一种求解最小权值强规划的方法

以规划领域中的不确定状态转移系统作为研究对象,给出最小权值强规划解的概念,提出一种求最小权值强规划解的方法.该方法可以求解与动作代价相关的数值规划问题,在不确定状态转移系统的执行动作上增加权值来表示动作的代价,在此基础上设计求解最小权值强规划解的算法.实验结果表明,该算法能有效求解最小权值强规划解,且比用反向搜索方法求...     

基于改进离散粒子群算法的炼钢连铸最优浇次计划

提出了浇次数未知的最优浇次计划模型. 在分析该模型求解困难的基础上, 提出了用伪旅行商表示该模型的方法. 针对离散粒子群优化具有收敛速度、精度低, 但能充分利用各粒子的局部最优值和全局最优值信息的特点,而序列倒置算子具有收敛速度和精度较高, 但学习具有盲目性的特点, 结合二者优点, 提出了一种基于序列倒置的改进离散粒子群优化算法. 实验研究表明, 该算法与普通离散粒子群优化算法相比, 不论是收敛速度和还是求解精度都有了较大提高. 基于该改进算法求解最优浇次计划模型的研究表明: 所提伪旅行商问题模型非常适合用于组浇模型描述. 应用实际生产数据的计算表明该模型及其求解方法均非常有效.     

一致性规划中互斥常量合成方法研究

为压缩一致性规划的状态空间,并加快一致性规划的求解速度,将常量引入到一致性规划中,定义一致性规划中的常量,形成新的知识表示"多值一致性规划任务",定义多值一致性规划动作模型,提出一致性规划常量合成方法,给出一致性规划常量合成算法.该方法利用常量的特性在所有初始世界状态和所有实例动作中猜测、验证常量.理论分析和实验结果表明该算法能合成正确的一致性规划常量,生成多值一致性规划任务.为说明一致性规划常量的应用效果,把生成的多值一致性规划任务与规划解重用启发式结合求一致性规划解,并与规划系统CFF进行对比实验.实验结果表明求解质量和效率较高.     

实值多种群遗传算法求解动态规划问题

研究利用遗传算法求解动态规划问题.实验采用实值多种群遗传算法,绕过复杂的数学推导,求解推车系统的最优控制序列u*(k).在遗传算法迭代过程中,染色体采用实值编码、多种群、多目标并行搜索,并利用留优策略加速搜索收敛速度,求解得最优控制序列u*(k).计算的目标函数值和数学解析解极值完全一致,证明了该方法的准确、高效.     

基于模型诊断的分步求解

对诊断问题的分解进行研究,给出了候选诊断的分解与组合定理.在此基础上,提出了利用分步求解方法实现诊断分解的算法,并对算法的正确性、完备性和复杂性进行了证明.实验结果表明,分步求解方法明显提高了包含多个输出的系统的诊断效率.与利用变量假定例化值分解诊断问题的方法相比,该算法能提高了效率并且扩大了适用范围.     

整数线性规划的切割与分支算法

基于整数线性规划问题的分支定界方法,以子问题或根问题的目标最优值作为参数,构造了一种新的切割不等式,能够方便地切割子问题或根问题的非整数最优解.在分支之前进行这种切割,产生了一种新的求解整数线性规划问题的切割与分支算法.将该算法应用于求解一些经典的数值例子,实验结果表明,与经典的分支定界方法相比,该算法大大减少了分支的数量,提高了计算效率.随着问题规模的增大,该算法的计算优越性体现得更加明显.     

蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法

针对蚁群算法不太适合求解连续性优化问题的缺陷,提出用蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法.该方法将解空间划分成若干子域,在蚁群算法的每一次迭代中,首先根据信息量求出解所在的子域,然后在该子域内已有的解中确定解的具体值.以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明,该方法比使用模拟退火算法、遗传算法具有更好的收敛速度.     

Q学习算法在库存控制中的应用1)

Q学习算法是Watkins提出的求解信息不完全马尔可夫决策问题的一种强化学习方法.这里提出了一种新的探索策略,并将该策略和Q学习算法有效结合来求解一类典型的有连续状态和决策空间的库存控制问题.仿真表明,该方法所求解的控制策略和用值迭代法在模型已知的情况下所求得的最优策略非常逼近,从而证实了Q学习算法在一些系统模型未知的工程控制问题中的应用潜力.     

采用双向搜索在多权值路网中查找较优长路径

求解最短路径是图研究中的一个经典问题。目前大多数相关研究都假设图中每条边只有一种权值。然而在实际应用中,有时候图中的边设有多种权值,求解最短路时需要综合计算多种权值,并采用用户自定义的聚合函数f将路径的多种权值映射到一个实数上,用以比较路径的长短。当f不是线性函数时,最短路的子路不一定也是最短路,于是大部分求解最短路的算法对此问题并不适用。文中提出了一种双向搜索方法,用以在多权值路网中求解最短路近似解。实验表明,本方法适用于长路径查询。与单向搜索相比,该方法有较高的运行效率。与基于Dijkstra算法的贪心算法相比,该方法有较高的准确率。     

Q学习算法在库存控制中的应用

Q学习算法是Watkins提出的求解信息不完全马尔可夫决策问题的一种强化学习 方法.这里提出了一种新的探索策略,并将该策略和Q学习算法有效结合来求解一类典型的 有连续状态和决策空间的库存控制问题.仿真表明,该方法所求解的控制策略和用值迭代法 在模型已知的情况下所求得的最优策略非常逼近,从而证实了Q学习算法在一些系统模型 未知的工程控制问题中的应用潜力.     

