摘要:基于多智能体与差分进化算法的各自优势, 充分地将对多智能体环境的感知和反作用于环境的能力与差分
进化速度和全局寻优能力有机结合, 提出一种多智能体差分进化算法. 引入差分进化算子以提高智能体更新速度并
保持群体多样性, 同时应用正交交叉算子以改善智能体协作特性确保有效竞争, 并通过局部寻优算子提高算法的寻
优精度. 对几种典型测试函数进行了测试, 实验结果表明所提出的算法具有较强的全局寻优能力.

摘要:针对故障诊断中故障类样本难于获取以及不均衡类问题, 提出了基于粒子群和滑动窗口的支持向量数据描
述(M-SVDD)故障诊断方法. 该方法利用粒子群优化支持向量数据描述的核参数, 同时引入滑动窗口技术, 通过大窗
口大小来控制故障诊断模型的训练样本数, 根据小窗口的预测误差变化动态调整大窗口的大小. 采用该方法对铜转
炉吹炼过程进行故障诊断的实验结果表明, 该方法能有效抑制过拟合现象, 具有故障敏感性高、泛化能力强等特点

摘要:针对输入和状态受约束的多胞不确定线性系统, 提出了基于容许集的扩大吸引域三模鲁棒模型预测控制方
法. 在多面体不变集离线模型预测控制算法的基础上引入容许集, 以多面体不变集序列的并集作为模态1, 基于?? 步
容许集的控制容许集作为模态2, 并利用离线设计和在线优化的控制策略, 设计了三模变终端约束鲁棒模型预测控
制算法, 以实现系统渐近稳定. 该算法不仅降低了在线运算量, 而且扩大了吸引域. 最后的仿真结果验证了所提出算
法的有效性.

摘要:复杂软件大规模路径覆盖测试数据生成问题普遍存在, 但缺乏有效的解决方法, 为此提出一种基于自适应
分组的大规模路径覆盖测试数据进化生成方法. 在进化过程中, 通过合并满足条件的组, 将测试数据生成问题转化为
数量不断减少的约束多目标优化问题, 采用多种群遗传算法加以解决, 并给出了合并后的种群形成策略. 将所提出的
方法应用于基准测试程序, 结果表明可以大大减少测试数据生成时间, 为提高软件测试效率提供了一条可行途径.

摘要:目前的增量式核属性更新算法大多建立在可分辨矩阵的基础上, 不利于大数据集处理, 而且算法的效率也
不理想. 为了克服上述不足, 在改进的基于冲突域求核算法的基础上, 提出了基于冲突的增量式核属性求解算法. 该
算法不需要创建可分辨矩阵, 当有新对象加入时, 对决策表仅需进行一次遍历便可完成核属性增量更新. 算法的时间
和空间复杂度分别为??(∣??∣∣??
′∣) 和??(∣??∣). 理论分析和实验结果均表明, 所提出的算法是可行且高效的.

摘要:基于对价格和交货期敏感的需求, 针对一个制造商与一个零售商构成的两阶段供应链, 以最大化期望利润
为目标, 分别建立供应链交货期由制造商和零售商控制的决策模型, 以得到相应的最优解和最大期望利润. 通过比
较, 探讨了不同交货期决策权对供应链最优交货期和最大期望利润的影响, 得到了为实现期望利润最大化, 针对顾客
需求特性, 供应链系统应在保证一定交货期服务水平的基础上选择由制造商控制供应链交货期的结论.

摘要:基于视觉反馈和非完整(1, 2) 型移动机器人的标准链式形式, 探讨了具有不校准视觉参数的机器人的鲁棒
镇定问题, 得到了这种机器人在图像平面内新的非完整运动学系统的不确定链式模型. 借助于状态缩放和切换技术,
对非完整不确定链式模型提出了新的指数镇定的时变反馈控制器, 并给出了指数镇定的严格证明. 仿真结果验证了
控制器设计的有效性.

