一类含积分约束的生产制造系统优化调度

“即时消费”类生产制造系统的优化调度具有重要学术和应用价值. 满足此类系统对产量的实时需求, 考虑调度计划的可实现性具有挑战性. 如何得到精确满足累积产量实时需求的最优调度目前尚无系统方法, 迫切需要研究. 本文建立了含积分约束的生产制造系统优化调度新模型. 通过对生产量变化率约束的深入分析, 证明了该类优化问题等价于光滑非线性规划问题. 生产设备在各时段的产量上下界可表述为时段初、末时刻瞬时生产率的二元函数, 且为精确可达的上下界. 本文结合梯度映射的单调性, 证明了上下界函数的凸性(凹性), 在生产成本为凸函数时, 进一步证明了此类优化调度问题等价于凸规划问题. 本文以上述分析为基础, 针对含积分约束的生产制造系统优化调度问题, 提出了两阶段数值求解方法, 在许多情况下可以迅速获得调度问题的全局最优解. 新模型和相应求解方法克服了生产量变化率约束带来的困难, 获得了精确满足累积产量实时需求的最优调度. 本文同时以电力生产优化调度问题为例, 进行数值求解, 并对结果进行了讨论, 验证了新模型和相应方法的有效性.     

一种桁架结构全局拓扑优化方法

对于应力约束下的桁架拓扑优化存在的奇异最优解问题,结合子集模拟分层技术提出一种可以有效求得奇异最优解的新桁架结构全局拓扑优化方法.通过样本点的合理性判断和Metropolis-Hasting准则,确保了拓扑解的合理性和全局性.算例表明本文提出的方法在处理奇异最优解问题时,可以快速把搜索区域降到退化的低维可行子区域内并以足够的精度收敛于全局最优解.     

解决非可微凸优化问题的次梯度反馈神经网络

发展了Leung等人所提出的解决非线性凸规划问题的动态反馈神经网络模型, 引入基于次梯度动态反馈神经网络模型解决非可微凸优化问题. 对于无约束非可微凸优化问题, 假定目标函数是强迫性的凸函数, 证明了由投影次梯度构造的反馈神经网络轨道从任意初值点出发都收敛于一个渐近稳定的平衡点, 该平衡点为原无约束问题的最优解. 对于约束非可微凸优化问题, 在目标函数是强迫性的凸函数, 约束函数也具有凸性的假定下, 依次造构能量函数序列和相应的基于次梯度的动态反馈子网络的模型, 建立了收敛定理并给出了停时条件. 最后, 设计了两种有效的算法并结合一些实例进行了仿真验证.     

一种最优抗扰自适应控制

针对含未知干扰系统研究了具有最优抗扰性能的自适应控制问题.利用对象参数的先验知识和量测数据构成可实时更新的非空模型集合,以系统的整体性能指标为辨识准则,在模型集内优化选取最优标称模型,完成对象模型的在线最优辨识.然后根据-1优化设计方法以闭环系统整体性能为指标,在线设计最优闭环控制器.上述两方面结合起来给出了一种最优自适应控制策略.由于辨识准则与控制目标是一致的,文中的方法能够有效地解决自适应系统的性能优化问题和辨识与控制的相互配合等问题,且能给出可验算的性能指标.     

基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法

未来空中战场,大规模无人机集群系统将成为主导力量.而对大规模无人机集群系统进行分组聚类是完成作战任务规划的必要步骤.在实际战场中无人机受到有限通信约束,无法得到全面而有效的全局作战信息.因此本文提出一种基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法.根据聚类模型设计鸽群优化算法,研究分析导航能力优异的鸽群智能行为,将鸽群飞行过程中的层级网络机制映射到鸽群优化算法中,解决有限交互环境下的信息不完整问题.一方面,依据鸽群在飞行过程中来自临近个体的引导更为有效直接,因而在有限交互环境下,基本鸽群优化算法中的全局最优信息由交互范围内的最优个体信息替代;另一方面,鸽群的中心位置更新包括三部分:增量惯性部分、模仿部分、环境影响部分.为验证改进后鸽群优化算法在有限交互范围下的有效性,本文采用三种算法针对三个数据集进行聚类分组,仿真结果表明改进后的鸽群优化算法在最优解与平均最优解上均有改善,为实际作战环境下的无人机集群系统聚类分组提供了有效的解决方法.     

