摘要:二维弹道修正弹是对制式弹药的智能化改造,是一种低成本且具有一定打击精度的新型“简易制导”弹药.在此,介绍近几年主流的二维弹道修正机构方案,分析各机构的适用条件和实施难点所在.对于修正控制算法方面,总结应用非智能算法进行修正控制的优缺点,着重介绍近年来发展迅猛的智能控制算法在制导控制方面的应用,并简述智能算法在弹道修正控制领域应用时需进一步研究的方向和问题.

摘要:我国城市轨道交通已进入快速发展期,准确预测城轨交通短时客流量,对于城轨运营安全、运营效率及运营成本具有重要意义.城轨交通短时客流量由于具有强随机性、周期性、相关性及非线性的特征,浅层模型的预测精度并不理想.对此,基于深度信念网络(DBN)和支持向量回归机(SVM),提出城轨交通短时客流深层预测模型(DBN-P/GSVM),同时基于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)实现SVM的参数寻优.最后,对成都地铁火车北站客流量预测进行实例分析.结果表明,DBN-P/GSVM深度预测模型在均方误差、均方根误差、绝对误差均值及绝对百分比误差均值等方面均优于浅层模型——GA-SVM模型、PSO-SVM模型和BP神经网络模型,以及深层模型长短期记忆网络(LSTM)与LSTM-Softmax.

摘要:Pythagorean模糊集在直觉模糊集的基础上扩大了适用范围,三角模糊数在决策过程中可以保留决策者较多的不确定信息.鉴于此,首先提出三角Pythagorean模糊集的定义及其欧氏距离表示;然后定义三角Pythagorean模糊加权平均(TPFWA)算子、广义三角Pythagorean模糊加权平均(GTPFWA)算子、三角Pythagorean模糊加权几何(TPFWG)算子和广义三角Pythagorean模糊加权几何(GTPFWG)算子,并对算子所满足的幂等性、有界性和单调性予以证明;最后通过一个医药代表选择的多准则决策问题和灵敏度分析验证所提出算子的合理性和有效性.

摘要:无功补偿对电网减少线路损耗、提高故障应对能力和稳定性等有着显著作用.为此,基于电网拓扑电气介数模型,针对有限经济约束的电网输电线路N-1故障,考虑电网系统无功补偿的经济性约束和潮流方程电气约束,建立包括最小发电费用、最大网损降幅和最优裕度提升为目标函数的优化模型,求解输电线路N-1故障情况下的无功补偿策略的最优选址定容.最后,考虑到构建的混合整数非线性模型的复杂性与难以凸化松弛,通过改进的精英策略的自适应遗传算法求解最优潮流问题,并通过IEEE-14节点标准测试系统进行算法验证,从而表明所提出算法的有效性以及策略的可行性.

摘要:风电是重要的清洁可再生能源,将其引入智能电网中对节能减排有着重要的意义.为降低大规模风电不确定性给电网调度带来的影响,提出一种基于随机模型预测控制的风电与传统机组协调调度方法.考虑了部分传统机组需要人工调度而无法频繁、连续操作的情况,并引入可调负荷以增加系统可调度能力.构建基于混合整数二次规划(MIQP)的风电调度目标函数,以及包括机组最大可调节次数、最小运行/停机时间、可调度负荷总能量需求一致性、风电切负荷比例等约束.提出两阶段场景缩减方法以实现典型场景的快速筛选.通过与传统开环调度方法的性能对比表明所提出方法的可行性与有效性,并在此基础上进一步分析机组启停次数和可调度负荷对系统运行的影响.

摘要:蝙蝠算法作为一种新型元启发式进化算法,不可避免在进化过程中存在陷入局部极值的危险.为了有效提高蝙蝠算法的进化性能,提出一种自适应协同进化的蝙蝠算法(ACEBA).为保证算法具有良好的进化结构,提出采用自适应进化种群结构,使得种群结构能够依据种群多样性在集中式结构与分布式结构之间进行切换.为协调实现主种群的勘探和子种群的开采,引入优良个体解对速度和位置进行更新,并在主种群和子种群内采用相适应的更新方式,同时将原有固定参数推广到自适应变化,并对蝙蝠行为的多普勒效应进行补偿.最后对所提出的算法进行收敛性分析和仿真验证,并与相关算法进行对比分析,充分验证了算法的正确性和有效性.

