摘要:根据决策者提供的偏好信息推断决策模型的参数时,通常会有不止一组参数满足条件.针对传统有序回归方法在处理此类问题上存在的不足,鲁棒有序回归可提供一种新的考虑所有可行解的解决方案.为此,总结了鲁棒有序回归在排序和有序分类问题中的应用;分析了“必然”和“可能”偏好关系在不同决策问题和不同决策模型中的定义和求解方法;介绍了随机多准则可接受性分析理论与鲁棒有序回归的结合;归纳了不同应用背景下的最具代表性模型的选择方法;最后,展望了鲁棒有序回归在多准则决策中的未来研究方向.

摘要:研究一类包含不确定项和未知死区特性的严格反馈系统跟踪控制问题.首先,设计状态观测器估计不可测量的系统状态;然后,利用RBF神经网络逼近未知的系统动态;最后,基于Backstepping技术构造自适应神经网络输出反馈控制器,并减少更新参数以减轻运算负荷.所提出的控制器可以保证闭环系统中所有信号半全局最终一致有界,跟踪误差能收敛到零值小的领域内.两个仿真例子进一步验证了所提出方法的有效性.

摘要:针对交通限行条件下城市物流配送中的现实问题,提出多阶段跨区域联合配送策略.考虑到货车限行时段的约束,以客户时间窗和地理位置划分客户服务区域,分时段、分阶段地开展配送服务.充分考虑配送距离、车载率、行驶速度等多种因素,设计以油耗为可变成本和车辆启动费用为固定成本之和最小的优化目标,建立面向交通限行的多阶段跨区域联合配送模型.针对模型的特征,设计自适应遗传算法.最后,结合算例对模型的可行性以及算法的有效性进行了验证分析.

摘要:针对基于二次规划的稳态目标跟踪问题,给出一种统一的处理方法.该方法不仅可以通过加权协调各个目标的跟踪,还可通过惩罚跟踪偏差体现对输出目标跟踪的偏重.分析该方法的可行性,得到了同时适合于多优先级稳态目标优化的无静差控制的结论.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要:构建了不确定条件下速度时变的VRPTW问题模型(UTDVRPTW),设计了一种改进的双重进化人工蜂群算法求解该模型.在需要两点进行操作的搜索过程中,采用一点随机选取,另一点通过遍历可行解,以其中最优解确定位置的半随机式搜索策略改进插入点算子和逆转序列算子,分别在两对以及三对城市间距离之和的解空间维度上交叉搜索,并应用到局部搜索中构成双重进化过程.实验结果验证了所提出算法的有效性以及解决UTDVRPTW的可行性.

摘要:针对云制造企业的剩余能力利用问题,研究具有空闲时间的车间调度方法.构建云制造作业车间的调度框架,以最小化工期为目标,考虑设备空闲时间,提出工序加工时间序列的确定方法和空闲时间段的更新策略,采用基于工件的精简编码和改进的二阶粒子群算法求解工件最优调度顺序.仿真结果验证了所提出调度方法的可行性.与已有算法的对比分析表明,改进算法具有良好的搜索性能.

摘要:针对未知环境下移动机器人自主探索和地图创建问题,在机器人操作系统的框架下,提出一种基于动态精简式混合地图的移动机器人自主探索方法.首先,提出一种基于几何规则的候选目标点生成方法,用于快速提取当前的前沿目标点;然后,从信息收益和路径成本的角度,引入一种改进的效用函数来评价候选目标点;最后,利用缓存增量式的原理优化拓扑节点,进而构建精简式混合地图.实验结果表明,通过拓扑图构建策略的改进,所提出方法具有良好的导航性能.

摘要:针对灰色预测模型拟合非齐次指数序列时的误差,对白化微分方程和参数无偏估计方法展开研 究.首先梳理现有非齐次灰色预测模型,建立NGM(1,1,k)的基本形式;然后从灰导数和背景值两个角度分别优化,提出NGM(1,1,k)的两类无偏基本形式,通过验证两者的统一性得到无偏NGM(1,1,k)的直接建模方法,并且证明该建模方法具有白指数重合性;最后利用6类数据拟合和南京城市天然气供气量两个算例验证了所提出模型的有效性和实用性.

摘要:针对二阶分布估计算法的早熟收敛问题,提出一种基于混合采样机制的互信息分布估计算法(MIEDA). MIEDA利用互信息度量变量之间的相关性,形成互信息树的概率模型;采用稀疏模型构建的思想,并基于自私基因理论建立信息奖惩机制,以加快算法的收敛速度;结合反向学习、最优解变异和随机采样形成混合采样机制,以提高算法的采样效率.仿真结果表明,MIEDA比常见的二阶分布估计算法具有更高的稳定性和更强的寻优能力.

