摘要:

现有的面向agent 建模方法在统一性、灵活性、交互能力、逻辑验证能力等方面存在很多不足, 阻碍了多agent 系统的研究和设计. 为此, 引入对象过程/多智能体系统(OPM/MAS) 的建模方法, 将系统的功能、结构和动态行为集成在统一的模型中, 用图形和自然语言共同表达复杂系统的抽象概念, 可进行逻辑验证, 并具有灵活性强、表
意清晰等优势. 通过在钢铁企业生产调度中的应用, 验证了OPM/MAS 在多agent 等复杂系统建模中的有效性.

摘要:

提高模糊概念格直接构造效率是形式概念分析领域的主要问题之一, 而当前基于模糊伽罗瓦联系的闭包运算仍是构造模糊概念的主要计算负荷, 为此, 提出一种基于负载均衡的并行构造模糊概念算法. 该算法使用树状结构组织, 遍历由自然数区间简化的搜索空间, 逐级并行产生模糊概念、缩减搜索区间, 并通过重新划分子搜索空间, 实现各个计算节点负载均衡. 实验结果表明, 所提出的算法在稀疏数据集上表现优秀, 能够有效地提高模糊概念构造效率.

摘要:

针对置信规则中规则数的“组合爆炸”问题, 目前的解决方法主要是基于特征提取的规则约简方法, 有效性依赖于专家知识. 鉴于此, 提出基于粗糙集理论的无需依赖规则库以外知识的客观方法, 按照等价类划分思想逐条分析置信规则, 进而消除冗余的候选值. 最后, 以装甲装备能力评估作为实例进行分析, 分别从规则约简数、决策准确性方面与具有代表性的主观方法进行对比, 结果表明, 所提出方法是有效可行的, 且优于现有规则约简主观方法.

摘要:

针对存在时变短时延和丢包的网络控制系统故障检测问题, 将非线性对象建模为线性切换系统. 考虑工程中存在的局部交叠切换律, 将切换系统划分为若干局部交叠切换子系统. 同时, 考虑滤波器切换滞后引起的异步切换问题, 进一步将系统增广为局部交叠异步切换系统. 在此基础上, 结合公共Lyapunov 函数和平均驻留时间方法, 以LMI形式给出检测滤波器设计方法. 最后, 通过某网络化飞行器的全包线飞行验证了所提出方法的有效性.

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针对高斯混合概率假设密度SLAM(GMPHD-SLAM) 算法存在的估计精度低和计算代价高的问题, 提出一种无迹高斯混合概率假设密度SLAM算法(unscented-GMPHD-SLAM). 其主要特点在于: 将无迹卡尔曼滤波器应用于机器人位姿粒子权重计算及概率假设密度更新过程中, 可提高算法整体估计性能; 将更新的高斯项按照传感器视域分类, 有效降低了算法计算量. 通过仿真实验, 将所提出算法与传统PHD-SLAM 算法进行比较, 结果表明该算法在提高估计精度和降低计算负担方面是十分有效的.

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为了更加合理地分配网络资源、采集性能优良的信息来更好地完成任务, 提高事件的定位精确度, 提出一种基于接收信号强度指示(RSSI) 和分步粒子群算法的无线传感器网络定位算法(IPSO-IRSSI). 该算法在分析RSSI 无线传播损耗模型的基础上, 结合优胜劣汰的选择思想以及目标函数最优的权重自适应方法, 提出过滤锚节点机制和粒子群分步算法. 仿真实验结果表明, 该算法具有较高的定位精度, 优于距离相关的传统定位算法.

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为了充分利用实际工程中众多状态信息, 提出一种多类型证据的合成方法, 用以评估复杂系统健康状态. 首先分析基于多类型证据的合成评估流程, 给出不同类型证据的标准化方法, 并计算信息熵赋予各证据不同的熵权; 然后提出区间灰数型证据的基本可信度分配方法及其他不同类型证据在同一识别框架下的基本可信度转化方法; 最后将所有证据在同一识别框架下进行合成评估. 算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性.

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针对多约束条件下的高超声速飞行器再入轨迹的优化问题, 考虑多个具有不同重要性等级的优化指标, 提出基于模糊多目标的轨迹设计方法. 首先, 利用直接配点法, 将最优控制问题转化为带优先级的非线性多目标规划问题; 然后, 基于模糊满意优化的思想, 根据更重要目标具有更高满意度的原则, 将优先级表示为满意度序, 并设计两步式优化模型. 通过调节参数, 能获得同时满足优化和重要性等级要求的最优轨迹. 仿真结果表明了所提出方法的有效性.

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研究服务机器人智能空间中顶棚投影器的运动学建模和外参数标定问题. 首先, 利用D-H 方法对投影器进行运动学建模; 然后, 给出一种全新的求解一类关于旋转矩阵方程组的非线性迭代优化算法, 以完成投影器的外参数标定; 最后进行了实验验证. 实验结果表明, 所提出的投影器建模方法和外参数标定算法具有很高的精度, 经过标定后的投影器能够在地面上投射出完全按期望路径引导机器人运动的激光斑点, 从而实现低成本服务机器人高效和精确地导航.

