摘要:对基于随机有限集的多扩展目标跟踪方法的研究现状和进展进行综述.首先给出扩展目标的数学模型;然后给出扩展目标形状估计的3种方法:随机矩阵法,随机超平面法和高斯过程法;接着给出多扩展目标的随机有限集滤波器的算法及优缺点;最后介绍多扩展目标跟踪的主要应用,并对其未来的发展方向做进一步展望.

摘要:针对飞机舵面故障时产生的各种内部未建模动态、系统不确定参数、未知输入增益等问题,提出一种同时存在匹配/非匹配不确定性的多输入多输出飞机舵面故障$L_1$容错控制方法.首先,推导出等效线性参数时变模型;然后,基于投影算子提出$L_1$自适应容错控制方法,推导Lyapunov方程,并证明稳定性;最后,分析所提方法的瞬态和稳态性能.仿真结果验证了所提出方法良好的容错性、鲁棒性和稳定性,并保证了系统各参数的瞬态和稳态有界性.

摘要:针对准时化顺序供应的混流装配生产线物料补给问题进行数学规划建模,通过决策各次物料补给作业的发车时间和料箱标号使线边物料的库存成本最小.为了解决这一复杂的混合优化问题,给出了问题的性质分析,并将该问题转化为求解最优料箱配送序列的组合优化问题.在此基础上,构建反向动态规划求解算法以获得该问题的最优解,并证明该算法具有指数级别的时间复杂度.为了求解中大规模调度问题,构建了改进蜂群算法,通过在邻域搜索部分融合基于分布估计算法的个体更新机制来强化基本蜂群算法的收敛性能.最后通过仿真实验验证了所提出算法的可行性和有效性.

摘要:针对欠驱动飞艇模型,提出一种基于制导向量场的平面路径跟踪控制方法.首先,基于牛顿-欧拉方程建立欠驱动飞艇动力学模型;然后,基于向量场理论构造制导向量场以获得期望偏航角,结合反步法设计路径跟踪控制律,并通过稳定性分析证明所设计的控制律能够使路径跟踪误差收敛到零而且闭环系统状态有界;最后,通过仿真对比了所提出方法与已有方法的控制效果,仿真结果验证了所提出方法的有效性和优越性.

摘要:针对带有动态领导者的多智能体系统,为了使其达到跟踪一致性,设计只依赖于相对位置信息的自适应跟踪控制律.根据接收到的相对位置信息为每个跟随者设计动态输出反馈控制律,并根据控制律估计出智能体之间的相对速度信息.在此基础上设计自适应跟踪控制律,并且通过Lyapunov 稳定性理论和矩阵理论分析得到使系统达到跟踪一致性的充分条件.最后通过数值仿真验证了所提出的设计方法的有效性.

摘要:针对炼钢模铸系统钢锭高温运作的特点,提出带有传搁时间约束的生产前运输与批处理机生产协调的调度问题.工件的加工时间依赖于其传搁时间,每批工件的加工时间为该批工件中加工时间最大值.目标函数为最小化总完工时间与生产费用的线性组合.通过复杂性分析,证明该问题是强NP难解问题.建立混合整数规划模型,基于动态规划提出两种特殊情况的最优算法,设计原问题的启发式算法并进行最坏情况下性能比分析.实验仿真结果验证了所提出启发式算法的有效性与稳定性.

摘要:研究一类含有输入时滞的切换系统正性镇定问题.通过引入增广系统,将时滞作为一个切换参数,原系统的正性镇定问题转化为增广系统异步切换下的控制问题.利用对偶系统的特性,得到增广系统在平均驻留时间切换下为正且稳定的充分条件,进而设计控制器以保证闭环系统的正性和稳定性.得到的充分条件可转化为标准的线性规划问题,利用Matlab的linprog工具箱进行求解.最后,通过仿真示例验证了所得结果的有效性.

摘要:在由栅格法构建的环境地图中,利用A*算法进行路径搜索时存在搜索范围广、搜索速度慢、路径曲折等问题.针对栅格地图及具有四向移动机器人的特点,从搜索方向、启发函数构建、机器人加减速以及转向成本等几个方面对A*算法进行研究和改进,提出一种基于启发信息的扩展节点算法,降低偏离最佳路径节点的扩展数量.改进后的A*算法平均可降低67.1%的搜索面积、49.2%的计算时长、24.9%的路径成本及减少51.1%的转向次数,提高了路径的搜索速度和平滑度.

