具有动态拓扑有领航者的多智能体群集运动控制

对具有二次积分的动态多移动智能体在动态拓扑下跟随领航者取得群集运动编队进行了研究.引入了光滑的邻接矩阵以及光滑的势场函数,提出了多移动智能体群集运动的光滑控制器设计方法,运用现有群集运动理论和经典的李雅普诺夫稳定性理论,证明了多移动智能体系统群集运动的稳定性.分析表明:智能体网络在切换的情况下,该方案设计得到的控制输出仍然是光滑的,最终智能体群在领航者的带领下取得群集运动.计算机仿真实例验证了所得结论.     

一致环境下多智能体系统的群集算法

针对一致环境下智能群体的群集运动控制算法进行了研究.在群中智能体感知范围有限的情况下,群体拓扑图是动态变化的,假设群体拓扑图时刻保持连通,且群中所有智能体受到外界环境的影响是一致的,通过引入光滑的势场函数,设计了群集控制算法,运用李雅普诺夫稳定性理论,证明了多智能体能取得群集运动,仿真实例验证了算法的有效性.     

从鸟群群集飞行到无人机自主集群编队

无人机可通过自主集群编队提高其在复杂环境下执行任务的能力.多飞行器并存导致系统协调管理难度提升等一系列问题,因此如何设计合理高效的无人机集群编队协调自主控制算法是一个亟待解决的难点问题.在鸟群群集飞行过程中,个体通过遵循简单行为规则进行相互合作而产生复杂有序的集体行为.由于鸟群群集飞行过程中所表现出的邻近交互性、群体稳定性和环境适应性等特点与无人机集群编队的自主、协调和智能等控制要求有着紧密的契合之处,因此,研究鸟群群集飞行机制,并将其映射到无人机集群系统,是解决无人机集群编队协调自主控制问题的一条切实可行的途径.     

非生物灾变事件的生物圈效应群集消失与群集出现

通过分析地球历史上的非生物灾变事件和生物事件发现,群集出现常伴随着群集消失,这可见于显生宙许多纪间界线附近,那里往往存在着地球灾变的标志。如同群集消失多由地球灾变引起一样,地球灾变亦是群集出现的一个重要动因。在灾变期,地球表层一般可分为非灾变区、边缘灾变区和中心灾变区。非灾变区生物以背景消失和背景出现为主,中心灾变区一般以群集消失尤其是群集绝灭为主,而边缘灾变区则既有群集消失又有群集出现尤其是群集起源,是进化的活跃地区,且其进化可称为巨进化。     

基于虚拟领航者的智能群体群集运动控制

通过借鉴预测控制的基本思想,研究了智能群体的群集运动,并建立了一种个体在运动过程中能根据周围环境自适应选取虚拟领航者的群集运动控制模璎.该模型描述了生物群集过程中无领导者的自然现象,克服了传统leader-follower模式的单向信息流的缺陷,增强了系统的自适应性与鲁棒性,提高了系统的稳定性.仿真结果表明:与已有文献相比,该模型收敛速度较快;形成紧凑的编队后,队形稳定运行的速度也较快.     

搭建服务器集群实现网络的稳定

在网站上采用创建群集的方法来减轻压力,达到访问的顺畅,提高服务的可用性和可靠性.本文采用在Windows Server 2008服务器上创建群集网络负载平衡(NLB)群集和故障转移群集,实现网络的稳定.     

群集技术在图书馆网络建设中的应用

论述了群集技术及其工作原理，以LEGATO AAM群集软件为例，详细介绍了群集技术在图书馆网络建设中的应用。     

建筑物火灾时人员疏散群集流动规律

利用离散系统分析动力学的方法,首先对建筑物火灾时人员疏散群集流动中的疏散个体的动力学特征进行分析,建立群集流动的运动状态方程,研究不同空间特征的疏散通道上群集流动的规律·建立计算机仿真模型,预测应急疏散时群集流动的性状·模拟结果表明,无论待疏散微元的行为特点和心理状态如何随机的变化,群集流动性能主要取决于疏散出口的空间几何特征·它的研究成果,可以为建筑物性能化设计,建筑物空间人员应急疏散计划的制定,和建筑物安全疏散性能的评价提供科学的依据     

基于Vicsek模型的群集控制设计与实现

鸟类、蚁群等群集在自然界中随处可见，对群集行为进行建模并应用于工程领域是目前复杂性科学研究的一个重点问题。本文利用著名的Vicsek模型，通过对相关参数的控制，对群集行为进行了初步的研究。同时，在原模型的基础上做出一定的改进，并对其进行仿真和分析。仿真结果表明，在群集密度较大，并且环境噪声较小的情况下，群集的同步效果是比较好的；并且，改进后的模型比原模型的效果更好。     

一种高效的无线传感器网络自组织聚类算法

提出了在无线传感器网络(WSN)中一种高效的自组织聚类算法。该算法随机产生群集,并根据传感器的权重选择簇头的。首先产生,并根据密度以及剩余能量计算每个传感器的权重。选择权重最大的作为该群集的簇头。其次,当群集大小低于某个阈值时,需要重新组织群集并重新选择簇头。仿真结果证明,该算法能够均匀的分布传感器能量消耗,从而延长了传感器网络的生命周期。     

Stability Robustness Bounds of Stochastic Linear Systems with Delayed Perturbations

This note considers stability robustness bounds on a classof stochastic linear systems with delayed perturbations.Using the stochastic Lyapunov stability theory,severalsufficient conditions for delay-independent stochasticasymptotic stability are obtained.It is shown that if theperturbation terms satisfy some conditions,then the sto-chastic systems have the robustness.     

