摘要:随着智能运输的发展,动态车辆路径问题(Dynamic vehicle routing problem,DVRP)已引起学界的日益关注.分析DVRP的特征,从动态要素的角度将DVRP模型分为基于动态需求的VRP、基于实时交通信息的VRP、基于动态需求和实时交通信息的VRP三种类型,并进行分类综述.在此基础上,对3类DVRP模型的路线更新策略及求解算法的研究进展进行介绍,最后指出DVRP未来的发展趋势.

摘要:有限等待限定了工件在相邻机器间的等待时间上下限,普遍存在于中间产品性质不稳定且存在运输作业的车间环境中.工件可拒绝的有限等待置换流水车间调度是对工件拒绝和工件调度的联合决策,要求确定拒绝工件集合并给出被接受工件的调度方案.针对这一联合决策问题,以最小化总拒绝成本与总拖期成本之和为目标,并为最大完工时间(Makespan)设置上限约束,结合问题特征提出一种协同进化遗传算法.该算法将染色体编码分解为工件拒绝和工件序列两个子集,基于调度规则生成初始种群,引入协同进化策略依次进化子集种群,并提出基于记忆的动态概率参数设计方法以确定遗传算子的执行概率,设计解码规则以保证解的可行性并优化总成本.最后,通过数据实验验证了所提出算法及相关策略的可行性和有效性,并分析了问题参数对算法性能的影响.

摘要:针对车辆主动悬架系统参数不确定性所引起的控制稳定性问题,提出一种基于线性分式变换的混合${H_2/H_∞

摘要:海基系统性能退化机理分析和预测对于提高海基系统的生存能力具有重要意义,但需要考虑不确定条件下的多种类型信息,传统方法在处理海基系统的不确定性时效果欠佳,而置信规则库(BRB)作为证据推理方法中的知识库又无法同时处理参数精度优化和组合爆炸问题.对此,采用BRB参数与结构联合优化方法,建立双层优化的海基系统置信规则库最优决策结构,以AIC(Akaike information criterion)为外层模型优化目标,MSE(Mean square error)为内层模型优化目标,实现同时优化的目的.对比模型输出和实际输出,并采用支持向量机(SVM)进行实验,结果表明,采用具有最优决策结构的海基系统置信规则库建模不仅可以降低模型中规则的数量,也可提高建模精度,验证了所提出方法的有效性.

摘要:针对具有参数不确定、强耦合的多电机卷绕系统,提出一种分散最优保性能控制方法.首先,将多电机卷绕系统看成由若干动态区间子系统组成的综合系统,引入区间矩阵以处理子系统模型中的设定值改变和不确定参数;在此基础上设计基于状态反馈的分散最优保性能控制器,得到控制器存在的线性矩阵不等式(LMI)充分条件;最后以三电机卷绕系统为研究对象,对所设计的控制器进行仿真和平台实验,实验结果表明,所提出的分散最优保性能控制能有效降低控制代价,增强系统的抗干扰能力,保证张力和速度的控制精度.

摘要:对于多传感器多目标跟踪问题,系统偏差对航迹融合精度有较大影响,因此在信息融合系统中,首先要对各传感器的系统偏差进行估计,而在含错误关联和观测野值的复杂环境下,传统系统偏差估计方法的性能会严重退化.对此,提出一种具有递推形式的近似最小一乘稳健估计算法,以减少异常噪声对偏差估计的不利影响.使用平方根平滑逼近函数替代最小一乘法的目标函数,基于牛顿方向及其秩1修正推导出该方法的递推求解框架.基于条件数分析,证明所提出算法的数值稳定性好于Huber方法.通过两个仿真算例,将所提出算法与已有其他算法进行对比验证.仿真结果表明,在含错误关联和观测野值的条件下,所提出算法可以改善偏差估计精度,并且明显好于已有的其他算法.

