摘要:决策试行与评价实验室(DEMATEL)作为一种面向复杂社会经济系统问题的因素分析算法,近年来已受到国内外学者的广泛关注,对其进行系统深入的研究有着重要的理论意义和应用价值.为此,在简述该算法操作步骤的基础上,从DEMATEL算法基本理论、群组DEMATEL多专家信息集成、该算法与其他方法交叉融合3个视角对近年来DEMATEL相关研究进展予以评述.最后,对该算法未来可能的研究方向进行了展望.

摘要:有序势博弈具有广泛的应用,势有向图中不含单向圈是判定有序势博弈的一个充分必要条件.利用矩阵半张量积和置换矩阵,通过博弈的支付矩阵求取势有向图的邻接矩阵.通过收缩势有向图中的双向圈,将单向圈的存在性问题转化为判断收缩后的图中圈的存在性问题.此外,分析有序势函数的一些基本性质,并给出有序势函数的具体计算方法.最后结合线性规划讨论了有序势博弈在延长智能体无线网络系统寿命的应用.

摘要:为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性.

摘要:考虑DoS攻击对电力信息物理系统的影响,提出一种电力网络控制系统脆弱节点的检测方法和防御策略,采用分布式控制架构设计传感器和RTU的传输路径.通过求解最稀疏矩阵优化问题,提出一种识别并保护电力通信网脆弱节点和边的方法,保证系统实现安全稳定运行.进一步提出一种可以抵御DoS攻击的电力网络控制系统拓扑设计方法,研究系统遭受DoS攻击时能恢复稳定的电力网络控制系统拓扑连接方式. IEEE 9节点系统用于仿真验证,充分验证了算法的可行性和可靠性,并针对该9节点电力网络控制系统,给出了具体的网络攻击防御策略.

摘要:用稳态Kalman滤波器来解释双层结构模型预测控制中的开环预测模块,得到的结果与非基于Kalman滤波导出的开环预测对应和等价.将该结果与文献中已有的Kalman滤波解释进行了详细对比,阐述了其中的不同点.针对双层结构预测控制的整体策略进行仿真,并针对积分输出的Kalman滤波进行仿真,验证了所得结论的有效性.

摘要:针对鲁棒性模型估计问题,提出一种基于全概率更新的改进RANSAC算法.该方法利用混合分布模型获取测试样本点的初始概率估计.在RANSAC算法框架下,根据模型估计与测试样本点对一致集的适应度建立全概率评价准则.在此基础上,采用逆变映射作为采样策略,提高了算法的收敛速度;同时,运用测试点平均概率对所提出算法进行了收敛性分析.最后,通过仿真与实际图像匹配实验进一步验证了所提出算法的有效性与可行性.

摘要:为了进一步提高多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性,提出一种多策略改进的多目标粒子群优化算法.建立具有精英粒子领导的异构更新模式并设置个体学习增强因子项,促使种群能够快速寻找真实Pareto最优解.引入外部档案冗余机制,利用其变异及对种群的干扰策略增强解的多样性,避免算法早熟现象的发生.仿真实验结果表明,与其他几种优化算法相比,所提出的算法表现出较好的收敛性和多样性.

摘要:为了提高量子彩色图像的存储效率,提出一种新的量子彩色图像描述方法.在该方法中,像素的位置信息采用多比特量子系统的基态描述,像素的三基色灰度值信息只采用一个量子比特描述,具体描述为该量子比特的相位.利用这种描述方法,给出量子彩色图像的几种简单操作方法,包括像素三基色灰度值的改变、互换,图像位置翻转、置换,设计一种新的量子图像水印的实现方法.所提出的方法可在将来的量子计算机上执行.经典计算机上的仿真结果验证了该方法的有效性.

摘要:针对传统符号聚合近似方法在特征表示时容易忽略时间序列局部形态特征的局限性,以及动态时间弯曲在度量上的优势,提出一种基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法.将时间序列进行符号和形态的特征表示后,提出动态时间弯曲与符号距离结合的时间序列距离度量方法,使所提方法能够较好地反映时间序列数据数值分布和形态特征.实验结果表明,所提出的方法在时间序列数据挖掘中能够得到较好的分类效果,具有一定的优越性.

摘要:针对属性值为语言变量的多属性大群体决策问题,提出一种基于云相似度的大群体决策方法.首先,将语言变量转换为云模型,提出一种基于α截集的云距离和云相似度模型;然后,在此基础上提出云聚类算法,从而对决策大群体进行聚类,根据聚类结果求解聚集权重,再利用云加权算术平均(CWAA)算子求出方案的群体偏好值,进而计算方案群体偏好值的总计分来确定方案的排序;最后,通过算例分析验证所提出方法的可行性和有效性.

