考虑因子容差的多响应曲面稳健优化

针对现有的多响应优化方法只注重某种最优性指标(例如满意度)的构建,而忽略了因子容差扰动的影响,提出了一种稳健的满意度函数法,对多响应曲面问题进行稳健优化。该方法在传统的满意度函数法的基础上,根据设计因子的容差区域定义总体满意度的稳健性度量指标,并引入混合遗传/模式搜索算法对该指标进行最大化寻优,得到因子的稳健最优水平。实例表明,随着因子容差区域的逐渐变大,该方法更容易寻找到稳健可行域中的解。与传统方法相比,所获得的稳健最优解对因子容差具有更好的抗干扰性,从而更具应用价值。     

基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计

针对高维试验数据的稳健参数设计问题, 在高斯过程(Gaussian process, GP)的建模框架下, 采用部分平行的GP(parallel partial GP, PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面, 在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可控因子的最佳参数设计值。并且以一个经典仿真算例和两个实际案例验证了所提方法的有效性和优劣性。研究结果表明,与独立建模的单变量GP模型或Kriging模型比较而言, 所提方法不仅能够有效地处理高维试验数据的建模与参数优化问题, 而且能够获得更为稳健的优化结果, 运行效率更高。     

容差参数的阵列天线综合法

本文研究了设计参数具有容差的阵列天线综合方法,给出了容差优化的数学模型和固定容差参数阵列天线的综合过程,并对容差优化的数学方法进行了讨论,最后给出了一计算例子。     

动态多响应系统的稳健参数设计

针对动态多响应之间的相关性及试验设计的信息不确定性, 提出了一种动态多响应系统的稳健参数设计方法. 首先, 利用满意度函数对动态系统的敏感度和波动分别进行了度量, 在此基础上进行了主成分分析; 其次, 采用灰色关联分析得到主成分序列与其理想序列的灰色关联度, 然后通过TOPSIS方法转换得到综合灰色关联度, 并根据综合灰色关联度确定可控因子的最优水平组合; 最后, 通过两个实例说明了该方法的有效性与优越性.     

考虑响应共变特性的多响应稳健参数设计

针对响应共变特性的稳健参数设计问题,在多任务高斯过程(multi-task Gaussian processes,MTGP)建模框架下,结合质量损失函数和考虑响应不确定性的优化函数构建了一个考虑输出响应不确定性的MTGP(uncertainty of MTGP,UNMTGP)优化模型。首先,利用MTGP模型拟合实验数据,构建考虑响应间共变特性对优化结果影响的多元高斯模型。其次,提出考虑输出响应不确定性的优化目标函数,构建多响应稳健优化模型。最后,结合全局优化方法,获得最优参数设计。此外,结合真实案例,利用质量损失函数的相关评价指标,论证所提方法的有效性。结果表明,所提方法考虑了响应共变特性和输出响应不确定性对优化结果的影响,有效改善了模型的预测质量,提升了输出响应的稳健性。     

不确定的多商品流多准则供应链网络模型

基于供应链网络中同层成员的相互竞争以及不同层成员间的相互合作关系,构建了不确定条件下由制造商、分销商和零售商组成具有多准则决策的多商品流供应链网络模型.研究了制造商和分销商的多准则决策,零售商在市场需求不确定条件下进行决策,同时考虑了制造商和零售商之间的直销关系.利用变分不等式的形式给出了供应链网络中各层以及整体的均衡条件和相应的经济解释.最后,通过算例说明了模型的合理性.     

参数设计的模拟退火并行计算法

针对参数设计中的一类非线性规划问题 ,基于均匀设计的思想 ,提出一种全局优化的模拟退火并行计算方法 .实例计算表明 ,该算法简单、有效 ,便于质量工程人员使用 .     

基于聚类和SVM多分类的容差模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障的容差特性,提出了基于聚类和二叉树SVM多分类相结合的诊断方法.在每个故障特征样本子空间中,建立所有样本与样本重心的空间方向相似度并对其进行升序排列,把排列后的空间方向相似度作为聚类对象,根据聚类分析结果选择故障特征样本,利用所选样本训练二叉树SVM多分类器,实现故障特征样本的分类决策.用故障测试样本进行检验,实验表明采用该诊断方法可以解决容差模拟电路故障模式的识别问题.     

模型参数不确定双臂柔性机械手的轨迹跟踪控制

基于奇异摄动方法,在将参数不确定双臂柔性机械手分解为慢变和快变两个子系统基础上,提出一种复合控制方法,以实现关节轨迹跟踪控制,抑制弹性振动.针对慢变子系统,提出一种模糊非奇异终端滑模控制方法,保证系统的全局稳定性,提高系统的跟踪速度和精度,同时消除滑模控制的抖振现象.针对快变子系统,提出一种基于观测器的LQR控制方法,估计系统不可测状态,压制柔性振动.仿真结果证明所提方法的有效性.     

不确定多属性决策的单目标最优化模型

对于属性权重及决策矩阵元素均以区间数形式给出的不确定多属性决策问题，提出了一种单目标最优化模型，给出了规范决策矩阵的计算公式，并提出了一种基于可能度的决策方案排序法，通过算例说明了该模型及方法的可行性和有效性。     

参数不确定条件下考虑偏度的投资组合

考虑到传统投资组合理论的局限, 为了解决参数不确定问题, 提高投资组合效用, 应用贝叶斯理论, 在多维有偏分布基础上讨论了考虑偏度的投资组合问题, 通过对期望效用函数的Taylor展开, 分析了各阶矩风险与期望效用函数的关系. 应用MCMC方法和数值优化方法对有偏正态分布进行了参数估计和投资组合权重的计算. 研究结果表明, 应用贝叶斯理论解决参数不确定问题, 可以提高投资者期望效用, 考虑期望收益, 方差以及偏度不确定性会对投资组合策略产生重要的影响.     