摘要:生产项目计划与调度过程中任务可以被拆分为更小粒度的子任务分批次执行,实现缩短项目总工期的优化目标.针对抢占式任务可拆分多项目调度问题,从协同优化角度探讨任务拆分与重组方式,提出一个长工期任务优先拆分、长工期项目优先拆分和高资源利用率项目优先拆分3种任务拆分优先级判断规则,设计一种求解任务可拆分多项目协同调度问题的启发式算法.最后通过数值实例和仿真分析验证了所提出方法在多项目调度总工期的优化效果和求解效率.

摘要:在固定相机的监视下,随机位姿的目标物体在双臂系统的控制下执行轨迹跟踪控制任务时,既要考虑目标随机位姿引起的运动学和动力学不确定性问题,还要考虑运动学和动力学的协同问题.针对上述问题,分别采用自适应方法估计目标质心和特征点的位置信息,利用模糊逻辑系统逼近系统的动力学模型,使用分散控制策略处理双臂的协同问题,最后基于位置/力混合控制方法设计基于图像的双臂模糊自适应轨迹跟踪控制器,并采用李亚普诺夫方法证明系统的稳定性.仿真实验验证了所设计控制器的有效性.

摘要:针对有数据分布疏密偏好的直觉模糊问题,提出基于密度集成算子的集结方法.首先,借助差异度和相似度构建距离测度公式,结合树图思想给出一种简单的直觉模糊数聚类方法;然后,讨论决策者偏好与密度权向量的关系,并在此基础上定义两种新的算子-----直觉模糊密度加权平均集成算子和直觉模糊密度混合算术平均集成算子,后者具有更优良的性质.最后,通过算例验证了所提出方法的有效性.

摘要:定义毕达哥拉斯模糊数的交叉影响加法、数乘、乘法及幂运算,提出毕达哥拉斯模糊交叉影响加权平均算子(PFIWA)、毕达哥拉斯模糊交叉影响有序加权平均算子(PFIOWA)、毕达哥拉斯模糊交叉影响加权几何算子(PFIWG)及毕达哥拉斯模糊交叉影响有序加权几何算子(PFIOWG),推导出它们的数学表达式,并研究其性质.提出基于毕达哥拉斯模糊交叉影响集成算子的决策方法,并通过决策实例验证所提出方法的稳定性和有效性.

摘要:网络合作博弈主要研究如何将联盟收益分配给网络合作联盟的每个参与者.考虑到现实生活中很多联盟倾向于保留一部分合作收益用于再发展的情况,对网络合作博弈模型进行扩展,定义广义分配、广义核心和广义谈判集等解的概念,并证明当满足超可加性时,网络合作博弈的广义核心与其广义谈判集存在等价性质.因广义谈判集非空,进而刻画了网络合作博弈广义核心的非空性.算例分析结果表明了广义分配方案的存在性及合理性.

摘要:考虑顾客的行为因素,基于服务提供商与客户的双方公平关切和服务合作价值构建了服务供应链的应急管理模型.该模型将服务供应链中服务集成商与服务供应商的双边努力服务合作、服务合作价值、同时相对公平关切行为导入服务供应链的分析中,改进了现有模型中服务产品化、仅与服务供应商单方努力相关、无服务合作价值、仅单方具有公平关切行为或仅具有绝对公平关切行为的服务供应链模型表述的不足.在此基础上,分析了在服务市场规模、服务价格敏感系数、服务质量敏感系数同时扰动下服务供应商与服务集成商的最优努力水平变化情况,结合Nash博弈框架提出了服务供应链的契约协调应急策略,更加符合服务供应链的实际情况.

摘要:针对由电商与第三方物流供应商组成的供应链,考虑第三方物流供应商的公平关切,分别假设产品价格外生与内生,研究物流服务契约的设计问题.结果表明:价格外生下公平关切提高了第三方物流供应商的物流服务努力程度和产品期望需求;价格内生下公平关切的影响则相反;无论价格外生或内生,公平关切均降低了电商的期望利润与供应链表现.