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针对支持向量机(SVM) 核参数选择困难的问题, 提出一种基于Fisher 准则和最大熵原理的SVM核参数优选方法. 首先, 从SVM分类器原理出发, 提出SVM核参数优劣的衡量标准; 然后, 根据此标准利用Fisher 准则来优选SVM核参数, 并引入最大熵原理进一步调整算法的优选性能. 整个模型采用粒子群优化算法(PSO) 进行参数寻优. UCI 标准数据集实验表明了所提方法具有良好的参数选择效果, 优选出的核参数能够使SVM具有较高的泛化性能.

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针对非线性系统模型中未知杂波环境下的多目标跟踪问题, 提出一种基于拟蒙特卡罗方法的未知杂波 高斯混合粒子概率假设密度(GMP-PHD) 算法. 首先利用有限混合模型拟合未知杂波空间分布, 使其能够在杂波模型未知的情况下稳定跟踪目标; 然后利用低偏差点集在状态空间中分布均匀的特性将拟蒙特卡罗采样方法应用到GMP-PHD 中, 使其在解决非线性滤波问题的同时提高目标跟踪精度. 仿真实验表明, 所提出的算法具有良好的跟踪性能.

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针对复杂产品研制进度规划中各级供应商与主制造商之间复杂的工作联系和博弈关系, 基于复杂产品多层次研制网络, 构建复杂产品研制多层次GERT 网络模型, 求解产品研制总进度与各级供应商进度的函数关系. 进而分析博弈主体之间帕累托均衡、纳什均衡等多种均衡关系, 建立进度规划的超冲突均衡博弈模型. 通过算例表明了所提出方法的有效性和实用性.

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运用随机占优研究风险偏好和需求不确定性对混合条件风险价值约束供应链系统的影响. 证明在批发价和收益共享契约下零售商的最优订货量和利润随风险偏好系数的增加而减小; 只有在零售商为风险追求型时, 批发价契约才能实现供应链协调; 无论零售商的风险偏好如何, 收益共享契约都能实现供应链协调. 在收益共享契约下, 随机大需求将导致零售商获得较高的最优利润; 当零售商为风险中性或风险厌恶时, 其最优利润随需求可变性的增加而减少.

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基于零售商存在资金约束和破产成本的条件假设, 研究由一个供应商与一个零售商组成的二级供应链中的外部金融服务和营运管理协调策略. 研究表明, 不确定需求分布下零售商的融资能力和订购水平是有限的. 资金不足零售商可通过外部金融服务实现最优订购, 为供应链创造价值, 并且金融市场的竞争程度、零售商的初始资金量和破产成本率会影响零售商的订购策略、供应商的批发价策略和供应链绩效.

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针对考虑匹配主体心理期望与感知的双边匹配决策问题, 提出多属性匹配决策方法. 首先, 描述匹配主体对另一方匹配主体进行满意度评价时存在心理期望的情形; 然后, 在此基础上, 以匹配主体对各属性的期望作为参考点, 获得一方匹配主体对另一方相对于参考点的损益决策矩阵, 依据前景理论分别计算出匹配主体之间满意度的综合前景值, 并进一步构建双目标优化模型; 最后, 通过实例分析表明了所提出方法的可行性和有效性.

摘要:

为了提高动态多子群粒子群算法中粒子学习的自主性, 提出一种基于自主学习和精英群的粒子群算法. 该算法借鉴教育心理学自主学习的理念, 用基础群中粒子自主选择学习对象的操作代替子群的重组操作, 并通过精英群局部搜索的配合来达到寻优的目的. 将所提出的算法应用于6 个测试函数, 并与动态多子群PSO 等算法进行了比较, 比较结果表明, 新算法在提高收敛速度、精度和寻优时间等方面具有良好的性能.

摘要:

针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点, 提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法. 在该策略中, 首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力; 其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源进行精细化搜索, 以提高其收敛精度和全局搜索能力. 14 个标准测试函数的仿真结果表明, 相比其他算法, 所提出的改进算法有效平衡了算法的开发与探索能力, 并提高了其最优解的精度及收敛速度.

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针对具有Lipschitz 非线性时滞的网络化控制系统, 研究系统具有丢包和通讯约束的故障检测问题. 利用线性矩阵不等式设计故障检测滤波器, 提出一种新的阈值计算方法, 使得当系统在外部干扰情况下发生故障时残差评价函数能够迅速超出所设定的阈值, 从而检测出执行器故障并使残差误差最小. 最后通过仿真研究验证了所提出的方法能够更快速地检测出故障.

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考虑服务水平、产品价格、沟通便利性和距离对客户效用的影响以及服务水平和产品价格之间的关系, 建立动态竞争环境下, 以企业为领导者、以竞争者为跟随者的物流配送中心双层规划模型, 以带精英策略的快速 非支配排序等遗传算法设计迭代求解算法并进行仿真分析. 仿真结果表明, 企业总利润和总销量所占比例分别为49.19%和55.66 %, 不仅有效平衡了产品价格和服务水平, 而且以满意的利润获得了市场份额上更大的优势.