摘要:针对多智能体系统中等式约束下的二次凸优化问题,给出一种事件驱动机制下的分布式优化算法.该算法可以降低每个智能体控制协议的更新频率以及智能体之间的通信负担.基于图论和李雅普诺夫函数方法给出两种不同的事件触发条件,其中第2种事件触发条件不需要拉普拉斯矩阵的最大特征根的信息,可实现算法全分布式实施.两种事件触发条件均可实现算法渐近收敛到优化值,避免智能体控制协议的连续更新以及智能体之间的连续通信,同时保证每个智能体相邻事件触发时刻的时间间隔大于0,避免持续事件触发.将所提出的算法应用于Matlab仿真环境中进行仿真验证,仿真结果验证了所提出算法的有效性.

摘要:针对花朵授粉算法(FPA)寻优能力的不足,提出3种策略对其进行改进.双向学习策略能够加强FPA的局部搜索能力;仿嗅觉搜索策略不仅能增加种群的多样性,还能提升算法的全局寻优能力;动态转换概率策略能够有效地平衡全局搜索与局部搜索之间的切换.基于上述策略,提出一种具有更强搜索能力的改进型花朵授粉算法(IFPA),并在此基础上提出一种新的水火电优化调度模型.该模型在考虑火电站煤耗成本最小和供电公司利润最大的同时,还考虑采用一定的补偿策略使得消费者降低电能的需求.最后,利用IFPA解决考虑需求响应的水火电优化调度.仿真结果表明,改进的算法具有收敛速度快、精度高等优点,考虑了需求响应的水火电优化调度模型可降低消费者对电能的需求,进而降低火电站的煤耗成本.

摘要:正余弦算法是一种新的基于种群的随机寻优方法,利用正余弦函数使解震荡性地趋于全局最优解,其线性调整策略及较弱的局部搜索能力严重地影响了算法的性能.为了提高正弦余弦算法的计算精度,提出基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法.新算法采用基于对数曲线的非线性调整策略修改控制参数,利用精英个体的混沌搜索策略增强算法的开发能力,并将基于该策略的正余弦算法与反向学习算法交替执行增强算法的探索能力,降低算法的时间复杂度,提高算法的收敛速度.对23个基准测试函数进行仿真实验,与改进的正余弦算法以及最新的基于启发式的算法进行比较,深入的参数实验分析以及比较结果验证了所提出算法的有效性,统计分析证实了所提出算法的优越性.

摘要:针对约束优化问题,提出一种约束处理的新策略,运用字典序方法同时优化问题的目标函数和约束违背程度,设计一种新型帝国竞争算法.该算法给出成本和归一化成本的新定义,以避免殖民国家势力为零,并应用嵌入殖民地间全局搜索的同化、基于优秀殖民地的革命、殖民国家的差分进化和新型帝国竞争等策略提高求解质量.基于两组约束优化标准测试函数的实验结果和算法对比表明,结合字典序方法的新型帝国竞争算法在约束优化问题的求解方面具有较强的优势.

摘要:可移动唇罩式变几何进气道高超声速飞行器是指飞行器发动机前端设有一个能沿着来流方向前后平移的唇罩,从而能够实现飞行器的最大气流捕获,以提高发动机的机动性能.针对变几何进气道飞行器强非线性以及存在参数不确定性等特点,提出一种基于非线性干扰观测器的自适应模糊控制策略.首先,基于反步思想将变几何进气道飞行器模型分解为速度子系统和高度子系统,并将其转化为严反馈形式控制系统;其次,利用模糊逻辑系统并结合自适应技术在线逼近模型参数不确定项;再次,采用非线性干扰观测器补偿模糊系统逼近误差和飞行器建模误差;最后,通过仿真结果表明所设计的控制器能对飞行器速度和高度参考指令实现准确、稳定地跟踪,并验证了变几何进气道飞行器的优势.