摘要:针对属性值是不平衡语言的多属性决策问题,提出了广义依赖型不平衡语言有序加权平均算子和加权广义依赖型不平衡语言有序加权平均算子.该类算子相关联的权重向量赋权的特点是对有偏见的评价赋予较小的权重,从而削弱不公平性对评价结果的影响,使决策结果更加合理.推导其数学表达式,探讨相关性质,并将其应用到多属性决策中.同时,分析了参 数$\lambda$的变化对决策结果的影响.最后通过比较分析结果表明了所提出算子的有效性.

摘要:在综合考虑直觉模糊集(IFS)的直觉信息和模糊信息的基础上,提出广义直觉模糊熵的定义;分析直觉模糊集的直觉信息和模糊信息对广义直觉模糊熵的影响;在合理选取广义直觉模糊熵参数的前提下,基于熵权法构建一种同时获取决策者和属性权重的方法.案例分析验证了所提出方法的可行性和有效性,为解决权重信息完全未知的多属性群决策(MAGDM)问题提供一类新思路.

摘要:研究多个决策者对属性有不完全类别偏好的语言案例决策方法.基于案例学习框架定义属性公共提及因子,提出考虑多重类别偏好的信息增益系数;基于灰靶决策框架建立综合靶心距最小的属性权重优化模型;基于决策者个体和群体的关联度确定决策者权重,进而给出方案排序.案例分析表明了所提出方法的应用步骤和可行性.

摘要:针对属性权重未知、属性值为犹豫模糊集的决策问题,提出一种前景理论和逼近理想解(TOPSIS)相结合的多属性决策方法.考虑到决策者对指标集的不同偏好,利用犹豫模糊熵的相关理论,提出一种基于犹豫模糊熵的熵权法确定属性权重.将决策者的风险心理因素引入犹豫模糊多属性决策中,定义了犹豫模糊数的前景价值函数,并以此将犹豫模糊决策矩阵转化为价值矩阵,计算出各方案的收益损失比值.最终应用TOPSIS的基本思路,确定备选方案的优劣排序,并通过算例分析验证了所提出方法的有效性.

摘要:云制造的实践创新和相关机制研究是近几年供应链和制造领域研究的热点问题.研究云制造平台上的碎片化资源匹配问题,以探索物联网环境下提高企业资源配置效率的方法.基于前景理论,通过多属性评价,计算出资源供求双方之间的满意度,据此确定匹配主体的偏好序.以偏好序作为匹配依据,设计在考虑匹配数量的前提下,求解稳定匹配方案的“多对多”匹配算法,并论证匹配结果对于匹配优先方的Pareto最优性.最后,通过算例验证了整个匹配机制的可行性和有效性.

摘要:关注各灾区待救人员的不同受伤程度,用“伤员在途可坚持时间”的区别来表征差异化受灾情形,研究带有时间窗限制、基于受灾差异的跨区域应急救援路径优化问题.构建以最小化救援车辆行车总时间为决策目标的车辆路径模型,设计蚁群算法对仿真算例进行求解.讨论考虑受灾差异因素对整个跨区域救援路径优化方案的影响,并对以决策者风险态度为例的关键参数实施敏感性分析.研究结果可为构建高效的应急管理体系提供有益参考.

摘要:针对风险型大群体决策问题,考虑专家权重确定的复杂性,提出基于累积前景理论的决策信息处理和考虑双层专家权重确定的大群体决策方法.采用二元语义获取并表达专家的评价信息;基于累积前景理论计算方案的综合前景价值矩阵;采用双层专家权重确定方法,第1层利用聚类方法对大群体成员价值向量进行聚类,根据聚类结果确定聚集群权重, 第2层利用熵权法获得专家熵权,二者结合得到专家权重.通过确定专家权重和综合前景价值矩阵得出最终的决策结果.最后通过算例表明了所提出方法的可行性和有效性.

摘要:空间对准是实现多机只测角无源定位首先要解决的问题,对此,提出一种适合该应用背景的空间对准方法.该方法选择融合载机初始时刻地理坐标系作为融合中心坐标系,首先将载机在各自机体坐标系中获得的方位角转换到各自载机地理坐标系中;然后再将其转换到原点位于各载机质心、与融合中心地理坐标系平行的坐标系中,推导出方位角位于此坐标系的解析表达式.对目标来波方向、载机姿态角、各载机相对融合中心距离等因素的影响进行仿真分析,得出了各因素对空间对准过程影响的量化结论.

摘要:研究普通线性多智能体系统在有向拓扑结构下的一致性问题,提出一种基于分布式PID控制的新的一致性协议.\.首先通过变量转换将一致性问题转变为误差系统的渐近稳定问题;然后构造Lyapunov函数,基于线性矩阵不等式(LMI)给出系统实现一致性的充分条件;最后通过仿真与纯比例控制作了比较.仿真结果表明,系统的结构拓扑图在存在全局可达节点的条件下,通过选择合适的PID参数,可克服噪声的干扰,缩短系统的收敛时间.

