摘要:

在介绍基本量子进化算法(QEA)的基础上, 重点归纳总结了最近几年量子进化算法在算法机理和性能方面
以及在算法的种群改进、编码扩展、算子创新、算法融合等应用方面的研究成果, 进而提出了量子进化算法在模式理
论、多目标进化、算法研究、应用等方面进一步的研究内容.

摘要:

对区间互补判断矩阵的一致性进行研究, 提出一种新的可接受一致性定义, 将不满足可接受一致性的矩阵
较容易地修正为可接受一致性矩阵. 基于凸组合方法, 一族明晰数互补判断矩阵的权重向量可被用来求取可接受一
致性区间互补判断矩阵的区间权重, 并提出了求取可接受一致性区间互补判断矩阵区间权重向量的算法. 数值例子
显示了所提出的可接受一致性定义以及算法的可行性和有效性.

摘要:

针对产品开发过程中由于活动变化导致原调度需要重新调整的问题, 提出一种利用弹性资源特性进行动态
调度决策的方法. 以活动添加的变化为对象, 根据活动间时序约束、资源约束等特点, 分别构建时序冲突消解模型以
及基于资源推拉技术的资源冲突消解模型. 为提高活动冲突消解效率, 提出一种虚拟前置活动和虚拟后续活动的构
建方法, 并确定动态调度决策指标值. 最后通过船舶分段制造实例, 验证了弹性资源约束的动态调度决策方法的可行
性和有效性.

摘要:

为提高晶圆生产线瓶颈区生产率, 提出一种瓶颈区并行机半在线调度方法. 该方法基于晶圆制造的“多重
入”特点, 充分利用生产历史信息、可预知信息及实时信息, 分析了瓶颈区短期内的重入流来源, 给出了瓶颈区任务
集的预测方法. 针对非零初始状态的生产线, 设计了以最小化瓶颈区平均加权拖期时间为优化目标的蚁群优化算法,
定义了并行机任务集析取图, 并给出了半在线调度方法的应用算例, 为实际生产管理提供了可行的优化方法.

摘要:

针对调制型捷联系统中光纤陀螺误差系数随时间变化的问题, 提出一种利用双轴转位机构实现陀螺六位置
静态标定方法. 根据光纤陀螺仪误差模型, 利用转位机构设计六位置标定路径, 激励出陀螺仪标度因数、安装误差和
零位, 标定新方案避免了陀螺仪误差系数的耦合. 分析了转位机构的转位误差对标定精度的影响, 并利用调制型捷联
系统导航实验对六位置标定方案进行原理性验证. 结果表明, 六位置标定方法所引起的系统定位精度优于传统标定
方法.

摘要:

针对一类带批量分割的多级批处理调度典型问题的特点, 提出一种自下而上的自组织优化方法. 模拟人类
群体“业务办理”机制, 构建了带批量分割的批处理过程调度的自组织优化模型, 分析了由批次转换和批量分割引起
的复杂性, 提出了基于友好度的自组织选择策略和基于最小响应的批量分割策略, 在此基础上, 给出了自组织调度优
化算法. 该方法能够在短时间内获得问题的最优解或近优解, 并通过调度实例求解结果验证了该方法的有效性和优
越性.

摘要:

针对统计判决与决策中存在的模糊性, 给出了模糊性直觉模糊集的解决方案. 首先提出直觉模糊事件概率
的概念, 在定义直觉模糊?? 模及?? 模的基础上给出直觉模糊事件概率所满足的基本性质, 并证明了直觉模糊乘法定
理、全概率公式和贝叶斯公式; 然后根据所给出的直觉模糊概率所满足的性质, 并依据信息源类型的不同, 详细分析
了直觉模糊统计判决与决策的方法; 最后通过一个投资问题验证了该方法的有效性.

摘要:

挖掘群决策偏好关系结构信息, 提出决策者个体偏好与群体偏好关系以及网络结构稳定的群决策协商控制
模型. 根据模型提供个体偏好参考基准, 计算决策者及群体的偏好相容性测度. 通过决策者建立、取消(断开) 或加强
与其他决策者的链接以及对偏好信息进行调整的策略建议, 促使决策者个体偏好、群决策偏好关系网络结构正向演
化, 在模型框架下保证群体偏好网络结构稳定, 达到群体偏好信息相容性极大的目的, 为进一步信息集结提供依据.