摘要:针对周期离散系统的跟踪控制问题,提出一种有限时间单调收敛的无抖振吸引律,讨论扰动补偿措施并将其嵌入吸引律形成理想误差动态用于设计离散重复控制器.通过分析补偿误差上界说明扰动补偿措施能抑制重复控制未能消除的扰动,通过推导控制器稳态误差带说明吸引律的收敛性可使系统具有鲁棒稳定性.针对伺服电机系统的仿真与实验验证了设计工作的有效性.

摘要:针对零等待约束下多产品间歇过程的总流程时间和完工时间最小化问题,提出一种多目标离散组搜索算法求解.在采用启发式规则产生初始解的基础上,通过发现者、追随者和巡逻者的操作设计,算法不断更新Pareto前沿,同时,混合了基于插入邻域的多目标局部搜索方法.大量计算实验表明,所提出的算法获得的非支配解集在IGD和Set Coverage指标上优于非支配排序遗传算法和模拟退火算法,可为多目标决策者提供更好的决策依据,利于间歇生产过程的优化运行.

摘要:针对湿法冶金金氰化浸出过程的实时优化问题,提出一个自优化控制方案.基于系统的参数不确定模型,选择并求解输出变量的线性组合为被控变量,在反馈控制器作用下跟踪其恒定设定值,实现浸出过程在不确定性扰动下的自优化控制.仿真结果验证了该控制方案的有效性:扰动产生时,系统的经济指标在常规控制作用下得到改善,并最终运行于真实的最优点附近,提高了浸出过程的生产效益.

摘要:研究基于Delta算子的时变时延网络控制系统鲁棒H_∞滤波问题,不确定性存在于状态方程中,并满足范数有界.利用时滞系统理论对系统进行建模,构造滤波误差系统.采用Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式的方法,对系统中的不确定性进行处理,并对误差系统的鲁棒H_∞性能进行分析,提出一种基于Delta算子的鲁棒$H_{\infty

摘要:次成分分析是信号处理领域一门重要的工具. 然而, 到目前为止能够进行多个次成分提取的算法并不多见, 一些现存算法还存在很多限制条件. 针对这些问题, 采用加权矩阵的方法将M\"oller算法扩展为多个次成分提取算法. 该算法对于输入信号的特征值没有要求, 而且在不需要模值限制措施的情况下, 仍然具有很好的收敛性. 仿真结果表明, 该算法可并行提取多个次成分, 而且收敛速度优于一些现有算法.

摘要:针对联合促销和风险规避下考虑突发事件的供应链协调问题,应用条件风险值度量制造商和零售商的风险价值,引入回购契约协调供应链,分别构建应对常规和非常规突发事件的供应链协调模型.研究表明,常规突发事件下,订货量、促销和契约参数具有一定的稳定性,当需求扰动较大时,供应链协调被打破,而非常规突发事件下,需求扰动打破供应链协调,通过调整契约参数能够使供应链重新达到协调状态.

摘要:传统灰色NGM(1, 1, k)模型的参数估计误差是导致该模型精度不稳定的重要因素,研究面向背景值优化基础上的参数估计方法是提高灰色模型性能的重要手段.通过积分变换,得到与NGM(1, 1, k)模型白化方程匹配的灰色微分方程,推导出背景值优化公式,从而构建背景值优化的新NGM(1, 1, k)模型,并从理论上解释新模型能同时模拟严格齐次和非齐次指数增长序列的原因.进一步通过算例和实例验证了所提出的模型均能显著提高序列的模拟和预测精度.

摘要:针对一类具有交互效应的小样本系统建模问题,将相关因素序列的交叉项引入经典GM(1,N)模型的灰色作用量,构建交互效应GM(1,N)模型及其派生模型,以反映不同输入变量之间的交互效应对系统特征变量的影响,并通过实例验证交互效应GM(1,N)模型的有效性.结果表明:当相关因素序列的交互作用系数为零时,交互效应GM(1,N)模型退化为经典GM(1,N)模型;对于具有交互效应的系统建模问题,交互效应模型较经典模型具有更高的模拟和预测精度.