基于分层贝叶斯模型的稳健参数设计

针对双响应曲面模型的参数不确定性、参数之间的层次结构以及模型的异方差问题,结合分层贝叶斯建模方法提出一种新的均值-方差双响应曲面模型,并在此基础上运用所提方法实现了产品/过程的稳健参数设计。首先,建立分层贝叶斯模型,并获得参数的后验分布;其次利用Gibbs采样获得参数估计值,在此基础上构建质量损失函数,并采用遗传算法对质量损失函数进行优化求得可控因子的最佳设计水平;最后,从模型具有同方差和异方差两种情形出发,结合具体实例分别采用普通最小二乘、加权最小二乘及分层贝叶斯建立双响应曲面模型进行了比较分析,验证了所提方法的有效性。     

参数不确定广义时滞系统的保性能控制

针对状态时滞的参数不确定性广义系统,讨论了它的保性能控制问题。目的是对状态时滞的参数不确定广义系统,提出它的时滞无关保性能鲁棒控制器的一个设计方法。首先给出了广义时滞系统正则、脉冲自由且稳定的严格线性矩阵不等式表示的时滞无关充分条件;然后采用线性矩阵不等式方法,给出参数不确定性广义时滞系统的时滞无关保性能控制问题可解的一个严格线性矩阵不等式表示的充分条件,在此条件可解时,给出了时滞无关保性能鲁棒控制器表达式,以及相应的可保性能指标。最后给出了所提出方法的应用。     

奈特不确定下考虑逆向选择的最优动态契约设计

现实世界中不确定可以分成概率不确定和奈特（Knight）不确定.本文从奈特不确定框架研究连续时间下面临道德风险的委托-代理问题，试图分析低道德水平代理人逆向选择对高道德水平代理人延续价值和动态最优契约执行过程的影响.首先，基于非线性期望理论，利用G-布朗运动刻画契约项目盈利的动力学方程，进而定义了委托人和代理人的期望效用.其次，用带G-布朗运动驱动的随机微方程刻画了高道德水平代理人和低道德水平代理人价值过程.并且，利用次线性期望下的最优性原理，推导出高道德水平代理人预期效用值函数所满足的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程，在低道德水平代理人逆向选择下给出高道德水平代理人获得的最优报酬，同时得到低道德水平与高道德水平两类代理人最优努力水平的隐式表达式.最后，通过Matlab数值模拟，阐释了奈特不确定对委托人和不同类型代理人的策略影响.模拟分析结果表明，低道德水平代理人的逆向选择将会直接影响高道德水平代理人的契约支付，进而会影响契约有效性；而作为造成低道德水平代理人逆向选择的重要原因，奈特不确定也使得委托代理双方的决策更加谨慎.     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

不确定性下C2组织结构的“任务-平台”关系设计模型及算法

针对经典“任务-平台”关系设计（task platform relation design, TPRD）中忽视了指挥控制（command and control, C2）组织所处战场环境不确定性的不足,研究了更符合作战实际的不确定性下C2 组织结构的“任务-平台”关系设计（task platform relation design under uncertainty, TPRDU）问题。考虑了使命成功不确定性、使命执行时间不确定性和平台的能力损耗不确定性,建立了以使命成功概率（mission success probability, MSP）最大为目标的机会约束规划模型。设计了用于求解该模型的分散搜索（scatter search, SS）算法,该算法在生成新解时采用平台冗余设计（platform redundancy design, PRD）策略。最后的计算实验表明了TPRDU问题的实际意义和分散搜索算法的有效性,并验证了PRD策略对MSP的提高作用。     

考虑偏度特征的动态多响应稳健参数设计与优化

研究了具有动态特性的多响应稳健参数设计问题,分析了响应变量往往具有偏度特征的情况,提出了基于多元偏正态分布与响应曲面法相结合的动态多响应稳健优化模型,该模型不仅考虑了动态多响应之间的相关性,而且也考虑了尺度与偏度对动态多响应系统最优性与稳健性的影响。首先,利用非参数检验方法判断在信号因子不同水平下的各响应变量所服从的分布类型;其次,通过构建各响应变量在信号因子不同水平下的联合位置,尺度与偏度的响应曲面模型,进而建立基于多元偏正态分布的期望损失函数;然后,利用混合遗传算法对所构建的综合期望损失函数进行全局优化求解;最后,通过对具体的工业实例进行分析研究,结果表明本文所提出的方法能够有效地解决具有偏度特征的动态多响应稳健参数设计问题。     

带有弹药参数的军事系统模型的建立与分析

采用微分方程建立战争模型是一种常用的方法。但是现有的模型通常用于说明某些战术模式,对战术以外的参数没有考虑,而这些参数可能影响到战争的进程。采用高维微分线性方程组建立了包含人员 弹药参数情况的战术模型,拟对其它参数对战争的影响进行分析。分析结果表明,战争的进程不一定会简单地沿着Lanchester模型进展,其它因素也会影响到战争的发展方向。本模型的结论也适用于包含人员 食物参数情况的战术模型。