摘要:针对多维背包问题(MKP)约束性强和复杂度高的特点,提出一种新型二级协作果蝇优化算法(TCFOA).提出一级果蝇和二级果蝇的产生机制,将二级果蝇划分为开发用果蝇和探索用果蝇两类以协调开发与探索之间的平衡;设计果蝇交流策略以及基于全局性价比的解的修复补偿机制,并利用二级结构扩大搜索范围、改善一级果蝇的质量,以提高求解质量.基于MKP两个标准测试集的测试结果和算法性能对比,表明TCFOA在求解MKP方面具有较强的优势.

摘要:针对深层卷积神经网络在有限标记样本下训练时存在的过拟合和梯度弥散问题,提出一种从源模型中迁移知识训练一个深层目标模型的策略.迁移的知识包括样本的类别分布和源模型的低层特征,类别分布提供了样本的类间相关信息,扩展了训练集的监督信息,可以缓解样本不足的问题;低层特征包含样本的局部特征,在相关任务的迁移过程中具有一般性,可以使目标模型跳出局部最小值区域.利用这两部分知识对目标模型进行预训练,能够使模型收敛到较好的位置,之后再用真实标记样本进行微调.实验结果表明,所提方法能够增强模型的抗过拟合能力,并提升预测精度.

摘要:孪生支持向量机(TwinSVM)相比支持向量机在解决类别不平衡数据问题上具有优势,但其在训练数据不足时受训所得分类器的泛化能力较差.针对此问题,探讨一种知识嵌入的迁移孪生支持向量机(KE-T-TwinSVM). 该分类器不但继承了TwinSVM的优点,还可基于知识嵌入的思想利用从相关领域学到的知识来辅助学习以提高分类效果.各种真实数据集上的实验结果表明,所提出的分类器在目标领域数据不足和不平衡情况下具有更佳的性能.

摘要:对于犹豫模糊元中的不同隶属度值赋予不同的权重,由此构造出一种应用范围更广、更符合实际需要的犹豫模糊集合 ----- 加权犹豫模糊集合.针对加权犹豫模糊集中的加权犹豫模糊元,定义了加权犹豫模糊集合和加权犹豫模糊元的并、交、余、数乘和幂等运算及其运算法则,并讨论它们的运算性质;同时,给出加权犹豫模糊元的得分函数和离散函数,进而给出一种比较加权犹豫模糊元的排序法则.在此基础上,提出两类集成算子:加权犹豫模糊元的加权算术平均算子和加权犹豫模糊元的加权几何平均算子,并针对专家权重(已知和未知)的两种情形,将加权犹豫模糊集合应用于群决策,给出两种基于加权犹豫模糊集合的群决策方法.最后,通过一个应用实例表明所提出的群决策方法的有效性和实用性.

摘要:锂电池荷电状态(SOC)是反映电池使用情况的重要参数之一.在锂电池实际工作过程中,电流传感器测量时的漂移电流会对SOC估计精度造成很大影响.对此,提出一种加入漂移电流的Drift-Ah积分法,建立SOC的噪声组合模型,并采用容积卡尔曼滤波算法(CKF)实现锂电池的SOC估计.最后,对锂电池进行模拟工况实验,仿真结果表明,所提出的估计算法可以有效抑制漂移电流的干扰,精度高且复杂度低.

摘要:针对一类不确定非线性离散系统,提出一种带有自动可调伸缩因子的模糊自适应控制方法.该控制器设计方法的优点是模糊逻辑系统的逼近精度不再依赖于模糊逻辑系统的结构和规则数目,参数自适应律调节与被逼近函数的特征和逼近精度有关,因此能有效减少在线估计的参数数目,且设计方法能够保证闭环系统的所有状态半全局一致终极有界.最后,通过数值仿真算例表明所提出方法的有效性.