摘要:基于网络的工业控制系统作为信息物理系统(CPSs)的一种重要应用正迅猛发展.然而,近年来针对工业控制系统的恶意网络攻击引起了人们对CPS安全问题的广泛关注.拒绝服务(DoS)干扰攻击作为CPS中最容易发生的攻击方式得到了深入研究.对此,提出一种能量受限的、周期的DoS干扰攻击模型,攻击的目的是增大无线信道发生数据包随机丢包的概率.基于一类CPS简化模型,考虑CPS中传感器与控制器(S-C)之间无线信道同时存在DoS干扰攻击和固有随机数据包丢失的情况,采用状态反馈,基于随机Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法得到可以保证系统稳定的充分条件,并利用系统稳定的充分条件和锥补线性化算法设计控制器.最后,通过两个数值仿真例子验证所提出控制策略的有效性.

摘要:基于云计算的控制系统(简称云控制系统)由以云节点形式存在的控制器、传感器和执行器组成,各节点之间通过网络交换数据.针对云控制系统中云节点分布式运行和矩阵类型数据被广泛使用使系统运行状态难以观测的问题,设计并实现了一种云监控系统.该系统采用客户端/服务器架构,使用重构技术将性能稳定、功能丰富的控件以API的形式集成在系统中,满足了自定义监控界面的需求,提高了系统的可靠性.基于TCP/IP协议实现同云节点的双向通信,在获得云节点数据的同时支持数据在线调整,以达到连续监控的目的.通过设置线程池,以异步通信的方式实时获取并显示云节点的数据,达到监控与云节点数据同步.针对云计算中被广泛使用的矩阵类型数据,提供全元素的监控支持.最后,以直流电机系统为被控对象,基于阿里云平台的动态仿真和本地云平台的实际实验,验证了所提出云监控系统的可行性和实用性,促进和完善控制系统与云计算结合在实际中的应用.

摘要:一致性是多智能体系统分布式协同控制的核心.以往关于一致性问题的研究大多集中在个体间只有正权重相互作用的网络中.现研究符号网络(网络中个体间既存在正权重相互作用又存在负权重相互作用)下二分一致性的牵制控制问题.针对外界输入仅作用于网络节点二元划分的同一簇个体和外界输入分别作用于网络节点二元划分的两簇中个体两种情形,给出其二分一致性稳态值的定量化描述,即如果外界输入只控制其中一簇的个体,则当外界输入作用为正(负)权重时,受到外界输入直接影响的 一簇个体的状态收敛到外界输入(外界输入的相反数),另一簇个体状态收敛到外界输入的相反数(外界输入);如果外界输入以相反的权重符号分别控制两簇中的个体,则由正(负)权重外界输入控制的一簇个体状态收敛到外界输入(外界输入的相反数),另一簇个体状态收敛到外界输入的相反数(外界输入).仿真研究验证了所提出理论的有效性.

摘要:张量指数函数已经广泛应用于控制论、图像处理和各个工程领域.鉴于此,在矩阵广义逆的基础上,首次在张量内积空间上定义一种有效的张量广义逆,从而构造张量Padé逼近的一种连分式算法.利用张量t-积成功计算张量的幂,由此递推地给出张量指数函数的幂级数展开式.在前面两个工作的基础上,利用设计的连分式算法逼近张量指数函数,其特点在于,该算法可以编程实现递推计算,而且在计算过程中不必计算张量的乘积,也不必计算张量的逆.给出的两个张量指数函数的数值实验表明,将连分式算法与目前通常使用的截断法进行比较,在不降低逼近阶的条件下,所提出算法是有效的.如果张量的维数较大,基于张量广义逆的连分式算法仍然具有一定优势.

