训练速度具有较大的优势。

摘要:针对使用径向基核函数的支持向量机，采用粒子群优化方法实现模型优化。基于训练集中样本之间的最近平均距离和最远平均距离，给出参数 的取值空间，从而减小了超参数搜索的范围，并采用对数刻度进一步提高粒子群优化方法的参数搜索效率。与遗传算法和网格法的对比实验表明新方法收敛速度更快，得出的超参数更优。

摘要:增加集成神经网络中个体网络的差异度有利于提高集成的泛化性能，基于此，提出了Rough_Boosting和Rough_Bagging个体网络生成算法。在Boosting或Bagging算法对样本进行扰动的基础上，通过粗糙集约简实现属性选择，从而有效的将扰动训练样本和扰动输入属性结合起来，生成精确度高且差异度大的个体网络。实验结果表明，本文算法泛化能力明显优于Boosting和Bagging算法，生成的个体网络差异度更大。和同类算法相比，本文算法具有相近或相当的性能。

摘要:提出了一种多目标优化方法和自适应惩罚函数法相结合的进化算法来求解约束优化问题.其主要思想是先利用多目标优化方法提取当前群体中的主要信息,然后进一步用自适应惩罚函数选出最有价值的信息引导群体进化.提出的约束处理技术简单易用,不需要要调节参数.把它与一种基于群的算法生成器模型相结合，就得到了一种新的约束优化进化算法.选取了十个标准测试函数对新算法的性能作了数值实验,结果表明提出的方法非常有效,且有很强的稳健性,和其它尖端算法相比得到了相似或更优的结果.

摘要:

摘要:针对欠驱动刚体航天器的姿态机动控制问题，提出一种滑模变结构姿态控制器的设计方法。首先给出三轴稳定的欠驱动航天器姿态动力学和运动学模型，分析其模型特点后设计欠驱动刚体航天器的渐进稳定滑模控制律并证明了其李雅普诺夫意义下的全局渐进稳定性。最后的仿真结果说明该方法能够有效实现欠驱动航天器的姿态控制，且系统具有全局稳定性和鲁棒性。

摘要:首次将传统的简单多数票法则推广为模糊简单多数票法则。应用最近邻居法则(KNN)与匈牙利算法提出了一个类的匹配算法。应用此匹配算法建立不同模糊分类的类与类间的对应关系，再应用模糊简单多数票法则将匹配后的多个模糊分类组合成一个组合模糊分类，由此建立一个新的模糊分类组合模型。实验表明，该组合模型产生的组合模糊分类不仅优于参与组合的单个模糊分类，还优于Evgenia Dimitriadou与A.D. Gordon的组合模糊分类

摘要:对具有高噪声、不稳定和非线性等特征的大样本数据进行预测常常采用支持向量回归方法。然而，全局支持向量回归的计算效率低下，局部方法便应运而生。将局部支持向量回归机与灰色系统理论有机结合起来，用灰色关联度作为局部邻域函数构造的灰色局部支持向量回归机（GL-SVR）具有一定的理论价值。优化过程中，可采用留一法评估学习机的泛化性能，模式搜索法对模型参数进行选择。真实的股价涨跌幅预测试验结果表明：该方法不但加快了运算速度，而且提高了预测精度。

摘要:提出了一种基于两阶段领导与交叉变异相结合的多目标粒子群算法（P-AMOPSO）。算法包含四个改进策略，基于强支配排序与拥挤距离排序相结合的策略构造外部集，可以有效控制粒子的聚合程度；基于两阶段的领导粒子选择策略，既加快了算法的收敛速度，又保证了解的多样性；基于高斯分布及均匀分布相交叉的变异策略，既克服了早熟，又减少了变异的盲目性；基于邻域认知的个体极值更新策略，增大了粒子自我认知的范围，有利于提高粒子摆脱局部极值和局部搜索的能力。通过几个典型的多目标测试函数对P-AMOPSO算法的性能进行了测试,并与多目标优化算法DCMOPSO和MM-MOPSO进行对比.结果表明, P-AMOPSO算法具有良好的搜索性能.

