摘要:针对柔性作业车间调度中工序间存在的冗余调度次序约束关系问题和工序-设备间存在的多加工模式情况,提出基于剪枝分层的柔性加工车间调度算法.该算法首先用有向无环图表示工序及工序间的调度次序关系,采用剪枝法消除图中的冗余弧,采用分层法对图中结点分层;其次对加工模式进行分类,制定工序-设备预约策略和工序-设备预分配策略;最后,采用事件驱动策略,驱动时刻按所提出的柔性加工策略调度工序加工.理论分析和实例表明,所提出的算法具有较好的调度效果.

摘要:针对存在有界干扰和控制器参数不确定性的变体飞行器,研究非脆弱有限时间鲁棒控制器的设计问题.首先建立变体飞行器纵向运动的切换系统模型.考虑到每个子系统具有不同的特性,基于多Lyapunov函数方法和模态依赖驻留时间方法分析了飞行器系统有限时间有界性能及满足$H_{\infty

摘要:针对与测试数据分布相同的训练数据不足,相关领域中存在大量的、与测试数据分布相近的训练数据的场景,提出一种基于相似度学习的多源迁移学习算法(SL-MSTL).该算法在经典SVM分类模型的基础上提出一种新的迁移分类模型,增加对多源域与目标域之间的相似度学习,可以有效地利用各源域中的有用信息,提高目标域的分类效果.实验的结果表明了SL-MSTL 算法的有效性和实用性.

摘要:如何对交叉边界区域的数据对象进行度量与处理一直是粗糙k-means(RKM)及其衍生算法的主要出发点.uppiRKM算法通过引入Laplace无差别原则,较好地解决了传统RKM算法对权重系数的选择比较敏感等相关问题,但没有考虑边界区域多个类簇的交叉程度以及边界区域数据对象的空间位置分布对聚类结果的影响.鉴于此,设计一种对边界区域的数据对象进行局部模糊度量的方法,并提出基于边界区域局部模糊增强的uppiRKM聚类改进算法,通过多组实例分析验证了所提出算法的有效性.

摘要:针对复杂环境下决策者对于应急事件作出的决策往往会面对偏好转移的问题,提出一种新的大群体风险型动态应急决策方法.首先利用偏好判断矩阵对全体决策者偏好进行聚类分析和偏好集结;其次,利用累积前景理论计算决策大群体的总体前景值;再次,考虑未来状态转移链,经过多轮调整得出决策者偏好转移矩阵,结合偏好转移矩阵和大群体总体前景值可得到当前突发事件状态下的最优方案;最后,通过案例分析与对比表明所提出方法的有效性和可行性.

摘要:针对机动目标拦截末制导问题,提出一种考虑终端角度约束的自适应积分滑模制导律.首先给出一种有限时间收敛的非线性积分滑模面,采用快速终端滑模设计趋近律;然后设计一种对目标机动加速度上界平方进行估计的自适应律,给出具有光滑特性的自适应积分滑模制导律;最后基于有限时间理论证明闭环系统的有限时间收敛特性,并给出滑模变量、视线角以及视线角速率的收敛域.数值仿真结果验证了所提出设计方案的有效性.

摘要:利用H_/H_∞未知输入观测器方法研究线性切换系统的故障检测问题.将未知输入干扰分解为可解耦和不可解耦两部分,从估计误差中消除可解耦部分,再使用加权H_/H_∞混合性能指标表示剩余未知输入和故障对残差的影响,将故障检测问题等价为加权H_/H_∞未知输入观测器设计问题.根据平均驻留时间技术和多Lyapunov函数方法设计了故障检测器参数,并利用松弛矩阵方法得到了进一步的结果.通过一个仿真例子对所提出方法进行了验证.

摘要:针对n个同步发电机互联电力系统暂态过程中出现的发电机失步现象,为了控制任意两台电机之间的转角差,提出一种新的分布式协调控制设计方法.将整个系统对对分解为$n-1$个子系统,设计分布式协调控制律,估计子系统的局部稳定区域,得到判定联结稳定性的定理;通过一个三机系统的算例,给出判别方法的应用.算例表明,这种判别方法能够简化系统稳定性分析的复杂性,并能够降低计算量.

摘要:针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法.AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡多目标差分进化算法的局部搜索能力和全局探索能力,获得收敛性、多样性和均匀性较好的最优解.实验结果表明,基于参数动态调整的AMODE算法能够有效改善多目标差分进化算法的逼近能力(IGD)和均匀性(SP),具有较好的优化效果.