基于免疫果蝇混合优化算法的多配送中心选址问题研究

针对具有NP难性质的多配送中心选址问题,利用果蝇优化算法,对免疫算法进行了优化,提出将果蝇优化算法与免疫算法相结合的免疫果蝇混合优化算法。通过与传统免疫算法的matlab仿真结果对比,使用免疫果蝇混合优化算法解决多配送中心选址问题能够快速收敛于全局最优解并优化选址模型,为解决多配送中心选址问题提供了一种新途径。     

万向联轴节速比关系式及带传动压轴力计算式等的修正

根据多体理论,在右手坐标系中推导出万向联轴节主、从动轴之间转速关系.以主动轴为研究对象,求得在既定位置中间十字架上某点的坐标,再根据中间十字架的特点,求得从动轴某点的坐标,从而确定从动轴的转角,进而得出主动轴与从动轴的位置关系,再而通过求导得到两轴的速比关系式.该关系式与采用矢量计算法得到的结果相同.根据微积分原理和力的叠加原理,考虑离心力,分析了带传动中带的受力情况,推导了拉力表达式.导出了一种压轴力简化计算式.提出了一种详细计算压轴力的方法:在进行微段带的受力分析时将轴向压力分解在两个正交方向上,然后时两组算式沿带长进行积分,求得两个方向上的压轴力,最后将两力合成为带传动作用在带轮上的压轴力.以上修正可作为相关教材教学内容的补充.     

基于凸优化理论的无人机编队自主重构算法研究

针对无人机编队自主重构中的最优重构航迹规划问题开展研究,通过综合考虑无人机飞行动力学特性和重构航迹代价,将其转化为多目标组合优化问题进行求解.为提高寻优效率,本文首先提出将多目标组合优化问题转换为非线性单目标优化模型进行求解,并针对两类优化问题等价性进行了理论分析.通过引入松弛算子和规范参数,本文所提出的内点优化算法能够改善经典内点法中的矩阵秩亏损现象,提高了所得解的最优性.通过仿真验证了本文所提出的自主重构算法的可行性和有效性.     

基于改进万有引力搜索算法的无人机航路规划

无人机航路规划是根据任务目标规划出某种性能指标最优的飞行航路的全局优化问题.本文将改进后的万有引力搜索算法用于求解航路规划问题,在万有引力搜索算法的速度更新部分引入粒子群算法中的记忆和群体信息交流功能,改善了最优解的质量;然后提出了基于权值的粒子惯性质量更新公式,以加快全局搜索的收敛速度;后运用优胜劣汰的选择操作规则,对粒子的位置进行更新,使种群始终朝着最优解的方向进化.通过与其他仿生智能计算方法的仿真实验对比,验证了本文所提算法可在复杂作战环境下实时有效规划出无人机的最优航路.     

基于星历模的行星际halo轨道间转移会搜索

本文针对星历模型下星际三体系统动平衡点halo轨道间的转移机会搜索问题,提出了一种基于三体系统不变流形结构的二级搜索方法.该方法首先基于星历模型求解行星际halo轨道逃逸流形初始时刻与捕获流形末端时刻固定时,连接该不变流形的最优两脉冲转移问题,得到所给条件下星际halo轨道间的最优转移轨道.然后以逃逸流形初始时刻、捕获流形末端时刻为变量,以连接该不变流形的最优两脉冲转移所需的速度增量为目标函数,绘制等高线图研究解空间的全局特性,从而得到转移机会.最后分别以日一地与日一火系统及日一地与日一金系统为例,搜索其在2015-2017年的转移机会,研究结果验证了本文所提方法的有效性,同时也揭示出了行星际halo轨道间转移机会的类周期性.     

基于证据推理的故障预报模型

为处理存在定量与定性不确定性信息的非线性复杂系统故障预报问题,建立了基于证据推理(evidential reasoning,ER)的故障预报模型,提出了ER预测模型的参数优化方法.该模型利用ER算法可以处理精确数据、不完整数据、模糊数据的能力,及其非线性融合的特性,对模型的输入信号,通过信息变换技术转化到信度结构框架下,应用解析ER算法对输入信息融合,根据输出数据的类型,构造相应的预测输出,给出了故障识别方法.针对ER预测模型参数难以精确的主观确定的困难,建立了非线性优化模型,对模型参数进行优化学习,获取最优模型参数.通过实验对ER预测模型的性能进行了分析,结果表明,建立的预测模型和参数优化模型可以有效的处理故障预报问题.     

基于搜索空间缩减策略的供水管网抗震设计参数优化

供水管网抗震优化设计模型以用户节点的抗震安全能力为设计目标,包含管网拓扑布局及管段结构抗震能力两个设计参数,寻找最优设计参数是离散变量组合优化问题.提出了一种基于两阶段搜索空间缩减策略的管网抗震优化设计模型求解方法,第一阶段利用度约束连通图生成初始种群,缩小优化初始搜索空间;第二阶段采用违约个体修补策略转换优化进行过程中不满足约束条件个体所处的搜索空间,实现了优化过程中搜索空间的动态缩减,提高了优化搜索的效率.此方法在供水管网抗震优化设计中有较高的效率,也可为其他有约束离散变量优化问题提供参考.     