摘要:针对Femtocell网络中存在的干扰问题,提出一种基于Stackerlberg博弈和议价博弈的功率控制策略.首先,给出既可以使Femtocell网络系统容量最大化,又可以体现效用公平的效用函数;然后,在保证宏小区用户效用最大化的条件下,考虑到Femtocell家庭用户的收益,给出Stackelberg博弈模型;接着,考虑到Femtocell家庭用户之间的效用公平和最小服务质量要求,给出基于议价博弈的Kalai-Smorodinsky议价解,并证明议价解的存在性和唯一性.使用拉格朗日乘子法给出宏小区的最优价格,保证宏小区的效用最大化.仿真结果表明,该策略在满足宏蜂窝网络效用最大化的情况下,不但能够满足Femtocell家庭用户最小服务质量需求和公平性,而且Femtocell网络的收益也能得到较好的保证.

摘要:分析基于联合补货策略的供应商选择与商品订货量分配协同决策问题,设计一种有效的改进差分进化算法(Improved differential evolution,IDE)进行求解.在考虑商品异质性带来的分组约束基础上,构建一种拓展的供应商选择与订货量分配协同决策新模型.对比算例分析表明,IDE在求解此问题及其扩展问题时优于标准差分进化算法和模拟退火算法,随机生成的大规模算例进一步验证了IDE求解此类复杂问题的优越性.

摘要:在转销和代销这两种典型的线上渠道模式下,构建制造商、实体店和电商之间的博弈模型,探讨线上渠道模式与制造商分销策略之间的匹配关系.研究结果表明:当消费者对产品差异的敏感程度较小(较大)时,制造商的分销策略选择与线上渠道模式无关,其会选择线下销售低端(高端)产品,线上销售高端(低端)产品的分销策略;当消费者对产品差异的敏感程度适中时,若线上为转销模式,则制造商应该选择线下销售高端产品,线上销售低端产品的分销策略;若线上为代销模式,则制造商应该选择线下销售低端产品,线上销售高端产品的分销策略.在不同的分销策略情形下,增大线上线下销售产品的差异化程度有利于提高制造商的利润水平.研究结果为线上线下渠道实现融合发展提供了理论指导.

摘要:低碳背景下,将产品的减排量作为状态变量,借助微分博弈研究由供应商和制造商组成的两级供应 链长期动态合作减排和政府补贴策略问题.分别构建集中式和无成本分担的分散式微分博弈模型,并通过引入成本分担契约实现供应链系统利润的Pareto改善,得出并比较了3种决策情形下供应商和制造商各自相应的最优反馈均衡策略,以及产品减排量随时间变化的最优轨迹;然后,讨论政府补贴行为与企业选择合作减排行为之间的互动博弈,发现政府减排补贴的引入改变了3种决策情形下供应链成员的最优减排努力水平和利润的大小;最后,通过算例对相关参数进行灵敏度分析,验证了结论的有效性,为供应链上下游企业长期开展合作减排以及政府制定补贴政策提供了科学依据.

摘要:在“互联网$+$回收”环境下,考虑人们对传统回收渠道以及网络回收渠道的态度,建立基于不同消费者行为的回收模型,研究传统回收商、网络回收商和再制造商对再生资源的回收策略.研究结果表明:在竞争回收时,网络消费者比例和普通消费者对网络回收渠道的接受程度同时影响定价决策,且网络消费者比例越高回收价格越低,普通消费者对网络回收渠道的接受程度越高回收价格越低;在联盟回收时,回收价格不受网络消费者比例和普通消费者接受程度的影响,回收商收益增加,但再制造商的收益受损.再制造商为了减少损失,可以设计收益分配机制与回收商进行合作,增加供应链收益.根据模型分析,认为联盟回收是最佳回收方式,政府应整合上下游企业,推动“互联网$+$回收”平台化、规模化发展.

摘要:针对制造商在传统实体渠道的基础上积极开辟网络渠道的双渠道供应链,从消费者效用理论角度构建单一渠道和双渠道供应链Stackelberg博弈模型,在零售商创新投入和消费者渠道偏好扰动因素下,探讨制造商开辟网络渠道形成的渠道竞争效应,寻求供应链系统的组合优化策略,通过一个双重协调机制改善供应链运作效率.研究表明:批发价格、零售价格及创新投入水平的最优组合策略可实现供应链优化;制造商和零售商利润均与创新投入水平呈特定函数关系;网络渠道的引进可降低零售商定价和利润,减少实体渠道市场份额,但总需求增加;双重协调机制可缓解渠道冲突.最后通过数值仿真结果验证了协调机制的可行性.

