具时滞离散递归神经网络的全局指数稳定性

研究了一类具时滞离散递归神经网络平衡点的全局指数稳定性问题.对连续有界激活函数做扇形非线性条件假定,用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式方法,得到了具时滞离散递归神经网络模型在平衡点全局指数稳定的一些充分条件.数值例子说明了本文结果的有效性.     

基于模糊多目标优化的电动汽车充电网络规划

电动汽车充电网络规划对电动汽车发展具有重要意义,直接影响了车辆使用的便利性与配电网络运行的经济性。为此,建立了同时考虑充电网络服务能力最大化与配电系统网络损耗最小化的电动汽车充电网络规划模型。该模型是典型的多目标优化问题,且两个优化目标具有不同维度,并可能互相冲突,很难在优化中互相协调。因此,通过定义目标隶属度函数对模型中的子优化目标进行模糊化,将原始优化问题转换为基于最大满意度的单目标优化问题,并采用遗传算法对其求解。以25节点交通网络以及IEEE33节点配电系统为例进行了仿真试验,验证了所提模型及求解方法的有效性。