摘要:针对一类欠驱动系统的跟踪控制问题,提出一种基于非线性干扰观测器的控制策略.首先给出一种基于跟踪误差的输出函数,通过等式变形和Butterworth低通滤波器解决未知控制方向问题;其次,引入一种新型非线性干扰观测器,对系统未知模型进行补偿,使控制器的设计无需知道系统的结构和参数;再次,通过对系统的内部动态和外部动态的分析,证明闭环系统的输出收敛于原点,跟踪误差信号一致最终有界;最后,将该方法应用于小车倒立摆模型,仿真结果表明了所提出方法的有效性.

摘要:一致性分类器是建立在一致性预测基础上的分类器,其输出结果具有很高的可靠性,但由于计算框架的限制,学习的时间往往较长.为了加快学习速度,首次将一致性预测与多输出极限学习机相结合,提出基于两者的快速一致性分类算法.该算法利用了极限学习机,能够快速计算样本标签的留一交叉估计的特性,极大地加快了学习速度.算法复杂度分析表明,所提算法的计算复杂度与多输出极限学习机的算法复杂度相同,该算法继承了一致性预测的可靠性特征,即预测的错误率能够被显著性水平参数所控制.在10个公共数据集上的对比实验表明,所提算法具有极快的计算速度,且与其他常用一致性分类器相比,该算法的平均预测标签个数在某些数据集上更少,预测结果更有效.

摘要:针对粒子滤波存在计算效率低和因粒子贫化导致的计算精度下降问题,基于KLD(Kullback Leibler distance)采样和蝙蝠算法,提出一种可动态调整粒子规模的自适应粒子滤波算法.首先,在重要性采样中利用KLD采样动态调整粒子规模;然后,使用蝙蝠算法定向优化粒子集,并在迭代更新中使蝙蝠算法和KLD采样相互作用,从而达到同时提升计算精度和计算效率的目的.实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

摘要:针对存在恶意攻击的多智能体系统一致性控制问题,提出一种快捷有效的安全一致性算法.采用选取中间值的筛选方法,将同一时刻采集到的邻居信息值按从小到大序列排序,选取位于中间序列的信息值用于节点自身的状态更新,该算法较传统一致性算法减少了计算复杂度,同时降低了系统所需较强的网络连通条件和信息储备所需的资源,使得整个系统变得更加简单、灵活.利用迭代学习和凸包条件,通过创建具有与原系统有向图相同连通条件的虚拟网络拓扑图,证明了系统在满足特定的网络拓扑的条件下,能够实现安全一致.仿真结果验证了所提出算法的有效性.

摘要:随着无线网络技术的发展与手机网民人数的激增,以微信、微博等新媒体为平台的自媒体网络舆情逐渐取代传统媒体舆情,成为舆论场上的主导力量,并对社会的稳定产生了重要影响.基于此,首先界定自媒体网络舆情转发网络的相关概念,论述转发网络的转发效应;然后剖析自媒体网络舆情转发效应的影响因素,构建基于转发效应的自媒体网络舆情扩散模型,并在此基础上,对舆情扩散模型进行了仿真分析.通过仿真分析发现,转发网络中的超级群组是自媒体网络舆情迅速扩散的中心和节点,使得自媒体网络舆情扩散出现了明显的动态舆情级联特征,进而使其在出现、增长与稳定等阶段具有发散性特征,并以合并、超级群组和集中式拓扑结构等效应形式进行着扩散和传播.

摘要:为实现养老金的保值增值,基金管理人将养老金投资于金融市场.假设金融市场包含一种无风险资产、一种股票和一种零息票债券,其中,利率期限结构满足随机仿射利率模型,而股票价格波动率满足Heston随机波动率模型.基金管理人希望寻找一种最优投资组合以最大化其终端财富的期望效用.假设基金管理人对风险的偏好满足幂效用或指数效用,运用随机动态规划原理和变量替换方法,得到幂效用和指数效用下最优投资策略的显式解.最后,通过数值算例分析主要模型参数对最优投资策略的影响.研究结果表明,利率风险、股市波动风险以及缴费率都对缴费确定(DC)型养老金的投资决策产生较大的影响.