摘要:研究了统一混沌系统的同步问题，所讨论的驱动系统和响应系统是两个参数不同的统一混沌系统。采用直接构造的方法，为响应系统设计适当的控制器，在该控制器的作用下，误差系统能够化成三对角结构的形式，再根据具有三对角结构的非线性系统状态变量全局渐近稳定的性质，使得误差系统状态在原点渐近稳定，最终实现驱动系统与响应系统的同步。并对相同参数和不同参数的统一混沌系统的同步进行仿真，数值仿真的结果说明了所给设计方法的有效性。

摘要:数据流聚类分析是当前数据挖掘研究的热点问题。为了克服数据流聚类框架CluStream算法不能处理混合属性数据流的缺陷，提出了基于密度的混合属性数据流聚类算法MCStream。本文在微聚类中使用面向维度的距离来度量对象之间的相似度，在宏聚类中是使用改进的密度聚类算法M-DBSCAN来对微簇进行聚类。实验结果表明，MCStream算法能快速有效地处理混合属性数据流聚类问题。

摘要:提出了一种更接近实际的需求率公式，在公式中同时考虑了价格和出厂时间对客户需求率的影响。基于新的需求率公式，建立了动态定价策略下的精确库存持有成本模型和库存商品的利润函数。注意到利润函数的复杂性，使用遗传算法分析了利润函数的性质，得出了最优定价时间、定价价格和最大利润的关系，并分析了库存持有成本变化和消费者购买欲望变化对各定价参数的影响。

摘要:电渣炉系统是一个多变量耦合、时滞、参数时变的复杂被控对象，该系统难于控制。本文通过大量的试验和分析，确立了熔速、磁性调压与二次电压、熔炼电流的相互关系，建立起工程化的控制模型，提出了一种智能控制方法，其中包括多变量解耦控制策略、滞后时间模糊自整定和粒子群优化算法整定PID控制器参数。工业实际应用表明，提出的智能控制方法克服了电渣炉的非线性和强耦合，控制精度高，具有较强的鲁棒性和不同工况适应性。

摘要:在实际的接触型作业任务中，需要在控制位置的同时，控制末端执行器与环境之间的接触力，针对这一问题，首先通过力反馈信息对未知环境中的法线方向进行估计，其次采用最小二乘方法估计图像雅可比矩阵。最后提出一种基于视觉/力觉的混合控制算法，在该算法中给出了视觉/力觉混合控制的约束条件，对视觉采用变结构控制器，力控制采用PI控制器。试验表明，该策略具有较高的力控制精度和曲线跟踪能力，增强了对接触环境参数变化的鲁棒性。

摘要:针对具有参数不确定性的柔性机械手运动控制问题，采用重新定义系统输出的方法，将系统分解为输入输出子系统和零动态子系统。对输入输出子系统提出了一种递阶快速终端滑模控制策略，滑模控制无切换项，可有效消除抖振，使得输入输出子系统有限时间收敛，将零动态子系统在平衡点近似线性化以选择控制器的设计参数，使零动态子系统在平衡点附近渐近稳定，从而保证了整个柔性机械手系统的渐近稳定，本文所提方法对系统中的不确定性具有很强的鲁棒性。仿真结果验证了本文所提方法的正确性.

摘要:介绍一种精密工程领域的新型平面磁悬浮轴承，该轴承采用三套悬浮线圈实现悬浮，采用三套直线电机驱动装置实现水平驱动。针对其悬浮部分具有参数摄动、多变量、非线性、强耦合特点，提出一种改进的自抗扰控制器，以克服常规自抗扰控制器非线性误差反馈控制律中非线性函数的不平滑性，提高控制品质。仿真对比分析和实验结果表明，应用改进的自抗扰控制器后，平面磁轴承悬浮控制系统具有很好的动、静态特性和鲁棒性。

摘要:为了弥补入侵检测系统中异常数据不易收集的缺陷，解决传统SVDD算法中样本不集中导致算法包括非己空间样本从而形成噪声影响检测性能的问题，建立一种基于SVDD算法和聚类算法相结合的入侵检测模型。通过K-MEANS算法对正常样本数据进行分类，然后利用强的SVDD数据表达能力对聚类后的数据集合进行描述，最后利用形成的多个判决函数对样本进行判别。试验中对核函数的参数选择进行了分析，并同其他分类算法比较验证了设计思想的正确性，表明建议的方法适合于入侵检测。

