摘要:时滞系统的完全稳定性问题是控制领域中的一个基础理论问题,长期以来受到了人们的关注.然而,该问题非常复杂,人们往往存在一些不正确的理解,目前国内外尚未见到专门关于这一问题的综述性文献.对此,从基础知识、现有方法回顾、技术难点、求解思路等方面对时滞系统完全稳定性问题做一个全面、直观的介绍.最后,介绍一种最近提出的分析方法-----频域扫描框架.在该框架下,时滞系统完全稳定性问题能够得到完整的解决.

摘要:数据包络分析(DEA)和回归分析(RA)两种方法都是处理多属性决策问题中常用的方法,前者的评价基准是基于“优秀者”,后者的评价基准是基于“平均像”.将这两种方法结合起来形成一个统一的评价方法,即DEARA方法,可以实现从“优秀者”到“平均像”的连续评价.此外,一种锥比率DEA模型C$^2 $WH可以利用锥比率体现决策者对样本指标和决策单元的偏好,基于此模型,提出一种带有偏序锥的DEARA模型.最后,将所提出模型应用于我国铁路运输企业的效率分析上,通过实例表明所提出的模型在处理客观数据与主观因素并存的多属性决策中的合理性.

摘要:考虑可重复使用运载器再入段参数不确定性和外界干扰的影响,提出一种基于自适应模糊${{H

摘要:针对带容量约束的车辆路径问题,提出一种混合变邻域生物共栖搜索算法.设计基于客户点优先序列及车辆参考点模拟信息的有序编码,该编码方案使生物共栖搜索算法可以参与CVRP的离散优化;为了提高算法的全局搜索能力,根据有序编码特点构造3种共栖搜索算子,扩大搜索空间;同时,结合变邻域搜索算法设计客户点重置、交换和2-OPT三种局部搜索策略,以提高解方案质量.算例验证分析表明,所提算法能够有效地解决容量约束车辆路径问题,求解质量优于所对比算法,具有可靠的全局稳定性.

摘要:为了实现无线自组网络通信拒止的干扰需求,构建无线自组网络模型,并针对该模型提出一种基于强化学习理论的未知拓扑网络多节点干扰策略选择算法,以实时交互的方式进行在线学习.该算法无需获悉网络拓扑等先验知识,仅以网络流数目作为反馈信息,以多节点联合干扰的方式逐步学习最佳干扰节点.在不同参数的无线自组网中的仿真结果表明,所提算法在累积阻断网络流方面优于现有算法,且在新的奖赏标准下,所提算法仍具有优异的干扰性能.

摘要:针对混合值不完备系统,提出一种基于双邻域粗糙集模型的分类方法.首先,定义一个新的不确定距离度量函数-----联系度距离函数,进而建立基于联系度距离函数的双邻域粗糙集模型;然后,基于所建立的模型讨论该模型的属性约简算法,并给出基于属性约简、覆盖约简的双邻域粗糙集规则学习分类算法;最后,通过多个UCI 数据集进行实证分析,结果表明所提出的分类算法是客观有效的,特别是在缺失值较多的情况下,其优势更加明显.

摘要:增强型时间自适应支持向量机在针对单一概念漂移问题时展现出了良好效果,但是无法协同求解多个概念漂移问题.然而,在很多应用场景中,有时会包含数个具有内在相关性的非静态数据集,它们各自的分类模型应充分考虑这种关联.为了反映出各概念漂移分类模型之间的相关部分,提出共享矢量链的概念,并开发面向多任务概念漂移问题的共享矢量链支持向量机(SVC-SVM).在模拟数据集及气体传感器阵列漂移数据集上的实验结果显示,协同求解多个具有相关性的概念漂移问题能够有效提升各自的泛化能力.

摘要:针对协作式车队机动过程中存在燃油或制动延时的情况,建立车辆与车队动力学模型,综合考虑本车与相邻前车间的局部信息及领头车的全局信息,提出协作车队纵向控制策略.从避免Slinky-Effects效应出发,得到车队队列稳定条件,根据Lyapunov-Razumikhin方法证明车队中单车稳定性,并将两者相结合共同确定燃油或制动延时界限.在此基础上,分析车间距稳态误差及车队抖动与碰撞的避免条件.最后通过数字仿真检验上述设计,仿真结果对比表明了所提出控制策略具有较好的控制效果.

摘要:再生制动能够实现能量的回收利用,是电动汽车重要的工作模式之一.现有的制动力分配方案对蓄电池和电机的限制因素考虑不够充分,能量回收效率和制动效能较低.对此,提出一种基于信息融合架构下的新型再生制动控制策略.在蓄电池和电机限制因素的基础上,综合考虑增加电动车的续驶里程和制动时的舒适性、安全性等因素,对于电动汽车的不同行驶工况具有自适应性,能够实现能量高效回收;对车辆行驶速度和制动强度进行特征提取和制动模式分类,从而根据特征匹配结果切换制动模式.最后,通过搭建Matlab/Simulink整车动力学仿真模型,验证所提出控制策略的有效性和先进性.