摘要:PPA型机器人是一类新型的三连杆欠驱动机械系统, 具有3 个自由度, 但只有1 个驱动装置. 针对这类欠驱
动机器人的运动控制, 提出一种分区的控制策略, 使之从垂直向下的位置摇起到垂直向上的位置, 并实现稳定控制.
首先, 将系统的运动空间划分为摇起区和吸引区; 其次, 应用一种基于Lyapunov 函数的控制方法来增加系统能量和
控制驱动杆姿态, 实现摇起操作; 再次, 采用最优控制方法设计平衡控制, 实现稳定的平衡控制; 最后, 通过仿真实验
验证了所提出控制方法的有效性.

摘要:针对自由时间最优控制问题, 提出一种控制向量参数化(CVP) 方法. 通过引入时间尺度因子, 将自由时间最
优控制问题转化为固定时间问题, 并将终端时刻作为优化参数. 基于CVP 方法, 最优控制问题被转化为一个非线性
规划(NLP) 问题. 建立目标和约束函数的Hamiltonian 函数, 通过求解伴随方程获得目标和约束函数的梯度, 采用序
列二次规划(SQP) 方法获得问题的数值解. 对于控制有切换结构的优化问题, 给出了一种网格精细化策略, 以提高控
制质量. 补料分批反应器最优控制问题的仿真实验验证了所提出方法的有效性.

摘要:如何提高能量的有效性是无线传感器网络(WSNs) 设计的重要问题, 针对WSNs 在多媒体等业务中的应用,
对基于码分多址(CDMA) 通信方式的WSNs 模型, 提出一种基于非合作博弈的WSNs 功率控制算法, 并证明了该算
法纳什均衡的存在性及唯一性. 仿真结果表明, 所提出的算法在设计时充分考虑了节点的剩余能量问题, 因此能够很
好地降低网络的总发射功率, 有效地节约节点能量, 延长网络的生命周期.

摘要:针对粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的问题, 提出一种基于??- 均值聚类的动态
多种群粒子群算法(KDMSPSO). 在该算法中, 利用??- 均值聚类算法将种群分成若干个子群(聚类); 为了增强子群间
的信息交流, 对子群进行动态重组; 在每个子群中, 粒子的速度由它所在子群的中心粒子和该粒子所有邻居的信息共
同调整. 在基准函数测试和实际应用中, 其结果显示KDMSPSO算法相比其他PSO 算法具有一定的优势.

摘要:研究具有时变时滞和扇区有界非线性的中立型系统的绝对稳定性问题. 根据时变时滞分段分析思想, 构造
一个新的Lyapunov-Krasovskii 泛函, 得到了一些保守性更小的基于线性矩阵不等式的时滞相关绝对稳定性判据. 采
用凸组合方法, 可以避免忽略Lyapunov-Krasovskii 泛函微分中的有用项. 数值算例表明了所提出方法的有效性.

摘要:针对水下机器人执行器时变、非线性故障, 提出一种基于降阶卡尔曼滤波器的故障估计和滑模容错控制方
法. 用降阶卡尔曼滤波器估计水下机器人故障解耦子系统的状态, 受故障的影响, 子系统状态可测. 由估计的状态和
测量的状态可进一步得到水下机器人执行器的故障信息. 滑模容错控制器根据所估计的执行器故障调整控制器的输
出以实现容错控制. 仿真结果验证了所提出的故障辨识与容错控制算法的有效性.

摘要:雷达目标高分辨距离像(HRRP) 提供了目标散射点沿雷达视线方向(LOS) 的分布情况, 针对这一特性, 结合
灰色系统关联度模型的特点, 提出了基于灰色系统理论的雷达目标高分辨距离像识别方法. 通过对5 种飞机目标高
分辨距离像的仿真实验验证了所提出方法的可行性和有效性.

摘要:研究面向2 个任务类的损失系统中的动态准入控制策略. 任务有不同的服务时间要求和不同的报酬, 对于到
达的任务, 服务提供者无法直接判断每个任务属于哪一类, 但能观测到每个任务所带的信号. 证明了值函数的次模性
和凹性, 且存在一个唯一的用于对任务进行归类的信号阈值, 建立了一个4 层的准入控制策略. 当任务信号的信息量
较少时, 在一定的条件下所建立的准入策略仍然有效. 最后, 将所建立的4 层准入控制策略应用于不完美信息条件下
的库存配给问题, 应用结果表明该控制策略是可行而有效的.

