摘要:针对混合蛙跳算法(SFLA) 是一种结合了基于遗传基因的模因演算算法和基于群体觅食行为的粒子群优化
算法的亚启发式协同搜索群智能算法, 系统地介绍了SFLA 的基本原理和算法流程, 讨论了SFLA 的研究进展和应用
现状, 并指出了SFLA 的发展趋势和下一步的研究方向.

摘要:

针对控制器增益具有模有界扰动的情况, 研究广义大系统非脆弱分散H_∞控制问题. 基于广义系统的有界实
引理和线性矩阵不等式(LMI) 方法, 分别给出了广义大系统非脆弱分散H_∞控制器和非脆弱分散H_∞保性能控制器
存在的充分条件和设计方法. 最后通过仿真算例表明了所提出方法的有效性. 

摘要:考虑具有多个时变时延和外部噪声干扰的一阶多智能体系统H_∞ 一致性问题, 分别讨论了固定和变化网络
拓扑情形. 首先, 对原来的系统作一个模型变换使之转化为一个降阶的子系统; 其次, 根据得到的降阶系统, 通过构建
适当的Lyapunov 函数, 得到了所有智能体状态达到一致并满足期望的H_∞ 性能的充分条件. 仿真结果验证了所提出
的一致性协议的正确性和有效性.

摘要:在分析单词-文档谱聚类方法的基本步骤, 找出其对初始值敏感的根本原因的基础上, 提出一种基于模
糊??-调和均值的单词-文档谱聚类方法. 首先从矩阵相似的角度对谱聚类中的Laplacian 矩阵进行处理, 使其满足对
初始值不敏感的条件; 然后通过加入模糊的概念, 用模糊K-调和均值算法代替K-均值算法, 使聚类结果对初始值不
敏感. 实验结果表明, 所提出的方法不仅使聚类结果对初始值不敏感, 而且在一定程度上提高了数据的鲁棒性.

摘要:针对多目标跟踪中的未知杂波强度, 提出了基于熵分布的杂波强度在线估计算法. 利用有限混合模型对未
知杂波强度建模, 将仅依赖于混合权重的熵分布作为混合参数的先验; 利用拉格朗日乘子法推导了混合权重在极大
后验意义下的在线估计公式; 以随机近似过程为在线估计策略, 推导了基于缺失数据的分量均值和方差的在线估计
公式. 仿真结果表明, 基于熵分布的杂波强度在线估计算法改进了概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的性能.

摘要:基于工序排序和机器分配的粒子编码方式, 提出一种新的粒子位置更新方式, 该方式使得粒子群算法更新
可以直接在离散域执行. 通过对工件工序进行多次机器分配来扩大搜索范围, 引入改进的模拟退火算法, 用以增强粒
子群算法的邻域搜索能力, 实现全局搜索与局部搜索能力的有效平衡. 最后通过数值算例以及某电声企业纸盆车间
批量调度的应用实例验证了所提出算法的有效性和可行性.

摘要:探讨一种新颖的分布式多智能体优化算法及其在求解约束优化问题上的实现方式. 通过分析该算法在有限
采样数下寻优能力所受到的影响, 提出在迭代优化过程中引入补偿采样机制和平滑算子的改进方案, 在保留原算法
优点的基础上提高了采样过程对决策空间的覆盖度, 增强了方法的全局和局部邻域搜索能力. 实验结果表明, 引入补
偿采样和平滑算子后的概率集群优化算法在收敛速度、解质量和稳定性等方面均得到了明显改善.

摘要:针对带钢热连轧过程中互相耦合的板形、板厚控制问题, 提出一种综合控制策略. 首先, 在输入空间划分的
基础上建立包含多个子模型的多支持向量机模型, 并通过主元分析方法实现模型输出的综合; 然后, 利用建立起来的
模型设计优化控制器, 对板形、板厚进行综合控制. 计算机仿真和现场实验结果均表明了所提出的基于多支持向量
机模型的综合控制策略能同时有效地减小板形、板厚偏差.

