摘要:为了降低物流配送成本和减少CO$_2$排放量,提出一种综合考虑多车型和同时取送货的低碳选址-路径问题,并构建三维指数混合整数规划模型.针对所提问题,设计一种进化式超启发式求解算法,即在超启发式算法框架下,采用进化式策略作为高层学习策略,以实时准确地监控底层算子的性能信息并选择合适的底层算子,包括量子选择、蚂蚁策略、蛙跳机制以及自然竞争等.同时,挖掘算子性能信息以构建自适应接收机制,引导全局搜索,加快算法收敛速度.通过对不同规模实例的仿真实验与对比分析,验证了4种进化式超启发式算法在求解物流配送多车型同时取送货低碳选址-路径问题模型上的有效性与鲁棒性.

摘要:孪生支持向量机(TWSVM)以及最近提出的各种变体模型均是在高维空间内独立求解两个带有约束条件的对偶二次规划问题(QPP).然而,由于每个对偶的QPP所需求解的对偶变量的数量由他类样本的数量决定,当需要处理大规模数据集时,这种直接求解标准QPP的方法将会导致非常高的计算复杂度.为此,提出一种改进的孪生支持向量机模型,称为定点孪生支持向量机(FP-TWSVM).所提模型将传统的TWSVM及其变体模型中处在高维空间内的对偶QPP转化成一系列有限个一维空间内的单峰函数优化问题.可以采用高效的线性搜索方法求解这些一维的单峰函数优化问题,例如斐波那契算法、黄金分割法.在标准数据集包括大规模数据集上的数值实验验证了FP-TWSVM算法的有效性.实验结果表明,FP-TWSVM在保持与其他模型相当的分类精度的同时,具有更快的训练速度,消耗更少的内存空间.

摘要:企业在联盟方式下运营,有利于提高供应链的协同运作能力.为进一步发挥其在与需求方进行协商时的群体协作报价优势,将协商团队、合作博弈和自动协商理论进行融合,以供应链典型生产和物流企业结成产运纵向联盟为背景,提出基于团队合作博弈的纵向联盟成员协同报价自动协商模型,并基于Shapley值对报价方案按照成员报价的贡献对联盟收益进行分配.研究表明,产运纵向联盟集中定价的情况下,团队成员采取完全合作的方式进行报价,可以在团队收益最大化的同时,实现自身收益最佳,且有利于维持激烈市场竞争环境下产运纵向联盟的稳定合作关系.

摘要:粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论,邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型.为了提高对混合型数据的抗噪能力,提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型;由于现实环境下信息系统的动态性,进一步提出对象增加和减少时的动态变精度粗糙集模型.首先研究混合信息系统中条件概率随对象增加和减少时的变化关系,然后在该变化关系的基础上提出混合信息系统变精度粗糙集上下近似的增量式更新机制,最后根据这一更新机制提出相应的增量式近似更新算法.实验结果表明,所提出的增量式更新算法比非增量的算法具有更高的计算效率,从而验证了所提出模型的有效性,同时也表明所提出模型更加适用于复杂的数据环境.

摘要:个体适应值的高精度预测和高效的进化策略对于提高进化优化算法性能至关重要.针对现有大规模种群交互式进化计算个体适应值估计误差较大以及传统进化策略搜索效率较低的问题,提出一种基于灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和大规模种群集合进化策略.建立基于灰支持向量回归机的适应值预测模型,给出4种集合进化个体比较测度,同时提出新的集合进化个体自适应交叉和变异概率.基于上述策略,采用NSGA-II范式设计一种交互式集合进化优化算法.将该算法应用于RGB颜色One-max优化问题,以表明所提出个体适应值预测方法和集合进化策略的有效性.

摘要:分析带有启动时间、服务台可故障的M/M/1/N单重工作休假排队系统.在该系统中,服务台在休假期间不是完全停止工作,而是处于低速服务状态.假定服务台允许出现故障且当出现故障时,服务台停止为顾客服务且立即进行修理.服务台的失效时间和修理时间均服从指数分布,且工作休假期和正规忙期具有不同的取值;同时,从关闭期到正规忙期有服从指数分布的启动时间.建立此工作休假排队系统的有限状态拟生灭过程(QBD),使用矩阵几何方法得到QBD的各稳态概率相互依赖的率阵,从而求得稳态概率向量.通过有限状态QBD的最小生成元和稳态概率向量得到系统的基本阵和协方差矩阵,求解出系统方差、系统稳态可用度、系统吞吐率、系统稳态队长、系统稳态故障频度等系统性能.数值分析体现了所提出方法的有效性和实用性,通过敏感性分析将各参数对系统性能的影响进行了初探,为此模型的实际应用提供了很好的理论依据.