摘要:基于决策者评价信息包含主观成分与客观成分的基本假设,将随机模拟与滤波分析方法相结合,提出随机滤波决策方法分离主客观成分,运用大数定律分析以客观成分均值作为方案排序标准的理论基础与物理意义,论证该方法的收敛性及其在解决大群体决策问题中的优势.以经验模态分解为滤波方法构建大群体随机经验模态分解滤波决策方法,并运用算例说明决策过程, 以验证方法的合理性和有效性.

摘要:为了避免坏账,同时刺激下游零售商订购批量,上游供应商要求零售商采取ACC支付模式(提前支付advance、现金支付cash和延期支付credit).针对顾客资金情况,将顾客分为如下两类:第1类顾客资金充足,顾客会提前支付部分比例的货款,同时获得价格折扣,剩余货款采取延期支付的方式,这类顾客不仅享受价格折扣,同时享受延期支付策略;第2类顾客资金不足,顾客会采取部分货款货到付款,剩余货款采取延期支付的方式,这类顾客仅享受延期支付策略.构建由1个供应商与1个零售商和两类资金情况不同的顾客构成的两层信用支付供应链库存模型,证明最优解的存在性和唯一性.研究表明,零售商可以通过提高销售价格,争取更大的价格折扣,缩短零售商提前支付货款的时间期限,减少提前支付货款的比例等策略,以实现降低其年均成本.

摘要:低碳环境下,研究供应商、制造商与零售商组成的三级供应链联合减排及宣传促销微分博弈问题.首先,通过两次成本加成,考虑产品需求受产品减排量、零售商宣传促销努力及产品零售价格的综合影响,得到供应链分散决策与集中决策情形下的动态均衡策略及减排量的最优轨迹.然后,通过数值算例及灵敏度分析比较两种情形下的结果,研究发现:无论分散决策还是集中决策,减排量,产品批发价,供应商、制造商、零售商的努力水平都随时间逐渐增加至某一稳定值,但集中决策的稳定值大于分散决策相应的稳定值;随着供应商、制造商各自的减排努力对产品减排率的影响系数及零售商的宣传促销努力对产品需求的影响系数的增大,减排量、产品批发价、供应链成员努力水平、供应链成员利润、供应链总利润都会增加;集中决策的供应链总利润总是大于分散决策的供应链总利润.最后,对集中决策总利润用多人联盟博弈的多目标决策合作博弈方法进行分配,实现了供应链系统整体绩效的提升.

摘要:提出一种提高超高频高维线性运算能力(UCP)的方法,描述了智能体模仿白细胞的分化抵御现象、计算自分裂最优数量的过程.首先,通过计算时间缩减率筛选和归类影响UCP的重要因素,并以此构建标准宿主环境;其次,模拟微绒毛的逻辑结构设计环境探测器,并讨论不同条件下智能体自分裂最优数量的计算方法;然后,为准确描述宿主环境的线性运算能力,提出一种基于超越数精度计算的评价方法,并分析了不同测试函数对目标基函数的适用度;最后,通过计算准纳米晶体结构内弱互斥力的作用验证了所提出方法在运算时间、资源损耗等方面具有明显改善.

摘要:为了提高一类非匹配不确定非线性系统的渐近稳定鲁棒控制能力,简化传统反演自适应变结构控制计算,通过引入变结构附加控制输入量,降低子系统虚拟函数反演设计难度,克服传统反演自适应$L_{2

摘要:针对高阶离散异构多自主体系统的时变编队-合围控制问题,考虑时变时延,提出分布式编队-合围控制协议.首先,在合理假设的基础上,通过模型转变和状态空间分解,将编队-合围控制问题转化为子系统的稳定性问题,再利用Lyapunov-Krasovskii函数,以LMIs的形式给出协议有效的充分条件,并指出LMIs的个数与系统中自主体的个数无关;然后,给出编队参考函数的具体形式,证明指出编队参考函数不受时变时延的影响;最后,通过固定和时变编队-合围仿真验证所设计的协议的有效性.