摘要:针对未知目标数条件下多弱小目标检测前跟踪(TBD)算法鲁棒性较低、运算量较大等问题,提出一种基于高斯粒子势概率假设密度(CPHD)滤波的多目标检测前跟踪算法.运用高斯函数近似目标状态的后验概率密度,采取粒子滤波的方法迭代更新CPHD中各高斯项的均值与协方差,无需重采样,避免了粒子退化和采样枯竭等问题;同时结合检测前跟踪算法的实际情况,得出粒子权值的更新表达式.仿真实验表明,与现有算法相比,所提出算法在降低复杂度的同时,可以更为可靠地传递目标势分布信息,从而提高多弱小目标数目和状态估计的准确性和稳定性.

摘要:针对多变量灰色模型存在驱动项时滞效应作用机制不明确和模型精度不高的问题,分析传统多变量灰色模型的缺陷,通过引入滞后系数控制驱动项,提出考虑时滞累积效应的多变量离散灰色预测模型,讨论模型参数估计的求解方法;从白化信息充分和匮乏两个角度,利用经验分析法和粒子群算法探索时滞效应控制系数的识别方法,并给出模型建模预测步骤;最后,通过实例分析验证模型的有效性,结果表明该模型能够较好地解决有时滞特征的小样本多变量系统的预测问题.

摘要:针对由单一制造商和单一再制造商组成的双渠道供应链博弈问题,考虑碳减排水平对再制造产品需求的影响,引入渠道偏好系数和产品替代系数,构建不同契约下的双渠道供应链决策模型,分析制造商如何通过有效的协调机制激励再制造商提高减排水平.研究表明,改进的成本分担-收益共享契约可以实现再制造商的减排水平达到集中决策的水平,并发现改进契约机制下协调系数的变化范围还受交叉需求替代系数和消费者对减排水平认知度的影响.

摘要:为克服传统直觉模糊多属性决策方法所存在的采用固定不变的权重体系难以反映复杂系统因素之间蕴含的非线性联结机理、尚未考虑方案之间的内在关联性、对于决策主体风险偏好的异质性关注不足等缺陷,依据非线性复杂系统思维观,通过将属性因素变权、方案因素关联和决策主体风险态度合理引入三方面有机融合,提出一种直觉模糊变权多属性决策方法.该方法运用决策试行与评价实验室(DEMATEL)算法确定出不同方案情境下变化的属性权重,且通过综合集成集对势理论和风险态度系数构建出新的记分函数,并证明了其相关性质.最后,通过案例应用及对比分析验证了所提出方法的科学性和可行性.

摘要:首先,通过实例探究现存连续区间直觉模糊有序加权平均(C-IVIFOWA)算子的不足,引入标准否定函数(standard negation),构造对偶连续区间有序加权平均(DC-OWA)算子,进而提出改进的连续区间直觉模糊有序加权平均(IC-IVIFOWA)算子;然后,针对多个区间直觉模糊评价信息的集结问题,基于IC-IVIFOWA算子提出改进的加权连续区间直觉模糊有序加权平均(WIC-IVIFOWA)算子,证明了算子的相关性质;最后,运用WIC-IVIFOWA算子提出一种区间直觉模糊多属性决策方法,并通过实例表明所提出方法的有效性.

摘要:针对多属性灰色关联聚类的阈值确定问题,利用决策粗糙集方法,通过引入两个阈值参数定义决策对象间的可能关系和集合;将其代替基于灰色关联聚类的非此即彼关系,构建基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法,并采用贝叶斯推理探讨多属性灰色关联聚类的阈值计算机理;最后以案例验证所提方法的有效性和合理性.结果表明,所提出的方法是经典灰色关联聚类的拓展和泛化,能够客观、科学地确定多属性灰色关联聚类阈值.

摘要:研究考虑有可靠性参与的二级物流服务供应链的优化与协调.研究表明:在研究由第四方物流集成商与第三方物流提供商构成的二级物流服务供应链时,加入提供商的可靠度,利用委托代理理论建立一种基于委托代理理论的有可靠性参与的优化契约模型,有利于提高供应链整体的最优物流能力订购量,提高集成商和提供商的利润;提供商的可靠度与提供商、物流服务供应链的期望利润负相关,与供应商的期望利润正相关.

摘要:针对定点装配车间不合格品返工导致生产计划及调度不可行的情况,提出一种基于返工延后处理的定点装配车间生产计划与调度集成优化方法.首先制定返工延后处理的粗生产计划;下达计划生产后,将每周期产生的不合格品放入缓冲区,在下周期初时重新调整生产计划并求解新计划下的最优调度,判断其是否满足装配班组负载率要求,不断交替迭代生产计划与调度直至达到计划与调度的均衡和优化.最后通过算例验证了所提出方法的可行性和有效性.