摘要:针对异步电机传统系统建模中忽略数字延时,造成建模不精确,加剧电流环中两电流间的交叉耦合,导致低开关频率的传动系统电流畸变、系统不稳定等严重问题,运用中立型理论,提出一种基于中立型的异步电机电流解耦控制方法,设计中立型电流控制器.该电流控制方法具有参数自动整定的优点,且耦合小、响应快、鲁棒性好,该理论通过建立精确的数学模型来解决数字延时问题对传动系统控制性能的影响.对异步电机中立型时滞系统进行稳定性分析,通过仿真和实验结果表明了所设计中立型电流控制器的可行性.

摘要:针对一款小型飞翼布局的尾坐式垂直起降飞行器,通过考虑舵面失效、风场干扰、气动参数不确定以及转动惯量不确定等因素的影响,进行悬停阶段的姿态控制研究.根据悬停状态点线性化的运动学和动力学模型,设计鲁棒伺服线性二次型调节器(RSLQR)控制器来保证标称系统良好的响应及鲁棒性.同时,考虑到较大不确定及扰动下RSLQR控制器性能下降的不足,希望飞行器能够尽量在平衡点附近较大的范围内工作,为此设计$L_1$自适应控制器进行补偿,以使系统性能得到恢复.考虑到控制器的时延裕度对系统稳定性有着重要影响,讨论控制器参数与系统时延裕度的关系.通过仿真验证不同不确定影响下系统良好的性能,并提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的补偿方法,以使设计的控制系统在飞控硬件性能较为有限时,依然能够保证良好响应.最后,通过飞行测试对所提算法的有效性和可行性进行验证.

摘要:针对四旋翼无人机轨迹稳定跟踪控制问题,为抑制外界扰动和参数不确定性的影响,设计一种双环鲁棒控制系统.首先,基于动态面内模法设计输出调节器进行位置控制,可解决系统的渐近跟踪及干扰抑制问题;其次,利用高阶滑模设计姿态控制器,可实现全局有限时间收敛,消除系统抖振和相对阶的限制;再次,为进一步提高控制精度,采用一种鲁棒精确微分器对姿态角指令信号进行精确求导;最后,对系统稳定性进行严格的数学证明,并与PID控制和传统滑模控制进行仿真对比,结果验证了所提出控制策略的优越性和鲁棒性.

摘要:以双渠道供应链为研究对象,在考虑碳排放限额和低碳销售努力的基础上,分别构建单周期静态博弈模型和多周期动态博弈模型,研究最优决策和系统稳定性问题.在静态模型中,给出集中决策和分散决策下的最优策略解析式;在动态模型中,探究博弈系统的局部渐近稳定性条件,讨论时滞等参数对系统稳定性的影响,并对失稳系统进行有效控制. 研究表明:提高碳排放限额能够增加供应链系统利润;随着低碳销售努力的增加,供应链系统利润和制造商利润均呈下降趋势;不合理的延迟策略将导致系统失去稳定.

摘要:针对以形式概念分析理论为基础的概念建模过程中知识表示存在差距的问题,提出一种整合专家知识到概念格结构中的形式化模型.首先,将一组属性依赖与概念格提供的一系列蕴涵对齐,对原始格进行修订,然后,通过使用外延投影建立约束格来提供变化轨迹,并在此基础上,提出基于形式概念分析约束格理论弥补这一差距的建模方法,以维护概念模型的一致性.该方法不仅提供了领域专家修订概念模型的途径,还保留了原始格和最终约束格之间的变化轨迹.通过这些变化,专家可以访问实践中的概念如何与数据自动发布的概念相关联.最后,结合示例对基于约束格维护概念模型一致性方法的有效性进行了验证.

摘要:为实现设计的油浸式变压器内部检测机器人在实际作业过程中能针对深度方向某具体点进行观测,对机器人的深度悬停控制进行研究.通过对机器人控制策略的分析,根据水下机器人动力学理论,建立机器人在变压器油特殊介质的动力学模型.基于鲁棒反演控制方法及滑模自适应控制理论,提出一种鲁棒反演滑模控制方法,采用模糊控制器设计滑模面切换增益,以削弱不确定干扰带来的系统抖振,并通过Lyapunov理论分析证明控制器稳定性.解决了机器人在变压器油中因耦合、外界扰动等造成的深度悬停定点过程自旋及抖动问题,仿真及实验表明了所提出控制器的有效性.