摘要:针对目标识别中的不确定性问题, 提出一种基于直觉模糊多属性决策的识别方法. 首先, 定义直觉模糊集之
间的可能度, 并提出了基于可能度的直觉模糊集排序方法; 然后, 建立了目标类型识别模型, 在用直觉模糊集表达目
标特征模糊测量信息的基础上, 提出了基于直觉模糊有序加权几何平均算子的多属性决策方法. 最后的应用实例表
明, 所提出的方法是有效的, 并易于编程实现, 具有较强的实用性.

摘要:研究一类离散T-S 模糊系统的??∞ 滤波问题. 目的是设计一个滤波器使得滤波误差系统在给定的线性矩阵
不等式(LMI) 稳定范围内是二次稳定的, 且满足指定的??∞ 性能. 经由模糊Lyapunov 函数方法以及增加松弛变量,
提出一个滤波器存在的充分条件, 它体现为一组线性矩阵不等式(LMIs) 可行解的形式. 最后通过一个仿真例子验证
了所提出的设计方法的有效性.

摘要:定义了区间粗糙随机变量、区间粗糙数的运算法则以及期望值和区间粗糙集结算子(WIRDAA). 针对准则
权重信息不完全, 准则值为区间粗糙随机变量的粗糙随机多准则决策问题, 提出一种基于WIRDAA算子的决策方法.
该方法首先计算出变量的期望值矩阵, 利用距离最小化建立模型求解出准则权重; 然后利用WIRDAA算子求出各方
案的综合评价值, 通过比较得到方案集的排序; 最后通过实例表明了所提出方法的有效性和可行性.

摘要:为了提高复杂优化问题的优化精度和鲁棒性能, 提出两种将Rosenbrock 搜索与动态惯性权重粒子群
(DIPSO) 相结合的混合算法, 即“协同”与“接力”混合算法. 两种算法充分利用了Rosenbrock 搜索算法强大的局部搜
索能力和DIPSO 算法的全局寻优能力, 很好地平衡了算法的全局“探索”与局部“开发”. 通过4 个典型基准函数的
实验研究, 表明了所提出的算法具有优化精度高、鲁棒性强等特点, 适合于对高维多峰函数进行优化.

摘要:借助于大型互联线性系统有限时间稳定性的定义, 对具有干扰输入的大型互联线性系统引入了分散有限时
间镇定的概念, 并对一类具有干扰输入的大型互联不确定线性系统进行了分散状态反馈和分散动态输出反馈控制器
设计, 利用线性矩阵不等式(LMI) 方法, 提出了一个充分条件. 当反馈控制律作用于该系统时, 闭环系统是有限时间
稳定的.

摘要:首先结合减法聚类和模糊??-均值聚类各自的优点, 运用减法聚类自适应地确定模糊??-均值聚类(FCM) 的
初始聚类数; 然后, 提出了改进的紧密性函数, 以此改进用于确定FCM聚类结构的有效性函数. 改进后的紧密性函数
将对聚类结果贡献不大的数据予以剔除, 使得算法适应能力更强, 执行速度更快. 实验结果表明, 该快速紧密性函数
是有效的, 而且计算速度更快.

摘要:将图像用变精度粗糙集表示, 提出一种适合于图像分割的粗糙熵度量. 结合遗传算法, 提高了求解最大粗糙
熵的效率. 给出了基于变精度粗糙熵的图像阈值分割方法, 并通过精度的调节获取所需要的最佳分割阈值, 以实现图
像的目标提取. 仿真实验结果表明, 所提出的算法具有很好的图像分割效果和灵活性.