摘要:针对单机器生产系统、允许在生产间歇开关机器的可持续调度问题,以最小化碳排放为目标建立数学规划模型,同时对机器的开关机和产品的生产计划进行决策.利用动态规划算法对模型进行求解分析,提出阶段决策最优性条件,并给出精确算法.通过模拟算例和企业案例的计算分析表明,利用所提出的可持续调度方法可以显著减少生产过程中的碳排放.

摘要:针对准则值和状态概率均为区间灰数的灰色随机多准则决策问题,在考虑决策者的风险态度及心理行为的情境下,给出一种基于后悔理论的决策方法.首先将原始准则值转化为标准灰数, 同时进行规范化处理, 得到各状态下的标准灰色风险决策矩阵;然后依据后悔理论,定义灰色感知效用函数,构造决策者对方案集的灰色综合感知效用最大化的多目标优化模型,并解出最优权重向量,得到各方案的最优灰色感知效用值且排序;最后,通过实例验证所提出方法的可行性和有效性.

摘要:受Kuramoto模型启发,构造一种新的万有引力同步模型,用以解决现有同步聚类算法时间复杂度高的问题,并提出大规模数据集的引力同步聚类算法(LSCGS).首先,使用快速压缩集密度估计(RSDE)算法对大规模数据集进行压缩;然后,通过万有引力同步聚类算法对压缩数据集进行聚类,使用Davies-Bouldin指标自动寻优到最佳聚类数;最后,利用提出的剩余样本聚类(RSC)算法对除压缩集以外的剩余数据进行聚类,可以有效地区分孤立类以及噪声点.通过在大规模人造数据集、UCI真实数据集和图像数据上的实验,验证LSCGS算法的有效性,与传统同步聚类算法相比,聚类的运算成本得到大幅度的降低.

摘要:研究时变时滞神经网络的鲁棒稳定性和耗散性问题.充分利用积分项的时滞信息和激励函数条件构造一个合适的增广LK泛函;利用自由矩阵积分不等式处理LK泛函的导数,得到一个低保守性的时滞相关稳定判据;将所获得的结论延伸至神经网络的耗散性分析,并推导出一个确保神经网络严格$(\mathcalX, \mathcalY,\mathcalZ)-\gamma$-耗散的充分条件.最后通过3个数值算例验证了所提出方法的可行性和优越性.

摘要:一些工业过程可以近似用一个传递函数描述,结合统计辨识方法和非线性优化策略提出传递函数参数辨识方法.该方法采用动态数据方案,使用系统观测数据获得系统更多的模态信息.基于动态观测数据,提出传递函数随机梯度参数辨识方法.为进一步提高辨识精度,利用动态窗数据将随机梯度参数辨识方法中的标量新息扩展为新息向量,提出传递函数多新息随机梯度参数估计方法.最后通过仿真例子对所提出的方法进行了性能分析和模型验证.

摘要:针对弱间断最优控制问题,提出一种自适应拟谱方法.利用一些点序列分割时间区间为若干子区间;控制和状态函数使用分段连续多项式逼近;以数值解的收敛性为基础,证明分割时间区间的点序列可以收敛到弱间断点;依据柯西收敛原理,弱间断点位置可以由前述点序列的变化来估计,据此设计误差指示量以调整子区间和逼近多项式次数.在数值算例中,通过与两种拟谱方法比较,所提出方法在精度和效率上都有更好的表现.

摘要:针对资源受限的时变拓扑多智能体系统的编队控制问题,提出一种基于复合误差信息事件触发机制以减少不必要的信息传输,降低带宽占用,并设计了多智能体系统的编队控制协议和分布式事件触发机制.通过将多智能体系统的编队控制问题转化为闭环延时系统的稳定性问题,构造Lyapunov-Krasovskii函数并利用线性矩阵不等式技术,给出多智能体系统实现编队的充分条件.最后,通过仿真验证了所提出方法的有效性.