摘要:在救灾物资供给灾民人数最大化的前提下,提出最小化运输重量的决策方法.首先给出救灾物资替换关系和搭配关系的定义,并对救灾物资运输问题进行形式化描述;然后建立两阶段整数规划模型,并研究分解为子问题的方法;最后考虑救灾物资的数量存在不确定关系,分两种情况进行仿真实验.结果表明,通过描述救灾物资的结构,可以改善救灾效果,提高救灾物资运输效率.

摘要:针对一类具有大包线飞行和快时变特性的高超声速飞行器,采用多个线性时变(LTV)多胞模型近似地描述高超声速飞行器的纵向非线性模型.对于各LTV多胞模型,离线设计局部双模预测控制器来显式地处理控制输入和状态的约束问题,并获得相应的稳定域.然后,构造各局部控制器间稳定的切换策略.仿真结果表明,所提方法在控制输入和状态满足给定的约束范围情况下,不仅能更快地跟踪较大范围的速度和高度的指令信号,而且大幅减少了在线计算时间.

摘要:为加快迭代学习控制律的收敛速度,针对线性时不变(LTI)系统,以PD-型学习律为例,提出一种区间可调节的具有指数加速的迭代学习控制算法.首先,根据每次学习效果确定下一次迭代需要修正的区间并在该区间内修正控制律增益;然后,在Lebesgue-p范数意义下分析所提出算法的收敛性并给出其收敛条件;最后,通过理论分析表明,收敛速度主要取决于被控对象、控制律增益、修正指数和学习区间的大小.在相同仿真条件下,与传统算法相比,所提出算法具有更快的收敛速度.

摘要:针对粒子群算法在多峰寻优中易陷入局部最优、精度低、难以搜寻到较多的极值点等问题,提出一种基于模式搜索法的云模型粒子群算法.首先通过云模型粒子群算法在可行域内进行全局搜索,然后使用模式搜索法对搜索到的较优解进行局部寻优以提高解的精度.仿真测试表明,在保证收敛速度的同时,所提算法的收敛精度和搜索到的极值点数目均得到显著提高.

摘要:针对一类计时或非计时自动机模型,研究其赋时离散事件系统(TDES)故障诊断的安全性问题.首先对TDES的安全可诊断性进行形式化;然后通过构造一个非法语言识别器对被禁止危险操作序列进行识别,在此基础上构建一个安全诊断器,提出一种基于安全诊断器的安全诊断方法,并得到一个关于TDES安全可诊断性的充分必要条件,从而实现TDES的安全故障诊断.

摘要:针对存在升降舵面偏转角卡死故障的高超声速飞行器,提出一种基于预测控制的容错控制器设计方法.利用输入输出反馈线性化,对高超声速飞行器纵向模型进行变换;对于速度和高度的高阶导数以及故障项,设计扩张状态观测器在线观测;采用泰勒展开得到预测模型,建立连续预测控制器,分析证明闭环控制系统的稳定性和观测误差的有界性.仿真结果验证了所提方法的有效性.

摘要:在数据包络分析方法的研究中,当决策单元的输入输出值为区间数时,区间效率的测算取决于生产参照集的选择.对此,针对非径向非角度的松弛测度模型(SBM),通过比较计算认为,以最佳生产状态为统一参照来测算决策单元的区间效率最有利于排序.同时,利用区间数相似度理论建立模糊相似矩阵,进而提出基于参照单元区间效率的相似度排序方法,对决策单元聚类和排序.最后通过算例表明了所提出方法的可行性和有效性.

摘要:针对大规模定制模式下具有直觉模糊数、三角模糊数、语言评价、区间数等多类型评价信息的多目标生产指派问题,提出一种新的生产指派方法.首先,建立大规模定制模式下满意度评价指标体系;然后,通过计算不同类型的评价信息与负理想点的距离,以及正理想点与负理想点的距离,定义顾客满意度和企业满意度;最后,以顾客满意度最大化和企业满意度最大化为目标,建立多目标生产指派优化模型,并通过求解生产指派模型得到生产指派结果.最后通过一个算例验证所提生产指派方法的可行性和有效性.

摘要:针对指标值为区间灰数时决策信息得不到充分利用的问题,在决策信息不丢失的前提下,利用信息分解方法将区间灰数分解成实数型的“白部”和“灰部”,并对信息分解下区间灰数的白化值的性质进行研究.对于指标权重为区间灰数的情况,通过定义区间灰数相离度和接近度构建权重确定的优化模型.在TOPSIS理论基础上,建立区间灰数序列间的灰色关联的测度方法,进而构建灰色关联一致性系数决策模型.最后通过算例分析表明所构建模型的可行性和有效性.