MMU协处理器的一种软件模拟模型

根据ARM926EJ-S处理器中MMU协处理器的硬件结构和工作原理,利用CCD建模方法来描述MMU的体系结构,并用FSM建模方法来描述MMU的取指过程和数据读写过程,建立MMU的软件模拟模型。利用建立的模拟模型,给出了模型在实际工程中的应用并进行了测试实验。实验结果表明,建立的MMU模拟模型能够正确模拟MMU的功能,在工程实践中具有较好的应用价值。     

模拟多孔介质中质量输运现象有限颗粒法的应用

有限颗粒法是一种新的颗粒跟踪法,特别适合模拟污染物的运移过程。用有限颗粒法对多孔介质中纵向弥散度进行识别。纵向弥散度是表征含水层中介质弥散特征的重要参数．也是一个很难确定的参数。给出具体算例,并做进一步的讨论。     

基于视频跟踪和FSA的车辆行为模式分析

提出一种基于视频跟踪和有限状态自动机的运动车辆行为表达与分析方法。采用减背景法得到前景运动车辆,基于快速归一化互相关理论,通过预测实现车辆跟踪,得到准确的车辆运动轨迹。利用有限状态自动机,将车辆的行为表达为连续的微观行为状态,从而在运动跟踪的基础上,结合时域与空域信息分析车辆行为模式。对交叉路口的运动车辆进行跟踪实验,结果表明,该方法能够准确得到车辆的状态信息。     

电阻抗断层成像的MPSO-MNR算法研究

基于修正粒子群算法（MPSO）和修正的牛顿-拉夫逊（MNR）算法的优点和局限,提出MPSO-MNR算法,通过对研究的平面圆形求解域采用有限元法进行剖分,电流注入采用三角电流法的园域内单个、两个仿真目标采用该算法进行电阻抗断层静态重构。采用定义的适应值函数和误差总和作为评价重构质量的物理量。数值仿真结果表明,在一定迭代次数内,提出的MPSO-MNR算法对求解域内目标位置定位准确,能够较准确反映场域内电阻率的分布。     

FMM能效分析及其ASIC可行性评估

对快速多极方法(FMM)进行研究,分析其关键计算任务,并在CPU与DSP上进行验证,得出FMM在不同平台上性能和功耗的量化分析结果,给出基于FMM的多核DSP可重构ASIC结构模型。以可重构硬件FPGA为例,对该模型进行预测,结果证明其在涉及大规模浮点计算时具有一定的能效优势。     

有穷自动机理论在自动化控制方面的应用

有穷自动机是一种关于系统状态变迁与时间关系的数学模型,20世纪40年代和50年代分别由McCulloch、Pitts和Moore等建立了自动机模型,经过半世纪多的发展,它已经成为一门完善的离散数学理论分支,广泛应用于形式语言、数字电路、计算机编译程序和操作系统等各个方面。自动机分为确定性(DFA)和非确定性两种(NFA),NFA可通过闭包算法转变为DFA,本文将探讨DFA在自动化控制方面的应用。     

针对BGP路由器的DDoS攻击及防范措施

利用有限状态机对BGP协议进行分析,结果表明使用BGP协议通信的路由器其路由表更新机制存在安全漏洞,在此基础上,提出一种针对BGP路由器的分布式拒绝服务(DDoS)攻击方法,并根据BGP路由器的通信数据,设计实现一款测试软件RouterTest用于模拟对路由器的DDoS攻击,实验结果证明了该攻击方法的有效性,并针对该攻击提出相应的防范措施.     

超宽带信号地面回波仿真方法研究

研究地面的超宽带回波特性,能够为超宽带无线电系统设计提供仿真支持。为保证计算结果的可信性,需要考虑土壤的色散特性和地面起伏对回波的影响。目前在超宽带地面回波计算中所使用的FDTD（时域有限差分）算法计算量较大或者存在较大误差。使用卷积完全匹配层（CPML）作为吸收边界,多极点Debye模型描述土壤介质特性,在FDTD算法基础上推导出了多极点Debye介质的CPML-FDTD算法。对不同条件地面的回波进行了仿真计算,与未使用PML（完全匹配层）的FDTD算法计算结果进行比较分析,表明文中使用的算法结果正确且效率较高。     

基于FSM模型的车载MOST网络管理系统

设计并实现一种基于有限状态机(FSM)模型的车载MOST网络管理系统。采用中心注册机制管理MOST网络地址资源,通过动态分配各节点的逻辑地址实现多媒体设备即插即用的工作方式,构造FSM模型描述MOST网络系统的状态。测试结果表明,该系统可增强车载MOST网络的灵活性、健壮性和容错性,满足车载信息娱乐系统对即插即用工作方式的需求。     

基于扰动观测器的固化炉温度解耦控制

固化炉是微电子制造过程的重要设备,它内部的温度分布具有大时滞、强耦合、非线性的特点。针对固化炉温度模型复杂和加热板热效应耦合的问题,将最小二乘法及阶跃响应法相结合,在工作点附近对固化炉温度建立一阶惯性延时模型,基于扰动观测器（disturbance observer）对芯片固化炉设计了解耦控制系统,实现了不同加热板之间的解耦控制。仿真和实验结果表明,该解耦控制方法能够抑制加热板之间的耦合影响,超调和稳态误差都较小,在过程控制中的同类系统中有较好的推广应用价值。