摘要:针对传统电池供电系统能量有限问题,提出一种大范围无线可充电传感器网络(WRSNs)的数据路由和无线充电算法.以无线感知识别平台为基础,利用等边三角形的强覆盖性,并综合考虑网络路由协议和无线充电器特性对节点能量的影响,提出一种基于六边形路径的动态无线充电算法(IJRC_HP).算法包括两部分:依据充电器特性设计数据路由方法,使得能量接收功率高的节点承担更多的通信任务;依据该路由的特点设计充电方案,为能耗速度快的节点分配更多的充电时间.与等边三角形算法(TRIANGLE)、GRID算法进行仿真对比,实验结果表明,IJRC_HP算法在网络寿命提升、能量均衡、充电器移动效率和节点平均充电延时等方面具有优越性.

摘要:为实现低碳高效的运输服务,着眼整合城市客货短途运输系统,将地铁作为城市配送的骨干网络,提出基于地铁配送的选点-路径问题.从货物平均送达时间最小化角度出发,整体优化配送中心的选择、地铁出站点的选择和离开站点后的配送路径,设计改进递归粒度算法进行求解.以成都市地铁网络为例,验证模型和算法的实用性及有效性.结果表明,基于地铁开展城市配送,能够保证货物精准送达客户手中,且服务范围扩大不会显著影响货物送达时间,能够满足货物送达稳定性.

摘要:考虑动态的负荷需求和多种燃料资源,以经济成本和环境成本为优化指标,建立动态多燃料经济环境负荷分配的多目标优化模型,并提出一种多目标粒子群优化算法求解该类优化模型.模型采用动态负荷需求和多种燃料资源,更有利于节约电能成本和提高能源利用效率,但高维数、复杂非线性和多目标成为求解该优化模型的难点,故在算法中引入多目标解集更新策略和变邻域搜索策略.实验仿真结果表明,该模型是有效的,且采用所提算法求解这类模型时所获得的近似Pareto前端的精度明显优于其他算法.

摘要:高铁齿轮箱体的服役环境恶劣,疲劳和拉伸损伤同时存在,服役周期长,缺少故障损伤数据.为此,针对高铁齿轮箱体的服役特点和安全性需求,采用基于性能退化方法,利用声发射技术对箱体损伤过程进行监测,并提出一种利用Adaboost调整样本分布的方法建立退化模型来表征箱体损伤状态.通过对箱体损伤过程的声发射信号进行分析,实现箱体的有效故障诊断,将箱体拉伸损伤故障诊断的绝对误差控制在30s以内,疲劳损伤故障诊断的相对误差基本控制在1.1{%

摘要:研究利用高斯中继信道实现反馈信息传输情形下马尔可夫跳变线性系统的均方可镇定性问题.首先针对一般类型的高斯信道,从信息论角度给出上述马尔可夫跳变线性系统镇定所需要的必要条件;然后分别针对半双工串联中继信道以及非正交网络信道这两种特殊类型的高斯信道,在考虑传输信号存在平均功率约束的情况下,给出马尔可夫跳变线性系统的均方可镇定性与上述信道参量之间的内在联系;最后通过数值仿真例子验证了上述理论结果.

摘要:动态时间弯曲(DTW)距离支持时间序列的多种形变,具有较高的匹配精度,是一种重要的相似性度量方法.然而,该方法计算复杂度较高,制约了其在相似性搜索中的应用.为了平衡匹配精度与计算效率之间的矛盾,提出一种过滤搜索方法.首先,构造一种计算代价较低的DTW下界距离,用其进行粗略过滤,得到候选集;然后,利用提前终止策略,优化计算候选集中序列的DTW距离,得到搜索结果;最后,对所提出方法进行实验验证,结果表明,该方法能够提高DTW距离的相似性搜索效率,且具有非漏报性.

摘要:为了提高北斗接收机弱信号跟踪灵敏度,解决北斗信号中NH码跳变和比特跳变频繁限制相干积分时间加长的问题,提出一种基于相干积分的北斗弱信号优化跟踪算法.首先,利用分组比特匹配方法进行位同步/帧同步算法优化,实现全比特相干积分;然后,采用最大似然法对数据比特值进行估计和解码,实现跨比特相干积分;最后,利用卫星导航系统开发平台开展仿真验证,分别实现了20ms和40ms时间的相干积分,结果表明,采用40ms积分后信噪比提升约16dB.所提出算法能够稳定可靠地实现北斗信号位同步和帧同步功能,并快速地剥离NH码,消除数据比特跳变和NH码相位变化的影响,可实现全比特相干积分和跨比特相干积分,有效提高北斗弱信号跟踪灵敏度.