摘要:

论证专家选择是重大工程可行性论证时的一个复杂决策问题. 对此, 根据论证专家团队需求构建了论证专
家选择模型, 并设计了自适应遗传算法进行求解. 数值算例验证了所提出的模型和算法的有效性和可行性, 可为决策
者提供不同准则下的论证专家的最优组合方案. 最后对算法进行了分析, 给出了解决这类问题的算法控制参数的合
理组合范围.

摘要:

研究一类具有非匹配不确定性和变时滞的广义切换系统的滑模控制问题. 首先, 基于Lyapunov 稳定性理论
和线性矩阵不等式(LMI) 技术, 针对每个子系统设计对应的积分型滑模面, 给出了每个滑动模态方程鲁棒渐近稳定
的充分条件; 然后, 设计了滑模控制器及切换规则, 使得闭环系统的状态能够到达滑模面上, 产生滑动模态; 最后以仿
真实例说明了所提出方法的有效性.

摘要:

提出一种简化的分类微粒群算法. 首先将微粒按适应值的差异划分成较好、普通和较差3 类; 然后对这3 类
微粒分别采用3 种对应的没有速度项的简化模型进行动态调整, 有效地增加了种群的多样性. 通过对4 种典型测试
函数的仿真实验, 并与经典PSO 和2 个目前较为流行的改进PSO 进行比较, 实验结果表明了所提出的改进算法具有
更好的优化性能. 将改进算法用于风电场风速概率模型优化的实验结果表明, 与传统最小二乘法相比, 该方法拟合
的Weibull 参数精度更高, 更具实际参考价值.

摘要:

基于前件变量未知的T-S 模糊系统设计一类模糊观测器. 将模糊系统转化为广义系统的形式, 提出一种广
义系统的观测器设计方法, 消除了控制输入对观测误差方程的影响. 针对测量端含有扰动的模糊系统, 通过拉格朗日
中值定理, 将模糊观测器转化为一组线性矩阵不等式的求解问题, 并将这种观测器的设计方法应用到熔化极气体保
护焊系统, 快速有效地实现了对弧长的观测. 最后通过仿真分析验证了所提出的观测器设计方法的有效性.

摘要:

在无线传感器网络中传感器节点相互协同完成感知任务, 以传感器量测的信息效用与获取量测的能量消耗
来折中地选择参与节点, 但用户对服务质量(QoS) 的需求并没有在节点选择时得以体现. 为此, 提出一种自适应动态
协同自组织算法(A-DCS). 该算法能根据用户给定的精度需求, 自适应地选择簇首, 确定参与感知任务的簇成员顺序
和个数, 并计算相应的能量消耗. 以目标跟踪为应用背景的仿真结果表明, 在跟踪精度和能量消耗2 个指标下, 该算
法优于信息驱动传感器查询(IDSQ) 和动态协同自组织(DCS).

摘要:

针对模式分类中的特征选择问题, 分别依据ReliefF 算法、类间可分性及特征相关性等多个评价准则对待约
简特征进行评价与排序, 基于排序融合方法实现对多个特征选择评价准则的综合利用. 基于多个数据集的实验结果
表明, 该方法在有效降低特征维度的同时, 具有比单准则特征选择方法更高的分类性能.

摘要:

针对惯导系统大方位失准角传递对准的非线性误差方程不准确问题, 同时考虑杆臂效应和挠曲变形两种主
要误差因素来建立挠曲变形和杆臂效应加速度一体化误差模型, 从而完善惯导系统大方位失准角传递对准非线性模
型. 针对非线性滤波的稳定性和快速性问题, 采用比例修正无味卡尔曼(UKF) 滤波模型估计姿态失准角, 并采用速度
匹配算法对模型的正确性和滤波的有效性进行仿真验证. 结果表明, 该模型在大方位失准角传递对准时可以满足对
准精度和时间的要求.