摘要:针对不确定信息条件下目标威胁评估缺乏融合作战意图信息的现状,提出一种基于IFIOWA算子并融合目标作战意图信息的目标威胁评估方法.首先,基于战场目标不确定信息,以直觉模糊集为基础,利用直觉模糊诱导有序加权平均算子(IFIOWA)进行信息集结;其次,利用灰色关联群决策方法将作战意图信息与指标值知识测度进行融合,作为IFIOWA算子诱导值;再次,通过最小二乘方法融合基于指标排序位置权重和基于评估信息权重,获得多类型融合的IFIOWA算子位置权重;最后,基于IFIOWA算子对指标信息进行集结,并利用理想解贴近度的方法计算目标威胁度.威胁评估算例表明,所提方法能够融合目标作战意图信息,评估结果合理有效.

摘要:模糊语言决策方法是决策领域的热点研究内容之一.比较现有模糊语言决策方法研究中广泛使用的决策矩阵,提出对象-语言值决策矩阵表示决策专家根据决策属性给出的评价语言信息,分析对象-语言值决策矩阵在区分明晰、部分未知及犹豫的模糊语言决策问题中的优势;借鉴经典TOPSIS决策方法及向量运算,给出基于对象-语言值决策矩阵的正负理想解确定方法以及备选对象与正负理想解的伪距离和贴近度计算方法,分析伪距离和贴近度的相关性质;基于2-元组语言表示模型,提出基于对象-语言值决策矩阵的模糊语言TOPSIS决策方法.通过实例分析,并与已有3种重要的模糊语言决策方法进行比较,比较结果说明所提出的决策方法可以克服已有决策方法的不足, 是一种可选的模糊语言决策方法.

摘要:制造商收到产品订单申请后通常需要综合考虑订单收益和交货违约风险进而作出是否接受订单的决策.现实中交货违约风险可能沿供应链向下游传导,如何在考虑风险传导情形的基础上估计订单交货违约风险进而作出正确的订单接收决策,这是一个需要关注的研究课题.对此,提出一种考虑风险传导情形的订单接受决策方法.首先,依据供应链自身的构成和特点,针对导致订单产品交货违约的两种情况,即订单产品质量不达标和订单产品交货延迟,构建涉及多级供应商的描述订单产品交货违约事件的故障树;其次,依据故障树分析的原理计算订单产品交货违约的概率;再次,通过计算制造商接受订单的预期收益,作出是否接受订单的决策;最后,通过一个算例表明所提出方法的可行性及潜在应用.

摘要:研究属性权重完全未知的犹豫模糊决策问题.针对犹豫模糊元中人为添加元素导致的主观性过强问题,提出一种基于新型符号距离的犹豫模糊决策方法.首先,根据犹豫模糊集元素之间的方差以及元素个数定义一种含有对数函数的新型犹豫度,并基于新型犹豫度定义新型犹豫模糊符号距离;然后,基于新型符号距离给出一种属性权重完全未知的数学规划模型得出属性权重,并利用加权符号距离对方案进行排序;最后,通过数值案例表明所提出方法区分度明显并且合理、有效.

摘要:针对P2P网络借贷交易的双边市场特征,提出一种P2P网络借贷的双边拍卖机制,用于改进国内P2P网络借贷市场的交易机制.首先,证明P2P网络借贷的双边拍卖机制满足激励相容特征,并且存在纳什均衡解.然后,根据该机制定价函数中的激励或惩罚系数,探讨借款人和贷款人的最优拍卖策略,并提供不同情形下的最优定价方案.最后,结合算例分析指出,该机制的定价随着激励或惩罚系数的变化而变化,可以向Prosper拍卖机制或拍拍贷撮合机制转变,并且在不影响机制最优性的前提下,可以调整激励或惩罚系数来改进借款人的支付成本;不同的借款人也可以根据自己对借款需求的紧迫性,自由选择不同情形下的拍卖机制.