具有媒体报道的SEIRS传染病模型的全局动力学分析

为了研究一类具有媒体报道的SEIRS传染病模型的动力学行为,利用Routh-Hurwitz判据以及证明全局稳定性问题的几何方法,分析三种特殊情况下模型正平衡点的局部和全局稳定性,并给出了正平衡点处Hopf分支产生的条件。     

集成于薄板的压电型随机振动能量收集器件优化设计

将压电薄膜粘贴于方形薄板表面即构成实用的振动能量收集器件,本文研究此类器件在受到宽带随机点激励作用时以平均输出功率最大为目标的优化设计问题,具体包括压电片布置位置和尺寸要求、最优负载电阻等.首先,导出机电耦合系统关于位移和输出电压的随机偏微分-积分方程组,通过模态分析技术消去空间项得到关于主坐标和电压的无限维随机常微分方程组.进而,由线性随机振动理论建立平均输出功率的解析表达,优化问题据此展开.研究表明:宽带激励作用时,压电片最优中心位置处于激励点及与之相应的3个对称点;在最优布置条件下,平均输出功率随压电片尺寸增加近于单调增加,而增速渐缓,据此可定义最优尺寸;在最优布置条件下,平均输出功率随外接电阻的变化有极值出现,可由此断定最优负载电阻.上述研究揭示了对称最优布置位置的存在性及输出功率对布置位置的敏感性,对平板型随机振动能量收集器件的优化设计有一定的指导意义.     

全局环境未知时基于滚动窗口的机器人路径规划

研究了全局环境未知时机器人的路径规划问题,借鉴预测控制滚动优化原理,提出了基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法.该法充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,实现了优化与反馈的合理结合.探讨了规划算法的收敛性.     

多泵多马达传动系统中输出转速的理论分析

在分析了目前广泛应用的液压传动方式优缺点和双定子马达（泵）原理的基础上,提出了多泵多马达液压系统的理论.以单作用定量多泵多马达传动系统为例,对多泵多马达系统中单作用多泵多马达传动各种连接方式下的输出转速进行了详细的理论研究.为今后研究多泵多马达传动系统和设计系统原理图奠定了理论基础.     

独立假设下的最优变步长LMS模型和算法

为了解决LMS(least mean square)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾, 基于独立假设, 以最小均方误差为准则, 提出并证明最优步长定理, 说明最优步长和均方误差之间存在一一映射的关系; 以此构造最优变步长LMS(optimal variable step-size LMS, OVS-LMS)模型, 确定了变步长LMS算法收敛速度的理论极限; 讨论了最优初始相对步长的选取方法和未知系统跳变时最优步长的计算. 根据导出的两个最优步长迭代式, 提出OVS-LMS算法. 仿真结果表明, 该算法和OVS-LMS模型的学习曲线基本一致, 证明该算法是独立假设条件下的最优变步长LMS算法.     

优化时延和可布性的标准单元布局算法

分析了时延和可布性的关系, 提出了一个多步的布局算法来优化这两个目标. 首先, 时延驱动的布局算法找到一个全局最优解. 在第二步中, 本算法在保证不破坏时延特性的基础上提高芯片的可布性. 这个算法已经实现, 并且对若干实际电路进行了测试. 结果表明应用本布局算法最大时延值能够下降30%, 并且第二步中在保证时延值不变的情况下, 最大拥挤度下降10%.     

智能机器人可变参数群体控制模型的多目标优化方法

近年来,针对自组织群体智能机器人的研究一直是智能机器人研究的热点问题.在这些研究中,提升群体机器人控制模型的泛用性一直是一个热点问题.为了提升群体机器人控制模型的泛用性,提高群体机器人在不同类型的环境下的功能表现,使用可配置的控制模型,利用仿真的方法求解控制模型在不同环境下的参数配置,是一种较为常见的方法.本研究提出了一种基于规则系统模型的多目标群体智能机器人控制模型优化方法,并针对该方法测试了多种不同的多目标优化方法的表现.使用包含凸障碍、非凸障碍以及通道型障碍的多个不同的仿真场景验证了该模型的效能.仿真验证结果表明该方法在各种环境下均具有较好的表现.     

一般复杂动力网络的优化牵制控制

本文研究了一般复杂动力网络的优化牵制问题.基于线性反馈方法,提出了通过牵制控制将一般复杂动力网络在目标态达到全局指数稳定的策略.特别地,回答了这样一个基本的问题:如何在牵制节点数目和反馈增益之间选取一个优化组合?最后用3个例子来说明该方法的有效性.