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提出一种基于随机变环宽带的滞环电流控制策略. 该策略是在固定的滞环带内增加一随机变环宽滞环带, 调节电流变化率, 以达到开关频率固定的目的. 该方法利用开关的另一种状态得到补偿电流的误差信息, 并给出变环宽带. 由于随机函数的引入, 使得电流频谱分布拉宽, 降低了谐波幅值和开关能耗. 仿真结果验证了所提出控制策略的有效性.

摘要:

通过介绍模糊决策精度的概念, 引入变精度不协调SFD 信息系统; 利用拓扑学中的连通性, 在变精度不协调SFD 信息系统中提出连通下(上) 近似变精度协调集和连通下(上) 近似变精度约简的概念; 给出通过辨识函数计算连通下(上) 近似变精度约简的方法, 并给出了一个算例.

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在晶圆/液晶面板等批次加工过程中, 产品质量的及时估计与品质管制是提高产能和降低成本的有效途径. 针对“少量多样” 的混合制程, 利用逐步回归算法挑选该制程的关键变量, 引入产品的效益因子, 建立混合制程的虚拟测量模型; 为克服系统扰动对模型精度的影响, 以产品效益因子为状态量建立该制程的状态方程, 利用Kalman 滤波器递归估计模型参数得到动态的MANCOVA模型; 最后通过某湿式蚀刻制程的工程应用验证了该算法的有效性.

摘要:

在模型未知的情况下, 估计过程的重要变量尤为重要. 鉴于此, 采用不敏卡尔曼滤波(UKF) 与神经网络相结合的方法, 解决一类未知模型非线性系统的状态估计问题. 采用动态神经网络对非线性系统进行建模, 利用UKF 对状态和权值进行同时更新, 从而达到神经网络逼近真实模型, 估计值跟随真实值的目的. 通过两个仿真实例表明了所提出的方法具有良好的估计效果, 并且状态在输出中的比重越大, 其估计精度越高.

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设计一种小型四旋翼无人机群起飞后自主形成正多边形编队的分布式运动规划方法. 在四旋翼无人机的串级控制系统框架下, 分布式编队控制器以简化agent 模型为基础, 同时采用平均一致性算法和有领导一致性算法, 共同产生各无人机位置与偏航角的期望轨迹. 讨论了达成最终协调目标队形的拓扑条件, 并给出一种基于有向Hamilton 环的通信拓扑设计方案. 最后通过数值仿真验证了所提出算法的有效性.

摘要:

针对前置反硝化污水处理过程的优化控制问题, 提出一种基于拉格朗日乘子法的Hopfield 神经网络优化方法. 构造了污水处理过程约束优化问题的数学表达式, 通过Hopfield 神经网络优化计算生化池第5 分区溶解氧浓度和第2 分区硝态氮浓度的设定值, 并采用PID 控制器实现底层的跟踪控制. 基于国际标准的Benchmark 基准仿真平
台进行仿真实验, 结果表明污水处理系统在出水关键水质达标的基础上, 能够显著降低能耗.

摘要:

隶属程度的思想是模糊数学的基本思想, 应用模糊数学方法解决实际问题的关键在于建立符合实际的隶属函数, 然而, 如何正确地确定隶属函数仍是至今尚未完全解决的问题. 鉴于此, 提出一种基于可分性测度的隶属函数确定方法, 利用类间在各个特征上的可分性确定模糊集的划分, 进而确定描述该模糊集的隶属函数. 通过轨道电路故障诊断实验表明了所提出方法的有效性.

摘要:

针对敏捷供应链中知识的动态增长和聚类性的特征, 基于改进后的BA网络模型构建敏捷供应链知识网络的生长演化模型. 网络中的节点基于节点间的关系强度择优选取并进行连接. 在此基础上, 对网络中知识主体的属性进行定义, 并对网络中的知识扩散过程进行建模. 最后通过计算机仿真对网络中知识主体采用不同的择优连接策略时网络中平均知识存量和知识差异系数的变化趋势进行了对比分析, 得到了提高网络中知识扩散效率的有效对策.

摘要:

为了弥补核心作为博弈解可能为空集的缺陷, 将经典合作博弈中的谈判集解拓展到模糊合作博弈中, 提出了模糊合作博弈的模糊谈判集的概念. 探讨模糊网络博弈的模糊谈判集和核心的等价性质, 并对相关结论加以证明. 研究表明, 模糊合作博弈的模糊谈判集是经典合作博弈谈判集的自然拓展, 该结果丰富了对模糊合作博弈的解的研究, 也表明了模糊网络博弈核心的非空性, 进而保证其最优分配方案的存在性.

摘要:

扩展有限状态机(EFSM) 是一种构造模型的形式化描述语言. 首先根据化工过程特征, 改进EFSM 模型和数据依赖关系, 构建变量、状态及相互之间转换条件和动作的化工过程EFSM 描述模型; 然后提出化工过程变量之间的静、动态依赖关系和故障传播路径的分析方法; 最后通过典型化工过程CSTR 仿真应用验证了EFSM 模型描述及分析方法的可行性和有效性, 为工业过程的故障传播分析提供一种新的思路和方法.