摘要:为提高灰色预测模型的预测精度,针对传统含时间幂次项灰色预测模型的局限性,根据实际应用的需要,提出一种改进的含时间幂次项灰色模型NGM(1,1,t^{\gamma

摘要:为解决部分断面悬臂式掘进机行进路径规划问题,实现掘进机的无人化掘进,提出基于变异自适应粒子群算法(VSPSO)和行为规则栅格网络(A-G)的掘进机动态路径规划方法.通过分析掘进机行进特征和煤矿井下巷道特征,建立基于行为规则的栅格网络模型和代价模型,给定代价函数的类型及耗费系数的取值范围,以巷道模拟数据为基础,通过所提出的VSPSO算法和6种改进型PSO算法进行掘进机行进路径规划并对结果进行比较.比较结果表明,在测试函数下,VSPSO算法收敛速度更快、收敛精度更高,在行为规则栅格网络模型下,VSPSO算法的收敛速度与精度最高,且能够规划出符合掘进机行为特征的最优行进路径.

摘要:针对无刷双馈电机,提出一种转差型矢量控制策略.首先,在任意旋转mt坐标系下,推导无刷双馈电机的状态空间模型;然后,给出转差型矢量控制系统设计方法,根据控制电机转子磁链给定值和转矩给定计算控制电机电流分量和转差给定,通过调节控制电机定子电流励磁分量、转矩分量对转子磁链和转矩进行控制.仿真结果显示,所提出控制策略对指令的跟踪性能和对负载的调节能力优异,对参数偏差具有鲁棒性.

摘要:研究一类时滞非线性切换系统的有限时间滑模控制问题.针对所研究的系统模型,构造每个子系统对应的积分滑模面,基于滑模控制理论,设计带有状态时滞的滑模控制器使得每个子系统能在有限时间内到达相应的滑模面上,并对系统中存在的非线性项采用Lipschitz条件进行处理.根据多李亚普诺夫函数、平均驻留时间方法以及分割策略引理,给出滑模趋近段和滑模动态有限时间有界的充分条件,并通过对线性矩阵不等式的求解得到控制器增益.最后,通过一个数值仿真例子验证该设计方法的有效性.

摘要:以伺服电机驱动的连铸结晶器振动位移系统为研究对象,针对系统输入和状态受限问题,考虑系统存在的参数不确定性和负载转矩扰动影响,设计一种基于观测器的预设性能自适应控制器.首先,针对系统存在的参数不确定性、负载转矩扰动等问题,基于Lyapunov函数设计变增益扩张状态观测器,在保证观测精度的同时,削弱峰值现象;其次,考虑状态和输入受限的情况,将预设性能函数与Backstepping技术相结合设计控制器,构建指令滤波器解决“计算膨胀”问题,引入动态补偿量对观测器及受限状态产生的误差进行补偿,并对所设计的控制器进行稳定性分析;最后,通过仿真对比实验验证控制器的有效性.

摘要:针对一类带有多源干扰和常值故障的随机系统,研究其抗干扰和故障诊断问题.多源干扰包括由外源系统生成的部分信息已知的干扰和白噪声干扰两类.第1类干扰包含状态和干扰耦合,不仅可以代表一类部分信息已知的干扰,还可以代表一类随机干扰,且耦合增加了系统的复杂性,导致必然等价原则的无效.为了解决这个问题,提出复合极点配置和线性矩阵不等式(LMI)方法相结合的策略.首先,设计随机干扰观测器来估计第1类干扰;其次,设计随机故障诊断观测器来估计系统故障.基于此,结合容错控制和随机控制,提出基于观测器的复合容错控制策略,在满足一定条件下,该策略可以保证复合系统满足依均方渐近有界.最后,通过仿真验证所提出策略的正确性与有效性.