摘要:针对产品设计时间预测中存在的小样本、不确定性数据和异方差噪音等问题, 将模糊回归理论与par-Fv-
SVM相结合, 基于Necessity 模型构造约束条件, 提出了par-Fv-SVM, 并给出了相应的设计活动时间智能预测方法
和相关参数的优选算法. 最后通过注塑模具设计的实例分析表明了所提出的基于par-Fv-SVM 的时间预测方法是
有效、可行的.

摘要:针对传统的车辆路径问题通常假设客户的需求不能拆分, 即客户的需求由一辆车满足, 而实际上通过需求
的拆分可使需要的车辆数更少, 从而降低配送成本的问题, 分析了需求可拆分的车辆路径问题的解的特征, 证明了客
户需求不宜拆分应满足的条件, 设计了符合解的特征的聚类算法, 并对其求解. 通过实验仿真, 将所提出的聚类算法
与蚁群算法和禁忌搜索算法进行比较, 所得结果表明了所提出的算法可以更有效地求得需求可拆分车辆路径问题的
优化解, 是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.

摘要:为解决数据流聚类中的“链式数据”问题以及文本数据流存在的高维、稀疏、多主题问题, 以Squeezer 聚类
算法为基础, 重新定义了聚类过程中类的质心、半径和判别距离. 提出了一种改进算法, 通过加入数据预处理环节来
提高聚类精度, 通过投影聚类提高聚类效率并为簇赋予语义. 最后通过在互联网新闻语料的聚类实验, 表明了所提出
的算法能够以较小的速度代价换来聚类效果的大幅提升, 性能显著优于Squeezer 算法.

摘要:针对量测不确定条件下多传感器量测数据的有效利用问题, 提出一种多传感器自适应粒子滤波算法. 利用
随机采样策略和量测模型转移概率实现当前时刻多传感器量测集合的采样, 通过粒子滤波中重采样步骤完成估计状
态和量测集合的更新, 进而依据重采样后单个传感器量测数目在传感器量测集合中的比重实现当前时刻传感器量测
的确认. 该算法通过有效量测的合理选择, 改善了扰动对滤波精度和计算量的不利影响. 理论分析和仿真实验均验证
了所提出算法的有效性.

摘要:提出了基于伪谱法的编队卫星队形重构最优轨迹规划方法. 首先, 应用Legendre 伪谱法将队形重构问题离
散化为非线性规划问题; 然后, 通过庞特里亚金极小值原理计算出不考虑碰撞规避问题时各星最优轨迹的解析形式,
并由此计算出各星间的碰撞点; 最后, 在碰撞点附近设置符合高斯分布的测试点, 进一步避免各星在配置点间发生碰
撞. 仿真结果表明, 应用所提出方法得到的队形重构的最优轨迹能够较好地满足各种约束条件, 计算精度高、速度快,
使得编队卫星自主重构成为可能.

摘要:提出一种基于序贯二次规划(SQP) 法的混沌粒子群优化方法(CPSO-SQP). 将混沌PSO 作为全局搜索器, 并
用SQP 加速局部搜索, 使得粒子能够在快速局部寻优的基础上对整个空间进行搜索, 既保证了算法的收敛性, 又大
大增加了获得全局最优的几率. 仿真结果表明, 算法精度高、成功率大、全局收敛速度快, 明显优于现有算法. 将所提
出的算法用于高密度聚乙烯(HDPE) 装置串级反应过程的乙烯单耗优化, 根据工业反应机理以及现场操作经验分析
可知, 所提出的算法是可行的.

摘要:通过对实域区间和决策值的重新划分, 对已经存在的属性广义重要度度量准则进行了扩展, 构建了对象
空间上的广义邻域关系及广义邻域关系下的实域粗糙集模型, 并在此基础上提出了实域决策系统中属性约简方
法(ARRDDS). 对不同数据集的实验测试结果表明, 与其他相关方法相比, ARRDDS方法能够较好地处理决策表中实
数域属性约简问题.