摘要:针对粒子群优化在解决高维优化问题时收敛性差、搜索效率不高的问题, 在对粒子群优化算法收敛性分析
的基础上, 提出了混沌变异对极值进行扰动的方法, 以增强算法摆脱局部最优解的能力. 采用自适应惯性权重和局部
邻域搜索保持较高的局部搜索性能, 并结合双粒子群协同进化的方法, 综合平衡优化算法的全局搜索和局部搜索能
力. 通过对4 个典型测试函数进行的对比实验, 表明了所提出的算法能大大提高粒子群优化的搜索效率和收敛精度.

摘要:从心理学的角度提出带扩展记忆的粒子群优化算法(PSOEM), 以克服标准粒子群优化算法(PSO) 在优化
多维函数过程中粒子搜索方向性差、目的性弱的缺陷. 采用扩展记忆存储粒子的历史信息, 并引入参数表征扩展记
忆的重要性. 利用经典离散控制理论分析其定值算法的稳定范围. 此算法与标准算法是同源异构的, 可以与已改进
的PSO 算法结合使用. 基准测试函数的仿真结果验证了所提出算法的有效性.

摘要:针对交通流模型的强非线性、不确定性等特点, 提出了基于近似动态规划的交通流模型参数辨识算法. 该算
法具有自学习和自适应的特性, 不依赖于被控对象的解析模型. 严格的理论推导证明了这种参数辨识方案的收敛性,
仿真结果验证了所提出算法的有效性.

摘要:针对蚁群算法存在的不足, 提出一种改进蚁群优化算法—–参数模糊自适应窗口蚁群优化算法. 首先利用模
糊控制优化??, ?? 和?? 参数, 同时为蚂蚁建立动态搜索窗口, 在为每只蚂蚁建立近邻城市表时加入混沌信息, 并据此进
行初始信息素分布. 另外, 引入了城市节点活跃度的概念, 并将其作为未来信息, 用以指导蚂蚁进行解的构造和信息
素更新. 仿真结果表明, 即使在复杂的环境下, 所提出的算法仍能快速规划出安全的最优路径.

摘要:针对存在时滞的多智能体系统, 提出了基于一类连续非线性函数的有限时间一致性算法. 利用Lyapunov 有
限时间稳定性理论和矩阵理论, 给出了这类算法使得系统能够在有限时间内达到一致的充分条件, 进而给出了一个
满足条件的有限时间一致性算法, 并对该算法的收敛性进行分析, 得到了系统的收敛时间. 数值仿真验证了所提出算
法的有效性.

摘要:提出一种基于logistic 模型的自适应差分进化算法. 该算法在运行过程中可自动调节缩放因子和交叉概率因
子的大小, 能在算法初期保持种群多样性, 提高全局最优值的搜索能力, 而在算法后期, 随着局部最优值搜索能力的
提高算法渐趋稳定. 对几种典型Benchmarks 函数进行了测试, 实验结果表明所提出的算法收敛速度快、计算精度高.

摘要:针对柔性流水车间动态调度求解困难的问题, 首先分析调度问题的特征, 构建问题模型; 然后运用DBR(鼓-
缓冲器-绳子) 理论对问题进行分解简化, 并采用混合重调度策略和启发式算法进行动态调度; 最后建立瓶颈和非瓶
颈资源调度的协调机制, 实现问题求解. 仿真实例表明, 所提出的算法是可行而有效的.

摘要:利用时滞分解和平均驻留时间方法讨论一类时滞切换系统的稳定性问题. 定义了更为一般的Lyapunov 函
数, 结合Jensen 积分不等式和倒数凸组合技术得到的线性矩阵不等式条件具有更小的保守性和更低的计算复杂性.
给出的仿真算例进一步验证了所得结果的有效性.

摘要:大量的计算以及对一般关联矩阵先验知识的需求导致用户自定义指标在实际工业应用中存在诸多不便, 鉴
于此, 为了减少对过程模型信息的需求, 避免估计一般关联矩阵, 研究了如何简化用户自定义指标的计算, 并提出了
两种改进的用户自定义指标的计算方法. 该方法仅需过程常规数据和对过程输入/输出时延或关联矩阵阶次的估计
便可完成指标的计算. 最后通过仿真验证了两种方法的优越性和有效性.