摘要:针对中间关节为欠驱动的二阶非完整平面三连杆机械臂,提出一种基于轨迹规划的末端点位置控制策略.首先,建立系统的动力学模型,并根据几何关系利用差分进化算法求取所有连杆与目标位置相对应的目标角度;然后,根据驱动关节与欠驱动关节的耦合关系,采用时间缩放法和双向法分别规划两根驱动连杆的两条轨迹,并利用遗传算法优化合适的第1连杆中间位置,将两条轨迹拼接成一条完整可达轨迹;最后,设计滑模变结构控制器以跟踪完整可达轨迹,实现系统从初始位置到目标位置的控制目标.数值仿真结果表明了所提出控制策略的有效性.

摘要:烟花算法(FWA)中的选择策略直接影响其收敛效率、收敛精度、对初值敏感性以及能否跳出局部最优,对此,提出一种改进选择策略的烟花算法(ISSFWA).ISSFWA建立峰值火花和探索火花的概念,并提出基于$N-1$朵峰值火花和一朵探索火花充当下一代N朵烟花的选择策略.峰值火花兼顾了火花的适应度值及相对位置,保证选择全局最优火花及峰值火花邻域内的局部最优火花,同时避免重复选择搜索能力相似的火花,而基于最远距离的探索火花可以增强全局探索能力.在10次标准及增加位置偏移的测试函数实验中,ISSFWA在最优适应度值方面优于PSO、GA、FWA;在平均适应度值方面优于PSO和FWA,略劣于GA.这一结果表明,ISSFWA能够增强寻找最优解的能力,降低对初值的敏感性,并提升搜索效率.

摘要:误差生成是基于机理模型故障检测方法的核心本质,但鲜有应用于统计过程监测方法中.为此,提出一种基于缺失数据的误差生成策略,将能反映出采样数据对统计模型拟合程度的误差作为新的被监测对象实施故障检测.所提出的基于缺失数据的主元分析(MD-PCA)方法通过逐一假设各变量测量数据缺失后,利用缺失数据处理方法推测出相应缺失数据的估计值,并对缺失数据的实际值与估计值之间的误差实施基于PCA模型的故障检测.利用误差实施故障检测的优势在于,生成的误差能在一定程度上降低原测量变量的非高斯性程度,而且误差体现的是对应缺失变量中与其他测量变量不相关的成分信息,更能揭示各测量变量的本质.通过在TE过程上的实验充分验证了所提出方法的优势,以及MD-PCA方法用于故障检测的可行性与优越性.

摘要:拖期罚金带来的成本问题使中小规模离散制造企业在竞争中面临巨大压力.为此,采用多agent技术设计面向装配的三层排产框架模型;利用多agent的自治和协同,结合经验规则,将复杂的大规模排产逐层分解,转化为可用算法优化的子问题,再自底向上归并更新,迭代寻优完成生产排产,并可依计划执行情况进行动态调度.以合作企业凹印机历史订单数据进行排产仿真,结果表明,通过对设备空闲时间分布的有效管理,此三层模型能够有效解决订单拖期问题,对中小企业的成本控制具有重要意义.

摘要:针对组合预测传统熵值赋权方法可能存在大样本下权重差异不大的不足,引入演化聚类分析技术,提出一类组合预测改进的熵值赋权模型.在确定好单项预测方法和结果后,通过对所有单项预测结果给出的绝对误差信息进行聚类分析,得到单项预测方法下误差信息在不同类中的离散分布,给出单项预测结果在整体和局部两个层面的差异比较工具,进而利用得到的离散分布应用熵权模型给出改进的熵值赋权方法.结合美元兑日元的汇率数据分析表明了所提出方法的可行性和有效性.

摘要:介绍基于Z-numbers和语言模型的犹豫不确定离散语言Z-numbers(HUDLZNs).HUDLZNs能够有效地描述决策信息的复杂性和不确定性,并能较好地反映出决策者的犹豫性.在此基础上,提出一种基于离散T模融合和正理想方案的多准则群决策方法.首先,借助语言尺度函数来处理语言信息,并定义HUDLZNs间的距离、$\lambda$ 截集和$C^λ截集;其次,提出基于HUDLZNs的离散T模融合;再次,结合离散T模融合和语言尺度函数的优点提出一种HUDLZNs的多准则群决策方法;最后,用ERP系统选型的实例进行阐明,并通过灵敏度分析和已有方法的比较进一步表明所提出方法的有效性和可行性.