摘要:动力电池组的荷电状态（SOC，State-of-charge）是电动汽车能量控制的重要参数。针对串联锂电池组的SOC估计问题，建立电池组的Vmin状态空间模型，电池组内单体电池负载电压的最小值Vmin和电池组的SOC分别作为模型的观测变量和状态变量。应用扩展卡尔曼滤波算法，实现对SOC的动态估计。模拟电动汽车的实际工况进行电池组放电实验，结果表明，该方法能实时准确估计电池组SOC。

摘要:针对证据理论应用中，基本概率分配函数(mass函数)不易确定的问题和多传感器信息融合中各传感器测量数据的可靠程度难以确定的问题。本文提出了利用模糊理论中的相关性函数来计算多传感器的相互支持程度，然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度，再把各传感器的支持度和可信度转化成基本概率分配函数即mass函数，最后利用证据理论对多传感器信息进行融合。仿真结果表明，该方法获得的结果具有更高的精度和可靠性。

摘要:针对传统逻辑漏钢预测系统稳定性差，收敛速度慢, 收敛精度低等不足，建立具有自组织、自学习等功能的误差反向传播BP神经网络预测模型，采用了变步长、加入了动量项、防振荡项，使网络训练过程中能够跳出局部极小，加快了收敛速度。系统改变以往只将温度数据作为输入参数的传统，将拉速、中间包钢水温度作为考虑因素，扩大了漏钢因素的考虑范围。实验结果表明，采用BP神经网络对某炼钢厂实际数据进行预测，预报结果准确,具有非常好的在线应用前景。

摘要:在加权模糊聚类算法中，属性权重确定的合理性是一个重要问题.鉴于用区间数描述决策者推理模糊性的优越性，提出属性权重用区间数表示，由区间层次分析法获得属性对聚类的贡献度，并以该区间为约束条件提出了可同时获得属性权重和聚类结果的模糊C均值聚类新算法.实验结果表明：该算法以决策者经验、偏好为监督，可避免迭代计算陷入不必要的局部极小解，能够提高权重分配的合理性，进而得到了更为准确的聚类结果.

摘要:研究非完整移动机械手鲁棒自适应控制器设计。基于旋量理论建立了非完整移动机械手系统的动力学模型。通过反步控制技术，应用非线性参数化模糊逻辑系统设计了移动机械手的鲁棒自适应模糊控制器。所设计的控制器放松了移动机械手控制器设计中对斜对称性的要求，对移动机械手系统中存在的参数或外界扰动等不确定性具有较强的鲁棒性和自适应能力。理论证明和仿真结果表明所设计的控制器是有效的。

摘要:针对一类具有功能性反应的捕食与被捕食系统，首先采用Lyapunov指数方法验证了混沌现象的存在，并给出了混沌吸引子相图。并采用混沌跟踪控制方法控制系统存在的混沌现象，使得种群稳定到正不动点轨道和任意给定周期轨道上，消除了种群中存在的混沌现象，实现了混沌控制。仿真结果验证了控制方法的有效性。

摘要:直觉模糊集是对模糊集理论的一种扩充，能够更好的处理“模糊概念”。本文研究了基于直觉模糊集的多属性决策问题，提出直觉指数加权平均最大化和最小化组合模型，通过线性规划模型得到属性的最优权重和相应的方案排序。数值例子表明，该方法是可行和有效的。

摘要:指出自抗扰控制技术中的fhan()函数并不是离散系统的最速控制综合函数，它只是离散系统最速控制综合函数的一种近似。详细推导了离散系统真正的最速控制综合函数（记做fsun()），完善了自抗扰控制技术的理论框架。理论分析和数值仿真均表明，采用fsun()函数后的二阶离散系统，状态变量达到稳态后位置和速度曲线均不会出现超调，且达到稳态时所用步数比采用函数fhan()所用步数少。

摘要:摘要: 通过对系统输入信号的设计, 可使Hammerstein系统的输出只反映系统的线性动态, 将非线性部分静态的影响有效地分离掉. 利用辨识得到一个线性动态模型, 基于此模型并依据系统的测量输出重构出系统的中间输入, 从而可估计出非线性部分的参数. 本文据此给出了多变量Hammerstein系统的辨识. 仿真结果表明本方法的有效性.