摘要:

针对水火联调问题, 建立满足电量平衡、水量平衡、机组特性及综合利用要求的短期优化调度模型, 提出
了一种改进粒子群算法(MPSO). MPSO针对粒子群算法易早熟收敛的弊端, 引入了变异操作, 使粒子以一定的概率
向其他粒子个体最好解学习; 针对粒子群算法在进化后期多样性受损易陷入局部最优的缺陷, 引入了迁徙操作, 在
种群聚集程度不能容忍时重新生成解空间内均匀分布的粒子. 对某典型水火电力系统优化问题的求解结果表明,
MPSO比其他方法更有效.

摘要:

为解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题, 通常将多目标状态和观测数据表示成随机集形式, 并
通过递推计算目标状态联合分布的概率假设密度(PHD) 来完成. 然而, 对于被动测角的非线性跟踪问题, PHD 无法
获得闭合解, 为此提出一种新的高斯混合粒子PHD 算法. 该算法利用高斯混合近似PHD, 以避免用聚类确定目标状
态, 并采用拟蒙特卡罗(QMC) 积分方法计算目标状态的预测和更新分布. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

摘要:

借鉴量子计算的相关概念和原理, 提出一种改进实数编码量子进化算法(IRCQEA). 算法的核心是依据染色
体的具体形式和目标函数的梯度信息设计互补变异进化染色体, 以实现局部搜索和全局搜索的平衡; 根据算法的进
化过程动态缩小搜索空间, 以加快收敛速度. 对标准数值优化问题的求解结果表明, 该算法具有寻优能力强、搜索精
度高和稳定性好等优点. 以非线性系统参数估计问题为例进行的仿真实验表明, 所提出的算法能够有效提高估计参
数的精度.

摘要:

研究时滞离散递归神经系统的状态估计问题. 通过网络输出对神经元的状态进行估计. 在较弱的激活函数
假设下, 通过构造一个新的Lyapunov 泛函, 引入一个自由权矩阵, 并结合Jensen 不等式得到了确保误差系统全局指
数稳定的充分条件. 所得条件依赖于时变时滞的上界和下界, 并以线性矩阵不等式的形式给出. 最后的数值算例表明
了所提出方法的有效性.

摘要:

利用免疫系统的免疫记忆机制, 提出一种适于函数优化的基于变异记忆矩阵的克隆选择算法. 首先, 利用变
异记忆矩阵保存进化中有用的变异信息, 以引导抗体的克隆和变异操作, 加强局部搜索能力; 然后, 利用当代种群的
综合信息生成新抗体进入种群, 以加强全局搜索能力; 最后, 对最优抗体进行自学习, 以提高算法结果的精度. 标准函
数仿真表明, 该算法适合求解复杂函数优化问题, 具有收敛速度快、全局收敛能力强、精度高、鲁棒性强的优点.

摘要:

以可分离物品的采购问题为实际背景, 提出了可分离物品多属性多源采购的优化决策模型. 首先在多属性
信息下定义了采购商和供应商的效用函数; 然后以社会福利最大化为目标, 以市场出清价格为歧视性价格和统一价
格两种不同形式分别构建了可分离物品多属性多源采购的供应商优选模型, 通过求解模型得出最优的供应商和相应
的供应量; 最后, 给出了一个电煤多属性多源采购的应用实例, 表明了所设计的可分离物品采购决策方法的可行性和
合理性.

摘要:

针对一类既不可反馈线性化也不仿射于控制输入的高阶随机非线性系统, 研究其状态反馈镇定问题. 利用
齐次占优和反推技术, 所设计的状态反馈控制器使得整个闭环系统在[0,+∞) 上几乎处处有唯一解, 并使得闭环系
统的平衡点是依概率全局渐近稳定的. 主要贡献是完全取消了高阶系统的阶次限制, 得到了新的结果. 最后通过数值
仿真验证了所提出控制方案的有效性.