摘要:提出一种快速标定捷联惯组常值零偏的六位置测试法. 首先在传统解析式粗对准的基础上引入HMM/ KF
滤波器, 利用HMM/ KF 滤波器滤除对准环境中的干扰噪声, 实现捷联系统粗对准; 然后分析利用粗对准的对准精度
与惯性器件误差之间的关系, 推导出求取捷联惯组常值零偏的数学表达式. 对比实验分析结果表明, 采用滤波技术的
对准方法能够提高方位对准精度, 而且能够快速有效地标定和补偿上一标定阶段残留的惯性器件常值零偏, 改善导
航性能.

摘要:利用三角函数定义了一个直觉模糊熵公式, 该公式不仅考虑了直觉模糊集的隶属度与非隶属度的偏差, 而
且考虑了直觉模糊集的犹豫度. 对以往文献给出的两个直觉模糊熵公式进行了讨论, 并将所提出的公式与这两个公
式进行了比较. 算例分析表明, 所提出的熵公式能够反映直觉模糊集的不确定性和未知性程度.

摘要:借鉴数据包络分析(DEA) 交叉评价的思想, 首先将评价系统内的指标分为量化指标和非量化指标, 在定义
平均交叉效率、最小交叉效率和最大交叉效率概念的基础上, 采用交叉评价方法对量化数据进行处理; 然后对最小
交叉效率值、平均交叉效率值和最大交叉效率值进行模糊化, 模糊化之后将其作为模糊综合评价的指标与非量化指
标一起进行二次评价, 以建立基于DEA交叉评价的模糊综合评价模型; 最后通过评价实例验证了所提出的模型在处
理客观数据与主观因素并存的多属性决策中的客观性和全面性.

摘要:针对动能杀伤器独特的弹体特征, 提出一种基于姿控和轨控发动机的气动力/直接力复合控制方案. 该复合
控制方案能有效利用弹体自身升力, 使姿、轨控发动机协同作用, 共同提供法向过载. 建立了基于非线性干扰观测器
的滑模反演控制方法, 并进行了闭环控制回路的Lyapunov 稳定性分析. 最后对复合控制方案、非线性干扰观测器和
滑模反演控制律进行了仿真实验, 仿真结果表明了所提出的控制方案是可行而有效的.

摘要:考虑存在多个时变时延、有限能量扰动以及时变拓扑结构不确定等网络约束条件, 给出了多智能体系统实
现鲁棒一致性的时延相关稳定判据. 首先, 利用状态分解将原问题转化为讨论不一致向量系统的鲁棒稳定性; 然后,
考虑到多个时变时延和动态拓扑, 采用构造Lyapunov-Krasovskii 泛函的方式分析系统鲁棒稳定性, 并利用自由权矩
阵方法获得关于非线性矩阵不等式(NLMI) 的可行解判据; 最后, 借鉴求解锥补问题的思想, 对NLMI 判据进行非线
性最小化处理, 以得到保守性低、易于求解的LMI 稳定判据. 数值实例和仿真结果均验证了所提出判据的有效性.

摘要:针对竖直飞轮独轮自平衡机器人系统, 提出一种用于独轮自平衡机器人的平衡及运动控制的双闭环非线
性PID 控制方法(DLNPID), 并给出了该控制方法稳定性的证明. 该控制方法是具有横滚倾角内环、俯仰倾角内环和
前向位移外环的双闭环控制, 其中每个控制环均由非线性PID 控制器(NPID) 构成. 实验结果表明, 所提出的基于非
线性PID 的双闭环独轮自平衡机器人控制方法具有比线性方法更好的鲁棒性能.

摘要:针对目前产品开发任务分配问题研究存在的不足, 给出了任务分配问题的数学描述和约束条件, 提出了任
务分配模型中的相关矩阵, 并采用权重因子和极差变换法建立了多目标优化的目标函数. 针对任务分配过程的动态
性和不确定性, 提出采用基于时序逻辑关系的动态分配蚁群算法进行优化计算, 并分析了该方法的优点, 给出了详细
的算法步骤. 最后通过仿真实验验证了所提出方法的可行性和有效性.