考虑免疫反应损害的细胞-细胞病毒动力学模型的确定和随机稳定性分析

利用Lyapunov函数方法研究了在免疫反应损害情况下的细胞细胞病毒动力学模型的确定稳定性和随机稳定性.当基本再生数R0≤1,病毒在体内清除;而R0>1时,病毒在体内持续生存.并且模型的正平衡点在随机扰动下也是稳定的.     

Ito型滞后随机系统的实用稳定性

主要研究Ｉｔｏ型随机系统的实用稳定性，首先给出了随机系统实用稳定性的定义，然后推导出Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法的实用稳定性定理．最后讨论了Ｉｔｏ型随机控制系统实用稳定性的判据．     

Fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization

Particle swarm optimization is a stochastic global optimization algorithm that is based on swarm intelligence. Because of its excellent performance, particle swarm optimization is introduced into fuzzy entropy image segmentation to select the optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold adaptively. In this study, the particles in the swarm are constructed and the swarm search strategy is proposed to meet the needs of the segmentation application. Then fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is implemented and the proposed method obtains satisfactory results in the segmentation experiments. Compared with the exhaustive search method, particle swarm optimization can give the same optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold while needing less search time in the segmentation experiments and also has good search stability in the repeated experiments. Therefore, fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is an efficient and promising segmentation method.     

一类指数型非线性随机差分方程组解的稳定性分析

研究了一个指数型非线性随机差分方程组,并考虑了双随机因素的扰动,利用平衡点的平移变换、Jaccobi线性化、Lyapunov函数法及稳定性理论等得到该模型平衡解渐近均方稳定和依概率稳定的充分条件,并用数值仿真说明了所得结论的正确性。     

一类随机血糖-胰岛素调节系统的渐近性分析

以最基本的IVGTT确定性模型为基础,构建了一个具有白噪声干扰的随机血糖-胰岛素系统.证明了系统正解的存在唯一性,讨论了系统正解的渐近行为.由于随机血糖-胰岛素系统加入了随机项后,其对应的确定性系统的正平衡点将不复存在,为了讨论系统的稳定性,证明了在一定条件下,随机系统的解将围绕确定性系统的正平衡点附近某点做随机振动,且其振动幅度与白噪声干扰强度大小有关.通过数值模拟,探讨了白噪声干扰对系统的影响.     

变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性分析

利用Lyapunov泛函及随机分析技巧研究一类变时滞的随机模糊细胞平衡点的均方指数稳定性,得到了均方指数稳定性的充分条件.该模型同时考虑了模糊不确定性和随机不确定性,更加接近真实的神经网络.最后给出一个例子证明结论的有效性.     

不确定Sprott-D混沌系统的有限时间鲁棒反馈控制

针对含有参数摄动的混沌系统,讨论了鲁棒控制实现混沌Sprott-D驱动-响应系统的有限时间同步问题.通过构造适合的鲁棒反馈控制器,结合有限时间稳定性定理,给出了利用鲁棒反馈控制实现不确定混沌Sprott-D驱动-响应系统有限时间同步的结果.最后通过选取合适的系统初值和控制参数,利用MATLAB数值仿真,验证并说明了所给结论的正确性和有效性.     

一类具有时滞的随机SISV传染病模型的稳定性

研究了一类具有非线性发生率和时滞的随机SISV传染病模型。利用 Lyapunov函数和It?公式证明了随机模型存在全局唯一正解。对非时滞和含时滞随机SISV传染病模型进行了线性化并得到了对应模型的解的均方指数稳定性。在白噪声适当的扰动条件下，证明了系统是依概率稳定的。     

具有遗传特性的粒子群优化算法及在非线性盲分离中的应用

粒子群优化算法是一种新的基于群智能的随机优化进化算法.文章将变异和交叉思想引入到粒子群优化算法中,其基本思想是利用粒子群优化算法每次迭代的最优粒子位置及速度为基础对部分粒子进行变异,然后对变异前后粒子的分量进行随机交叉操作,从而产生新一代粒子群.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而提高了算法的收敛速度和精度.该算法应用于盲信号分离中而获得一种非线性盲信号分离算法.计算机仿真结果表明该算法的收敛性能优于粒子群优化算法,并且在非线性盲信号分离中是有效的.