摘要:考虑由一个制造商主导和一个零售商跟随的绿色供应链,产品销售量受价格及节能水平影响.运用Stackelberg博弈理论分别构建无奖惩机制和3种有奖惩机制的博弈模型,得到4种情形下的零售价、批发价、产品需求量、节能水平、政府节能奖惩力度及制造商和零售商利润的均衡解.通过比较分析发现:政府的节能奖惩机制不仅能提高产品节能水平,还可以提升全社会福利水平;政府综合考虑企业收益、消费者福利和环保效益的奖惩机制效果最优;奖惩力度与产品市场规模、环境效益系数和节能水平敏感系数正相关,与制造商节能成本投入系数、政府奖惩机制的成本投入系数、制造商单位生产成本和零售商单位销售成本负相关.最后运用数值分析验证模型的有效性.

摘要:针对决策者情绪影响下参照点的动态调整可能导致不同决策结果的情形,提出一种考虑决策者情绪更新机制的多阶段应急决策方法.首先,描述突发事件下的多阶段应急决策问题,并以直觉模糊数的形式刻画相关决策信息;其次,给出决策者情绪影响下动态参照点的设置方法,并运用累积前景理论计算突发事件各个演化阶段的情景价值,据此建立决策者的情绪更新机制;然后,计算各个演化阶段的情景权重,并结合备选方案的期望价值、投入成本及启动时间价值,计算方案在各个演化阶段的前景价值;进一步,通过给出各个演化阶段权重的计算方法,计算备选方案的综合前景价值,并据此给出备选方案的优劣次序;最后,通过算例分析及与其他方法的对比验证所提出方法的有效性.

摘要:目前高速公路软基处理决策方法较多,在工程中得到广泛应用.这些方法从优选角度出发,从技术、经济、环境、施工等方面进行综合评价,选择最优方案,但这些方法评价指标具有模糊性,决策结果单一,适应性不强.针对以上问题,以处理效果显著的工程案例为标准,以客观6参数为评价指标,建立一种基于蛛网结构相似的高速公路软基处理决策模型.所提出的方法相较于传统范例推理法进行如下改进:1)考虑参数值变化与目标效果影响的非线性关系,提出指标参数非线性规一化处理方法;2)利用蛛网图形面积及形状差异,综合度量源范例M与目标范例O的贴近程度,提出一种新的相似度计算方法.以国内某高速公路软基处理工程为例,将所提出的方法与传统方法进行对比,结果表明,所提出的方法匹配程度较好,验证了该模型的可靠性.该模型计算便捷,结果客观,可为软基处理决策提供一种新方法.

摘要:针对流水线装配向单元装配转换的基本问题,考虑员工之间的合作关系,以最小化总装配周期和最小化员工总工作时间为目标,建立流水装配线向单元装配系统转换的多目标优化模型.针对模型的特征,采用基于NSGA-II的多目标优化算法进行求解.通过数值实验证明考虑员工合作关系的必要性,并分析员工合作系数的均值和方差的变化对单元系统构建的组成和性能的影响.结果表明,整体合作程度较高及合作关系差异较大时,单元系统的性能提升程度较为明显.

摘要:基于性能退化数据的可靠性建模分析方法,为现代工业中长寿命、高可靠产品的可靠性研究提供了重要途径,但在破坏性测量中无法获得足够的产品性能退化数据.对此,综合利用产品性能退化数据和marker数据对产品可靠性进行建模,不仅能够提高可靠性评估的精度,还可以在产品运行过程中通过对marker的测量来预测产品剩余寿命,从而为产品维修、更换以及备件决策提供依据.采用二元Wiener过程对产品的性能参数和marker进行建模,给出模型参数的估计方法和基于marker测量数据的剩余寿命预测方法,并通过仿真示例验证所提出方法的有效性.

摘要:传统的字典学习算法在对训练图像进行学习时收敛速率慢,当图像受到噪声干扰时学习效果变差.对此,提出一种基于变分推断的字典学习算法.首先设定模型中各参数的共轭稀疏先验分布;然后基于贝叶斯网络求出所有参数的联合概率密度函数;最后利用变分贝叶斯推断原理计算出各参数的最优边缘分布,训练出自适应学习字典.利用该字典进行图像去噪实验以及压缩感知重构实验,仿真结果表明,所提出的算法可显著提高字典学习效率,对测试图像的去噪效果和重构精度有很大改善.