摘要:针对传统增量聚类方法对混合属性数据聚类时存在不稳定、随机性大和准确性不够高的缺点, 提出一种基
于聚类融合的混合属性数据增量聚类算法. 该算法以传统增量聚类为基础, 采用多种聚类算法的结果进行融合来代
替原有单一划分, 并重新修正了阈值的取值范围. 实验表明, 所提出的算法利用原有数据的特征, 提高了聚类的稳定
性和精确性, 具有很好的聚类效果.

摘要:传统蚁群算法需利用显式评估函数引导算法搜索, 因而不适用于那些优化性能指标不能或者难以数量化的
系统. 为此, 提出一种将人对问题解的数量评价值作为目标函数值的交互式蚂蚁算法. 从人机交互的特点出发, 设计
了算法模型的结构、信息素的放置方式与更新策略和用户的评价方式. 最后利用模拟算法环境的函数优化实验和汽
车造型草图设计实验进行了测试, 测试结果表明所提出的算法具有较高的运行效率, 并能较好地克服用户疲劳问题.

摘要:针对无人直升机模型阶数比较高, 设计常规反步法控制器时面临着对虚拟控制输入信号求导过程较为繁琐
的缺陷, 提出一种基于滤波器反步法的控制方法. 首先, 通过滤波器而非直接解析地对虚拟控制量求导, 从而显著简
化了反步控制器的设计过程, 而且由于导数是通过积分过程而非微分得到, 大大降低了测量噪声的影响; 然后, 基于
李雅普诺夫稳定性理论证明了补偿跟踪误差是全局指数稳定的; 最后, 通过仿真结果进一步验证了所提出方法的稳
定性和有效性.

摘要:提出一种基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法(DMARF). DMARF算法设置了中心结点, 利用局部
频繁模式树让各计算机结点快速获取局部频繁项集, 然后与中心结点交互实现数据汇总, 最终获得全局频繁项集.
DMARF算法采用顶部和底部策略, 能大幅减少候选项集, 降低通信量. 理论分析和实验结果均表明了DMARF算法
是快速而有效的.

摘要:针对带有耗散不确定性的时滞双线性广义系统的鲁棒耗散控制问题, 首先将耗散不确定性引入双线性广义
系统, 利用线性矩阵不等式方法给出系统鲁棒稳定且严格耗散的充分条件; 然后利用线性矩阵不等式的解, 构造出闭
环系统鲁棒耗散的状态反馈控制器; 最后通过数值算例验证了所得结论的可行性.

摘要:将情景规划分析与组合预测方法相结合, 构建了基于情景可控的非负变权组合预测模型. 该模型具有将单
预测模型和情景分别加权集成的特征, 能够进一步增强组合预测方法的环境适应性和可控性. 以S 市的经济增长状
况为分析背景, 规划出了4 种备选情景; 由1979~2010 年的历史数据拟合4 种单预测模型, 并预测2011~2015 年的
经济状况; 以此构建基于情景可控的非负变权组合预测模型, 用以对S 市的经济增长实际状况进行分析.

摘要:多属性决策问题的实质是利用已有的决策信息, 通过一定方式对备选方案进行分析、排序、择优和评价, 以
找到一种简捷方便的排序方法. 鉴于此, 针对属性值为区间数的多属性决策问题, 首先提出区间数向联系数的转化及
联系数可能度; 然后根据可能度大小提出区间数及决策对象优势关系, 并根据优势关系及联系数可能度大小提出几
种新的排序算法; 最后以实际投票决策问题为例验证了上述排序算法.

摘要:将状态空间模型引入统计过程监测, 选取状态变量为统计过程控制(SPC) 统计量, 以解决自相关过程的统计
监测问题. 在分析常用的最小均方误差(MMSE) 和PID 控制器的基础上, 提出了工业过程控制(EPC) 反馈控制器的
一般设计方法和基本设计原则. 作为演绎示例, 给出了两组新型反馈控制器, 并与MMSE和PID 的反馈调整进行比
较, 当过程均值发生阶跃扰动时, 可进一步提高统计监测效果.