离散时间系统的多智能体的一致性

动态多智能体系统的一致性是复杂动力学系统中很有现实意义的问题.假设智能体连接网络拓扑是无向,固定和连通的,而且个体之间信息传递存在通信时延,分析了一个动态移动多智能体离散时间系统.应用广义Nyquist判据研究具有通信时延的多智能体离散时间系统,得到了保证系统达到一致的充分条件.最后应用计算机仿真验证了该结论的有效性.

     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

     

基于区间数的多目标灰色局势决策模型

基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

冗余系统的生存能力分析与评估

立足于任务这个高层次的用户需求,通过对系统持续执行任务能力的参数分析,给出了应用美国工业界武器系统效能委员会（ＷＳＥＩＡＣ）提出的效能评估方法来分析和评价系统生存能力的方法．在此基础上,针对应用广泛的犽／犖热备份冗余结构,给出了具体系统生存能力的分析和评估方法．仿真实验表明,该分析方法有助于分析冗余技术对生存能力的影响,以便系统设计者合理应用冗余技术,在有限的资源下尽可能增强系统的生存能力．

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

区间数互补判断矩阵的一致性

研究了区间数互补判断矩阵的一致性,定义了区间数互补判断矩阵的完全一致性,强一致性,一致性和满意一致性的概念,讨论了定义之间的关系,给出了强一致性判别方法以及3种一致性和满意一致性的判别方法.最后用算例验证了所提出方法的有效性和适用性.

     

具有自适应内模的一类非线性系统输出调节问题

研究一类包含未知非线性项的非线性系统的鲁棒输出调节问题.此类非线性系统由一包含未知参数的线性中性稳定的外系统驱动.首先运用调节器方程组解和标准内模将输出调节问题转化为镇定问题,然后给出控制律镇定闭环系统,同时利用镇定输入项和外系统信息设计出自适应内模方程.控制律使得闭环系统的信号全局最终有界,且误差被调节至预先设定的任意小的精度值.仿真结果验证了所提出设计方法的有效性.

     

免疫调度算法综述

调度问题在科学和工程中广泛存在且难以求解,人们一直寻求先进的调度算法来解决这一问题．基于生物免疫系统的计算智能发展迅速,并很快被应用于调度问题,体现了其解决调度问题的优势和特色．对此,综述了国内外免疫调度理论和算法的研究现状,介绍了基于克隆选择、免疫网络、疫苗接种等原理的调度算法,并将其按免疫机理、优化目标以及解决的问题进行分类．最后给出了免疫调度算法在各领域中的应用及其未来研究展望．

     

具有未知死区输入非线性系统的迭代学习控制

针对一类具有死区输入非线性系统,提出一种实现有限作业区间轨迹跟踪控制的神经网络迭代学习算法.基于Lyapunov-like方法设计学习控制器,回避了常规迭代学习控制中受控系统非线性特性需满足全局Lipschitz连续条件的要求.为处理输入死区,利用神经网络逼近这种强非线性特性;同时,通过对神经网络逼近误差界的估计并在控制器中设置补偿作用以消除其影响,从而提高系统的跟踪性能.

     

分数阶控制研究综述

作为控制科学与工程中一个新的研究领域,分数阶控制的研究愈来愈被关注.简要介绍了分数阶控制的数学背景和基本知识,对分数阶控制理论及应用(分数阶系统模型,系统分析,分数阶控制器,非线性分数阶系统$系统辨识)的研究作了总结,评述和展望.

     

一类优化问题的分解算法

讨论一类大规模系统的优化问题,提出一种递阶优化方法．该方法首先将原问题转化为多目标优化问题,证明了原问题的最优解在多目标优化问题的非劣解集中,给出了从多目标优化问题的解集中挑出原问题最优解的算法,建立了算法的理论基础．仿真结果验证了算法的有效性．

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

一类具有通信逻辑的网络控制系统稳定性分析

针对具有线性不确定对象的网络控制系统的带宽约束问题,设计了具有周期通信逻辑的网络控制系统的结构,建立了具有周期通信逻辑的网络控制系统模型. 运用现代控制理论和矩阵摄动理论相关原理,进一步证明了系统保持渐近稳定的充分条件 .最后通过仿真算例验证了结论的有效性.

     

基于不同加权因子的随机多模型自适应控制

针对一类噪声方差未知的随机系统,基于不同加权因子设计多个参数辨识器辨识模型参数,在此基础上,构成多模型自适应控制器.在每个采样时刻基于指标切换函数选择最佳辨识模型,并将基于此最佳模型设计的控制器切换为当前控制器. 同时,证明了多个模型控制器之间相互切换时整个闭环系统是全局收敛的 .仿真结果表明,同单一自适应模型控制器相比,这种基于多个不同加权因子的多模型自适应控制器在模型参数发生跳变时可很好地改善被控对象的控制品质.

     

自适应分区多代理模型交互式遗传算法

为提高交互式遗传算法的性能,提出一种自适应分区多代理模型交互式遗传算法&.该算法基于关键维分割进化初期的搜索空间,同时基于进化进程,逼近精度以及用户评价敏感度,自适应地分割进化中后期的搜索空间.在子空间上,采用多类代理模型学习用户对进化个体评价,并用于评价后续进化的部分或全部个体.将该算法应用于服装进化设计系统,实验结果表明,算法在种群多样性,减轻用户疲劳及用户对优化结果满意度等方面均具有优越性.

     

钢铁企业集团订单分配模型研究

在集团统一销售的管理模式下,如何将订单在多个成员企业之间进行分配是钢铁企业集团需要研究的重要问题．为此,在对钢铁企业集团订单分配原则进行归纳总结的基础上,建立了以集团订单排产量最大和集团利润最大为目标的钢铁企业集团订单分配多目标优化模型;同时结合问题的特点,提出了模型求解的算法流程;最后,通过应用实例验证了模型和算法流程的可行性和有效性．