摘要:在统计过程控制中,为了利用专家信息减少不确定性,并在控制图模型中将不同属性的专家先验信息结合起来综合利用,提出一种新的广义标准灰数概念,将不同属性的专家信息结合在同一个空间上,用统一架构进行表征,并提出新的运算法则来计算这些多源异构的专家灰信息.结合经典贝叶斯理论,在灰数据背景下对统计质量控制图模型进行参数估计,并利用累积样本信息对参数进行迭代优化,使灰色区域不断收敛,降低不确定性.实例分析结果表明,这种灰贝叶斯迭代优化模型可以在小样本贫信息的情况下减少监测数据的异常波动,更准确地利用专家信息进行预警,并在样本累积过程中逐步偏重于实际数据,得到符合新样本信息的参数.

摘要:将动态控制舱位开放作为策略,研究乘客具有策略行为时航空公司舱位控制与动态定价问题.通过建立以舱位开放和价格变化为决策变量的多周期动态规划模型,讨论开放舱位和最优定价应满足的条件,并通过比较得出:实行动态舱位控制策略可缓解乘客策略行为对航空公司期望收益的影响.最后应用算例分析乘客策略程度对航空公司价格和期望收益的影响,同时发现:舱位控制不能完全消除乘客策略行为对期望收益的影响,但供应水平越高或乘客策略程度越大,其缓解策略行为的效果越明显.

摘要:针对评价信息为Pythagorean不确定语言变量且指标具有关联性的多指标决策问题,考虑到决策者的参照依赖和损失规避等有限理性行为,提出一种基于广义Choquet积分的Pythagorean不确定语言TODIM方法.首先,给出Pythagorean 不确定语言变量的定义及其相关理论;其次,考虑决策者的参照依赖行为,计算各方案相对于其他方案关于各指标的收益或损失值;再次,考虑决策者的损失规避行为,集成指标关联情形下方案的收益或损失值,得到每个方案相对于其他各个方案的个体感知优势度;最后,计算各方案的总体感知优势度,并依据总体感知优势度进行方案排序.一个雾霾污染治理的算例验证了所提出方法的实用性和有效性.

摘要:研究供需不平衡环境下的应急物资动态分配问题.考虑到台风灾害演变导致应急物资需求不断增长与应急物资供应相对紧缺之间的矛盾,将需求的演变设计成一个马尔可夫决策过程,建立基于马尔可夫决策的应急物资动态分配模型.通过二进制粒子群优化算法求解,最后将所提出模型应用于某台风发生时的救灾实例.实例分析表明,马尔可夫决策方法可以动态地做出合适的需求扑灭策略,使得整体的需求演变趋势保持平稳,整体的需求水平降到最低.

摘要:剖析三层双向闭环作业网络的作业机理,在此基础上建立以成本最小化为目标函数的数学规划模型.该问题属于NP问题,利用求解混合整数规划的传统割平面法(MIP-CPM法)求解效率不高.对此,设计基于三区段分步编码的改进遗传(简称IGA-3SC法)求解策略:给出解的三区段分步编码方案,构建基于三区段基因位取值的初始解生成机制,确定基于遗传操作的解更新过程,最终形成IGA-3SC求解策略.设计不同规模的仿真实验,对两种方法进行数值研究.数值仿真分析表明,IGA-3SC求解策略总体性能优于传统MIP-CPM方法,可以得到比MIP-CPM求解方法更高质量的解,在计算速度上也有较好表现.

摘要:根据绳牵引并联机器人系统的耦合性和非线性,以6-DOF八绳牵引并联机器人(WDPR-8)系统为研究对象,设计一种基于系统动力学方程的PD控制律,并构造出一种李雅普诺夫函数;基于李雅普诺夫稳定性理论以及LaSalle定理对非线性并联控制系统进行稳定性分析,结果表明,WDPR-8支撑系统呈渐近稳定特性.针对用于风洞试验的飞机模型支撑,通过仿真实验验证所设计控制律的正确性和可行性.仿真结果表明,系统的控制性能良好,可为实际应用提供依据.

摘要:为解决过程神经网络的隐层结构和训练速度问题,在极限学习机的基础上,提出一种混合优化的结构自适应极限过程神经网络.首先,采用在隐层中逐次增加过程神经元节点直至满足输出误差的方式完成模型结构自适应;然后,为消除冗余节点,提出对新增临时节点输出实施Gram-Schmidt正交化完成相关性判别;最后,构建一种量子衍生布谷鸟算法,对新增节点输入权函数正交基展开系数实施寻优.仿真实验以Mackey-Glass和页岩油TOC预测为例,通过对比分析验证所提出方法的有效性,仿真结果表明所得模型的逼近效率和训练速度有明显提高.

摘要:观测矩阵是压缩感知理论的重要研究内容,然而已有的观测矩阵没有与重构效果相关联,存在不稳定和重构精度低等缺陷.为了提高信号重构的效果,提出以高斯观测矩阵为基础,以重构误差为目标函数,采用标准蝙蝠算法对观测矩阵进行优化.为了验证所提算法的效果,以信号和图像为例,与其余5个算法进行比较,仿真结果表明,所提算法具有较大的稳定性和较高的重构精度.