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以最小化任务完成时间为目标,建立了柔性作业车间人员配置及作业排序模型,并设计了蚁群-遗传混合优化算法进行求解。首先,根据求解问题特征,设计了蚁群-遗传协调优化的算法结构。其中,蚁群算法求解资源配置,遗传算法求解既定资源配置方案下的作业排序;其次,为便于蚂蚁游历中配置任务的加工设备和操作人员,设计了一种新的蚂蚁游历地图及地图上启发式信息的计算方法和更新方式;再次,遗传算法采用基于工序优先权值的实数编码方式,并采用父子排序的精英保留策略以促进算法收敛;最后,通过两个不同规模的实例,比较其与其他算法及不同资源配置规则的运行结果,说明本算法能较好的求解柔性作业车间的人员配置及作业排序问题。 相似文献
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研究离散时间参数不确定的线性随机系统的加权多模型自适应控制(Weighted multiple model adaptive control, WMMAC)问题,采用一种改进的加权算法,在模型输出误差可分的情况下,可以保证其收敛性;然后在加权收敛的前提下, 借助虚拟等价系统的概念和方法证明了此类加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性.本文所采用的分析方法和结论不依赖于局部控制策略和加权算法的具体形式, 而只取决于它们的某些属性.最后,基于Matlab对相应的加权多模型自适应控制系统进行了仿真,仿真结果验证了加权算法的收敛性和闭环控制系统的稳定性、收敛性. 相似文献
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鲁棒多模型自适应控制系统的稳定性 总被引:2,自引:0,他引:2
研究含有不确定性的连续时间随机被控对象的鲁棒多模型自适应控制(Robust multiple model adaptive control, RMMAC)的闭环稳定性问题. 通过采用基于模型输出误差指标的 加权算法取代传统的基于卡尔曼滤波器和贝叶斯后验概率公式的加权算法, 在权值收敛的前提下, 基于虚拟等价系统(Virtual equivalent system, VES)理论给出了此类鲁棒多模型自适应控制系统的闭环稳定性证明, 并将结果推广到可以用多个线性系统系统模型进行逼近的 一类非线性慢时变被控对象. 相似文献
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给出了一种基于数字信号处理器DSP和嵌入式ARM微处理器的双核架构,采用典型的直流PWM功率驱动电路,构成数字化的音圈电机伺服控制系统的设计方法。DSP主要完成系统初始化、位置环算法计算等;ARM主要完成PWM波产生、A/D采集、以太网通信、与DSP之间的数据交换等。实验结果表明,系统能够满足设计要求。 相似文献
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矩形件排样是典型的组合优化问题,在很大程度上影响着企业生产效率。将遗传算法与启发式规则相结合,同时在排样过程中考虑待排样式的公差,求解"一刀切"矩形件排样问题。首先,采用实数基因编码方式,由实数基因值与启发式信息结合确定待排样式的优先权。其次,基于待排样式的最小极限尺寸,采用两步解码方法。第一步为初始填充,将待排样式组合成满足"一刀切"的可行条料,并求解板材利用率最高的条料填充方式;第二步为对第一步剩余空白区的填充,求解不同启发式信息下,空白区利用率最高的待排样式填充方式。再者,基于待排样式的最大极限尺寸和板材尺寸,对最优排样方案进行调整。最后,以VB6.0为开发工具将算法实现,并通过实例对比分析证明了算法的有效性。 相似文献
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张维存 《哈尔滨工业大学学报》2014,46(5):107-112
用虚拟等价系统理论统一分析基于任意控制策略和任意参数估计算法的自校正控制系统的稳定性和收敛性.对于各种被控对象(确定、随机、最小相位、非最小相位),只要控制策略满足常规条件,即控制策略对参数估计得到的模型构成稳定闭环系统,则自校正控制系统当采用适当低阶模型,参数估计不收敛时也有可能稳定和收敛,参数估计的取代条件为有界、慢时变以及参数估计误差为相对无穷小量(相对于回归向量范数). 相似文献
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作为对经典自适应控制改进的控制方法,多模型自适应控制是解决复杂的大范围参数不确定系统的一种有效途径,并在理论和实践中取得了丰富成果。依据控制器集的不同综合策略,其被分为多种类型,本文旨在对加权型的多模型自适应控制进行综述。加权多模型自适应控制的基本思路是采用“分而治之”的办法,离线建立多个局部模型和对应的多个局部控制器,在线加权融合各个局部控制器的控制输出,从而形成全局控制,是实现鲁棒自适应控制的一类重要方法。首先比较详细地介绍了加权多模型自适应控制研究的历史及现状,然后给出相关研究的新进展和一些观点,包括新的加权算法和相应的加权多模型自适应控制系统的稳定性结果等,最后指出未来的几个研究方向。 相似文献
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