摘要:针对电气比例阀控气动加载系统压力跟踪控制存在系统参数不确定性、时滞性、强耦合等非线性问题,提出一种非线性自抗扰控制(ADRC)方法.首先建立电气比例阀控气动加载系统的动态机理模型;然后,在考虑外部存在未知扰动及负载波动等情况下,设计扩张状态观测器以对系统的耦合项及外部扰动等不确定项进行估计,并采用非线性误差反馈律给予实时主动补偿,从而实现系统加载压力的实时控制.仿真和实验结果表明,在ADRC控制下系统不仅具有良好的跟踪性能,响应速度快,抗干扰能力强,而且在工程上易于实现.

摘要:以网格化数据集来减少聚类过程中的计算复杂度,提出一种基于密度和网格的簇心可确定聚类算法.首先网格化数据集空间,以落在单位网格对象里的数据点数表示该网格对象的密度值,以该网格到更高密度网格对象的最近距离作为该网格的距离值;然后根据簇心网格对象同时拥有较高的密度和较大的距离值的特征,确定簇心网格对象,再通过一种基于密度的划分方式完成聚类;最后,在多个数据集上对所提出算法与一些现有聚类算法进行聚类准确性与执行时间的对比实验,验证了所提出算法具有较高的聚类准确性和较快的执行速度.

摘要:研究在需求和产量均为随机变量的情况下,带有损失规避偏好的零售商之间的博弈.当多个相同的零售商向同一供应商订购时,如果总需求按照每个零售商的订购量在总订购量中所占比例进行分配,则该博弈中存在唯一的对称性Nash均衡,且总均衡订购量关于损失规避水平递减,关于零售商数量递增.此外,如果损失规避水平(零售商数量)高于(低于)临界值,则竞争情况下供应链总库存水平比集中管理情况下的低.仿真实验验证了上述结果.

摘要:针对当前模拟电路故障字典技术测点选择算法时间开销大和精度低的问题,提出一种使用人工免疫算法进行测点选择的方 法.首先建立整数编码表并对模拟电路故障字典技术测点选择问题进行分析;然后将人工免疫算法与测点选择问题相结合.仿真实验表明,该方法在测点选择问题中不仅能准确地找到全局最优解,而且可有效减少时间开销.

摘要:针对一类非线性系统,提出模糊混合$H_{2

摘要:针对复数域上具有$1+N$节点的多重边赋权驱动响应复杂网络的函数投影同步问题,提出一种简单有效的控制方法.首先,构建$1+N$多重边赋权驱动响应复杂网络模型,网络节点为复混沌系统;然后,定义同步尺度函数为复变量,设计混合反馈控制器,并构造相应的正定函数,利用李雅普诺夫稳定性定理和线性矩阵不等式变换给出同步的充分条件.仿真结果验证了所提出方法的有效性,同时揭示了网络节点重边数对同步速度的影响.

摘要:针对一类带有多源干扰的随机系统,研究其抗干扰控制问题.针对可以由未知参数的外源系统产生,代表频率、振幅和初相都未知的干扰,构建随机自适应干扰观测器对其进行估计.基于此,结合自适应控制和随机控制的方法,提出基于干扰观测器的抗干扰控制策略,保证复合系统的所有信号均为均方渐近有界.仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性.

摘要:介绍对一个旋转目标实现跟踪控制的多智能体系统协调控制问题.提出一个包含领航者及多个跟随者的多智能体系统,该领航者是一个进行匀速圆周运动的智能体,为实现对领航者的跟踪,设计一种能实现旋转跟踪控制的协议,并通过李雅普诺夫方法证明协议能实现旋转目标的跟踪控制.最后,通过数值仿真实验验证了所设计的协议的有效性.

摘要:针对直觉模糊多属性群决策问题,研究属性和专家权重的确定以及信息的集结方法.利用直觉模糊熵确定属性客观权重,并根据偏好信息确定合理的属性综合权重;在属性层面区分专家权重,将直觉模糊评价值作为Mass函数,构建证据冲突度模型确定专家权重,并利用犹豫度加以修正,避免综合支持度低而对方案排序影响大的专家权重过分削弱;采用证据理论集结决策信息,根据得分值进行方案排序.最后通过算例分析,验证了所提出方法的合理性和有效性.

摘要:以制造商、零售商和销售代理组成的三级供应链系统为背景,分析销售代理的协同激励对供应链绩效的影响.应用委托代理理论,针对协同激励和传统激励两种情形设计相应的契约,并作对比分析.研究结果表明,协同激励时,制造商收益增加,零售商收益减少,整个供应链系统收益增加.同时可以发现,制造商给予零售商的分成系数和零售商给予销售代理的佣金均减少,底薪的变化则由销售代理的风险规避系数而定.