摘要:针对拦截机动目标的末制导问题,设计一种带攻击角度约束的末制导律.该制导律构造一种新型的固定时间收敛非奇异终端滑模面,能够在解决终端滑模面奇异性问题的同时使得滑模面、弹目视线角和弹目视线角速率在固定时间内收敛,保证收敛时间的上界是独立于弹目初始条件,可以被预先设定的.与传统的固定时间收敛控制相比,该制导律通过调节滑膜面和弹目视线角误差的趋近律指数使得制导系统收敛速率更快.同时,针对目标机动引起的未知扰动,引入一种扩张状态观测器进行估计,能够增强制导系统的鲁棒性,避免震颤现象的发生.最后,通过仿真实验验证所提出制导律能够以不同的攻击角度对机动目标进行有效拦截,且与其他制导律相比,所提出的制导律使得制导系统收敛更快,导弹拦截时间更短,拦截精度更高.

摘要:针对一类具有内部动态和外部扰动未知的SISO高阶非线性系统,提出一种通用的线性自抗扰控制方案.该方案基于单参数调节的高增益观测器思想,分别设计线性跟踪微分器、线性扩张状态观测器和线性状态误差反馈控制律.利用Lagrange中值定理和Cauchy-Schwarz不等式将系统总扰动的微分值转化为关于系统估计和跟踪误差的函数,可以解决因系统控制增益未知所导致的控制量微分值难以预先确定的问题.在此基础上,基于Lyapunov稳定性定理证明闭环系统误差信号有界,并进一步分析得到系统估计和跟踪误差与控制器参数的定量关系,即都可以随观测器增益的增大而达到无限小.仿真比较结果验证了所提出方案的有效性,与韩式自抗扰控制方案相比,该方案结构简单,调节参数少,易于工程实现.

摘要:针对低碳物流配送中心选址问题,结合需求不确定的现实问题,采用随机规划理论,建立以包含碳排放成本在内的总成本最低为目标、以不确定性需求为随机约束的选址模型,通过实例运用验证模型的有效性,能够为企业在实际市场需求波动下的选址投入以及收益提供一定的参考价值.另外,对不确定性需求的置信水平和标准差进行灵敏度分析,案例分析结果显示:碳排放因素与需求的不确定性对配送中心选址结果存在较为显著的影响;选址总成本与需求的不确定程度密切相关,碳排放成本也会随着需求的变动产生较大的波动.

摘要:针对LNG液舱压力维持系统的压差控制问题,提出一种基于镜像映射原理的H_∞优化控制算法.对该压力维持系统的非线性数学模型进行线性化处理,得到一类具有积分不稳定时滞形式 的线性模型,采用镜像映射技术将该模型的不稳定极点映射到其关于虚轴对称的复平面左半平面,构建其镜像稳定模型.进而采用H_∞最小灵敏度优化算法设计该镜像稳定模型的控制器,分析可知,该控制律能够有效镇定原积分不稳定系统且满足H_∞优化性能要求.所设计的控制器可等效为PID控制串联一个二阶滤波器,仅需对滤波器的“稳定度”单个参数进行整定,并引入图形稳定理论对闭环系统中该参数的精确稳定域进行定量分析.仿真结果验证了所提出算法的有效性和优越性.

摘要:针对标签多伯努利滤波器在目标处于近邻或目标量测与轨迹关联模糊情况下,更新步中由于近似产生信息丢失,导致跟踪效果下降的问题,引入区间分析技术,结合标签多伯努利滤波器及广义标签多伯努利滤波器各自的优势,提出一种箱粒子滤波下的混合标签多伯努利跟踪算法.建立两种滤波器的参数模型,通过Kullback Leibler散度和熵两项评定标准在两种滤波器间进行切换,在特殊环境中使用广义标签多伯努利滤波器提高跟踪性能,在其他环境中使用标签多伯努利滤波器近似降低算法的复杂度,提高运算效率;同时基于箱粒子滤波实现混合标签多伯努利算法.仿真实验表明,在特定环境中,与原有滤波算法相比,所提出的改进算法在保证计算效率的同时,可提高跟踪的精确度及稳定性.