摘要:

基于全过程综合敌我识别中不同阶段综合敌我识别信息来源的差异, 采用动态贝叶斯网络进行建模. 在建
模过程中, 由于参数众多、样本难以全面获得、学习训练计算量巨大等问题, 将随机模糊思想引入参数学习, 从而既
可充分利用先验信息, 又尽可能地消除主观因素. 最后仿真了整个过程, 其结果验证了所提出方法的有效性.

摘要:

针对多无人机在空间机动过程中的编队形成与保持控制问题, 提出一种基于非线性动态逆的无人机编队控
制方法. 将编队控制过程分解为两步: 首先给出分布式长机状态估计算法, 各编队无人机根据“相邻”无人机状态解
算自身的期望运动指令; 其次是设计基于非线性动态逆的编队控制器, 使各无人机快速跟踪其期望指令并形成和保
持稳定队形. 仿真实验表明, 编队长机进行空间机动过程中, 各僚机能够准确估计其状态, 快速形成并维持队形稳定.

摘要:

针对非均匀周期采样系统, 通过状态空间模型离散化方法得到其输入输出表达形式. 鉴于参数化后得到的
辨识模型同时包含1 个参数向量和1 个参数矩阵, 利用递阶辨识原理, 将辨识模型分解为分别含有参数向量和参数
矩阵的2 个虚拟子系统; 考虑到系统的因果约束问题, 将包含参数矩阵的子系统分解为子子系统进行辨识, 从而提出
这类非均匀采样系统的递阶最小二乘辨识方法. 仿真例子表明该算法是有效的.

摘要:

提出一种结合分阶段二次变异和混沌理论的改进差分进化(DE) 算法, 以解决多目标约束优化问题. 其核心
思想是, 在DE进化前期采用基于非支配解的随机二次变异来提高算法的全局寻优能力, 进化后期采用基于非支配解
的混沌二次变异来提高DE的局部寻优能力. 通过对典型测试问题的仿真实验验证了所提出的算法能在全局搜索性
能与局部搜索性能之间维持较好平衡, 而且保持了DE 算法的简洁性能, 其收敛性、分布度和均衡性均优于标准DE.

摘要:

基于拉格朗日方法建立自行车机器人动力学模型, 针对自行车机器人这一非线性欠驱动系统, 利用稳定滑
模控制算法实现系统的稳定. 该方法首先从各个子系统中取出一个变量组合成一个中间变量; 然后从该中间变量出
发构造滑模函数, 从滑模控制器设计的角度求取控制量, 保证中间变量在有限时间内收敛到平衡点, 从而保证系统状
态收敛到收敛域内. 该方法能够保证自行车机器人系统的稳定性, 并在仿真实验中得到了验证.

摘要:

提出了切换模糊时滞组合系统模型, 并研究了状态和互联项具有时滞情况下的分散镇定问题. 当每个互联
子系统中的每个切换子系统具有有限个备选的状态反馈控制器, 且单一控制器均不能保证系统稳定的情况下, 利用
多Lyapunov 函数方法给出了时滞相关的矩阵不等式条件和分散切换律设计方法, 使系统在所提出的分散切换律和
分散控制器下渐近稳定. 仿真结果表明了所提出方法的有效性.

摘要:

提出一种控制有界情况下状态单向收敛的滑模控制方法. 对于二阶系统, 单向收敛是指初始状态与状态到
达滑动模态的位置位于相平面同一象限的过程. 通过分析到达阶段的动态特性, 揭示了状态非单向收敛的原因, 并提
出了一种单向收敛条件, 给出了系统状态单向收敛的区域. 将所提出的方法应用于具有单向收敛要求的交会对接控
制系统, 结果验证了所提出方法的有效性.

摘要:

一类基于势场原理的群集控制理论正逐步应用于多agent (智能体)/机器人稳定协同运动中. 针对群集运动
系统在非规则障碍物环境中运行时易出现的局部极小问题, 引入基于行为的机器人学理念, 构成多移动机器人多模
态群集控制系统. 在此框架内, 仿生的动物沿墙行为与有序化群集运动控制策略相融合, 实现了多移动机器人系统快
速聚合行为与高效避障行为的统一. 移动机器人仿真实验验证了该方法的有效性.