摘要:针对含状态时滞的线性离散时变状态空间模型,提出一类无偏有限脉冲响应(UFIR)滤波算法.通过构造含有时滞状态的增广系统模型,对原系统进行无时滞转换.利用扩展状态空间模型的思路,将现有UFIR滤波算法推广至含控制输入的状态时滞系统中,并进一步求解相应的迭代形式,保留类Kalman算法快速计算的特点.通过仿真例子表明了所提出算法的有效性.

摘要:为提高总有机碳含量(TOC)的预测精度,针对测井曲线的时变、奇异性特征,选用脊波函数作为过程神经元的激励函数,提出一种连续脊波过程神经元网络.模型训练方面首先给出基于正交基展开的梯度下降法;其次为提高模型训练收敛能力,提出一种沿Bloch球面纬线实施莱维飞行的量子衍生布谷鸟算法,并用于模型参数优化;最后将训练好的脊波过程神经网络应用于泥页岩TOC预测,通过相关性选取对TOC响应敏感的测井曲线作为模型特征输入.实验对比结果表明,该方法的预测精度较高,较其他过程神经网络提高7个百分点.

摘要:由于可以从多粒度、多层次的角度对名词型和数值型属性并存的混合数据进行有效处理,邻域多粒度粗糙集模型受到了广泛关注.为了有效降低属性约简计算过程中的迭代次数,实现邻域多粒度粗糙集模型的快速属性约简算法,基于双重粒化准则,深入分析不同属性子集序列和邻域半径对正域的影响,结合正域在属性子集和邻域半径共同作用下的单调性,提出一种基于双重粒化准则的邻域多粒度粗集快速约简算法,并通过理论分析与实例对比验证了算法的有效性和优越性.

摘要:针对传统局部二值模式(LBP)及其一些改进方法会将具有不同灰度特征的邻域赋予相同的特征值和特征维数倍增的问题,提出一种基于均匀k均值和高维局部二值模式的算法.该算法首先对原图进行切割得到子图;然后提取子图的高维局部二值模式特征,利用均匀k均值对高维特征进行降维处理;最后级联所有的子图特征进行分析.为了验证该算法的性能,在ORL人脸库和YALE人脸库以及FERET人脸库上进行对比实验,结果表明该算法在保证特征维数不递增的前提下,能够明显提高LBP算法的识别率.

摘要:为了解决开关磁阻电动机的位置控制问题,提出一种滑模学习神经网络控制方法.滑模学习算法可以加快自适应线性单元权值训练的速度,采用磁链分配方法实现虚拟参考磁链在不同相之间的合理分配.经过与PD控制器、梯度下降法和转矩分配方法的仿真对比,验证了所设计方法在开关磁阻电动机位置控制方面具有更好的响应速度和控制精度.

摘要:运用两状态隐马尔可夫模型刻画金融资产收益率序列的非线性变化,建立状态变化下的连续时间动态投资组合模型,利用动态规划得到最优投资决策的一般解,使用蒙特卡罗方法模拟投资者的投资决策行为.仿真结果表明:状态变化产生了对冲需求,对冲组合的大小依赖于投资者对市场状态的预期;当风险资产的波动率越小时,投资者状态信念的轻微变化都会引起对冲组合较大幅度的变化;当风险厌恶程度越大时,对冲组合对初始状态信念的变化越不敏感.

摘要:针对语言集结算子不能反映变量集结的离散程度问题,提出语言均值迭代算子.首先,通过定义证明该算子具有单调性、有界性和幂等性;然后,发现均值迭代算子在锚定集上的取值为一随机变量,在锚定集上能够测量算子集结的离散程度和集中程度;最后,在多准则的实际应用中,给出由均值迭代算子构造的应用公式和操作步骤. 通过实例分析,说明了以往语言集结算子的局限性以及所提出算子的有效性.

摘要:针对氢气在扩散过程中的分数阶特性,建立PEMFC系统的温度和输出电压分数阶模型.基于此模型,将分数阶PI$^ \lambda D^μ控制与模糊控制相结合,提出一种模糊分数阶PI$^ \lambda D^μ控制器,控制氢气流量实现负载扰动下电堆的输出电压最佳.仿真结果表明,模糊分数阶PI$^ \lambda D^μ控制系统在提高控制系统的实时性和抗干扰性的同时,能够改善系统的稳态性.