摘要:针对当前基于随机集的多扩展目标跟踪算法存在计算量大、量测划分不准确和跟踪误差大的问题,在PHD滤波基础上提出一种基于均值漂移(Mean Shift)迭代的新生未知多扩展目标跟踪算法.首先,对聚类后量测数据进行关联,得到新生目标状态,解决目标新生问题;然后,通过Mean Shift迭代获得目标量测集质心,将扩展目标的多量测问题转化为点量测处理;最后,给出其粒子实现方式.仿真实验表明,所提出的算法可以降低跟踪复杂度,提高跟踪效率,在交叉时刻具有稳定的跟踪性能。

摘要:针对某航空发动机装配线装配效率低、工人分配不合理等问题,建立面向航空发动机的知识化制造系统拖期调度和班组自重构优化模型.提出一种启发式算法,实现生产调度与班组配置的协同优化.在算法调度层中,针对航空发动机装配过程存在复杂约束这一特点,证明与产品拖期优化目标相关的工序排序性质,设计相应工序调整算法,给出工序在并行装配组上的初始分配方案和优化方案.在重构层,根据系统负载平衡的原则优化各装配班中装配组的数量.仿真实验结果表明了模型和所提出算法的有效性.

摘要:针对拓扑结构为有向图的一阶多智能体系统,研究在组间状态差值事先未知以及状态差值事先已知两种情况下的系统快速分组一致性问题.设计基于智能体记忆状态的快速一致性协议,利用矩阵理论和频域分析法分别给出两种情况下系统收敛一致的充分条件,同时给出使系统能够更快收敛的记忆状态选取时间上界.通过仿真实验验证了所提出协议的正确性.

摘要:针对线性控制系统,研究应用常微分方程数值方法和优化技术相结合的近似可达集的方法.首先,用常微分方程数值方法对系统进行离散化.然后,提出基于优化技术的外部投影法来近似离散系统的可达集.外部投影法构造有限多个投影问题,每个都对应一个凸优化问题,通过求解这些凸优化问题最终可以得到可达集的近似描述.最后,通过数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.与文献中已有的方法相比,在求解相同数量凸优化问题的情况下,外部投影法的近似精度更高.

摘要:为了提高光滑支持向量机的分类速度和精度,构造一种模糊聚类光滑支持向量机(FCSSVM).运用模糊聚类将训练数据分解为若干子簇,通过引入 熵函数近似松弛向量的加函数,并利用最优解处权重向量的表达式导出精确光滑模型;定义测试样本的 最近邻子空间,以选择性集成策略组合若干近邻子空间中的分类决策函数.数值实验表明,FCSSVM的 分类精度高,迭代次数少,鲁棒性好,分类时间短.

摘要:采用蚁群算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时,会出现运算时间过长、求解精度不高等问题,对此,定义一种新的动态搜索诱导算子以改进蚁群算法性能.重点设计了动态搜索模型,即:在进化初期设定较大阈值以增加种群的多样性;而伴随进化过程,利用衰减模型动态调整为较小阈值以加快收敛速度.TSP测试实验结果表明,该改进蚁群算法不仅能加快收敛速度,而且有效提高了优化解的质量.复杂环境中机器人路径规划问题的求解验证了所提出算法的实际应用效果.

摘要:针对间歇过程中三维数据展开为二维造成的部分信息丢失以及数据的全局和局部结构可能发生的变化,提出一种基于张量分解的时序扩展全局局部邻域保持嵌入(TTGNPE)算法.首先利用TTGNPE算法直接处理间歇过程中的三维数据,以避免因展开为二维而造成的信息丢失;然后,将近邻流形嵌入并引入数据空间的全局和局部结构保持中,充分提取数据的局部和全局特征信息;最后,结合移动数据窗技术来处理过程的动态时变性,检测到故障后用贡献图法诊断出故障变量.通过青霉素发酵过程验证了所提出的算法对间歇过程故障检测与诊断的优越性.

摘要:针对异构无线传感器网络簇头节点能耗大、网络寿命较低等问题,提出一种路由分簇算法.以均衡簇头节点的能耗为目标,采用引力搜索算法对网络簇头的通信链路进行规划,从而降低簇头节点间通信的负载能耗.为同时兼顾普通节点和簇头节点的工作时间,根据普通节点与高能节点携带能量的差异和簇头节点的负载情况进行分簇.实验结果表明,所提出的路由分簇算法相对于目前优化性能较好的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和最小距离聚类法(LDC),在不同检测环境、不同的节点布撒比例下,能够更好地均衡节点能耗,从而获得更长的网络寿命.

摘要:赊销交易中,若零售商的 销售能力是私人信息,则供应商的赊销风险将增加.为给供应商提供甄别零售商销售能力的方法和 依据以控制赊销风险,运用激励理论构建激励模型并求解得到激励契约,将其与对称信息下赊销交易 和不对称信息下现金交易中的激励契约进行比较.结果表明,该激励契约能够甄别零售商的能力,不对称 信息下的产品交易量均向下扭曲,赊销交易能够减轻产品交易量的扭曲程度和降低甄别成本.最后 通过算例分析验证了主要结论.