多供应商竞争下再制造闭环供应链鲁棒生产计划

针对外部环境不确定的再制造闭环供应链,采用基于情景分析的鲁棒优化方法,建立了一类基于单方决策型供应链契约的具有多供应商竞争和顾客需求不确定的产品再制造闭环供应链生产计划运作鲁棒优化模型。各供应商可以制定自己的价格策略,企业可通过价格进行优选,模型对新材料、回收品进行分类管理,分类生产与再制造。对基于情景分析的鲁棒优化模型进行了改进,为企业生产计划的制订提供了一个解决方案。数值算例的结果验证了该模型的鲁棒性。     

需求不确定环境下闭环供应链运作的鲁棒优化模型

设计了一类由一个制造商和一个供应商构成的同时具有再分销、再制造和再利用的闭环供应链,废旧产品的回收及再处理均由制造商完成。建立了该供应链在顾客需求不确定环境下的多目标鲁棒动态运作模型。采用具有已知概率的离散情景描述顾客需求的不确定性,利用基于情景分析的鲁棒线性优化方法建立供应链的运作模型。设计的数值算例的结果验证了运作策略的鲁棒性。     

云制造环境下考虑不确定性的产品配置优化

越来越多的大规模定制企业借助于云制造技术实现产品的个性化定制。针对云制造环境下的产品配置问题, 提出了基于鲁棒优化的方法建立最小化配置总成本为目标的优化模型, 并考虑了云制造成本和时间的不确定性。运用基于budget 和区间的不确定集来刻画参数的扰动性。通过对偶理论, 将其转化为鲁棒等价模型, 从而可以采用 CPLEX 进行求解。以一个配置案例为例论证了鲁棒优化模型的有效性。最后, 设计了不同的算例进行仿真实验, 证明了鲁棒优化解在应对不确定风险时更为稳健、能够显著改善产品的准时交货期。     

飞行器不确定系统鲁棒D-稳定控制分配策略

为降低建模误差及外部扰动对飞行器多变量不确定系统的影响,提出了一种闭环系统鲁棒D-稳定的动态混合控制分配策略。飞控系统采用模块化的设计思想,利用线性矩阵不等式方法设计了基于虚拟控制指令的鲁棒D-稳定输出反馈控制律;建立了多目标混合优化控制分配模型,推导并证明了该模型的等价实现形式,用于将虚拟控制指令协调分配到各个操纵面。仿真结果表明,该策略能够综合考虑各操纵面不同的物理约束和控制效能,具有较好的鲁棒性能。     

基于鲁棒能力的体系多目标组合优化

针对体系组合优化问题中,不同场景下系统贡献的不确定问题,提出了基于鲁棒能力的体系优化决策方法。首先对体系的鲁棒能力和模糊能力风险进行定量描述;然后以鲁棒能力最大,建设风险和成本最低为目标,考虑军事能力需求等约束,建立多目标体系组合优化模型,采用改进的基于参考点的非支配排序遗传算法求解模型,生成一组符合决策需求的非劣质解;最后通过仿真实验验证了模型和算法的有效性,可以为体系总体建设规划提供决策支持。     

基于最小最大后悔值准则的供应链鲁棒协调模型

研究了需求不确定条件下,基于最小最大后悔值准则的供应链鲁棒回购契约协调问题.针对未知需求具体分布形式的两级供应链系统,建立了供应链鲁棒回购契约协调模型.在仅知需求区间这一信息条件下,采用鲁棒优化方法求解了最小最大后悔值准则下的集成供应链鲁棒订货策略和分散供应链鲁棒契约协调策略.分析了不同服务水平和契约参数条件下,由于信息缺失而未能实现最优运作的供应链及其成员后悔值情况.最后,进行了数值计算,验证了不同需求分布形式假设下的最优决策与基于最小最大后悔值准则的鲁棒决策的优劣性,以及供应链鲁棒回购契约协调策略的有效性.结果表明,基于最小最大后悔值准则的供应链回购契约协调策略具有良好的鲁棒性,并且能够有效减少需求不确定性对系统及其成员运作绩效的影响.     

不确定模糊系统具有指定衰减率的鲁棒保成本控制

结合系统响应速度的考虑,讨论由T-S模糊模型描述的不确定连续非线性系统具有指定衰减率的鲁棒保成本控制问题.基于扩展稳定性条件和等价投影引理,导出系统鲁棒保成本控制器存在的充分条件,并可将此控制器的最优设计问题转化为一组线性矩阵不等式的凸优化问题.研究表明:所设计的控制器不仅能保证闭环不确定模糊系统以衰减率α鲁棒渐近稳定,而且还给出了保成本上界的一个优化值.最后,数值示例验证了该设计方法的有效性.     

具有饱和执行器跳变系统的鲁棒模型预测控制

针对一类具有饱和执行器的不确定离散Markov跳变系统,提出鲁棒模型预测控制器设计方法。为便于工程应用,考虑被控跳变系统各模态下的动态系统参数以及各模态间的跳变转移模态均存在不确定性的情形,这些不确定性均以凸多面体的形式给出。预测控制器的求解通过在每一个采样时刻优化无穷时域的最坏二次性能指标实现,该预测控制序列在每个采样时刻表现为具有饱和特性的状态反馈控制律,从而使得所形成的闭环系统鲁棒均方稳定。为方便求解,将控制器的求解转化为以线性矩阵不等式形式给出的正半定规划(SDP)问题。数值示例验证了所提方法的有效性。     

基于鲁棒自适应控制理论的导弹纵向逆控制

针对高机动导弹纵向运动数学模型具有严重非线性、不稳定、多变量耦合以及模型不确定等特点,提出了一种基于鲁棒自适应控制理论和动态逆相结合的导弹纵向控制系统设计方法。该方法以非线性动态逆控制为基本控制律,能够在复杂的飞行条件下,实现对高机动导弹的精确线性化,解除了多变量之间的耦合关系;并引入鲁棒自适应控制律,以抑制模型参数变化的摄动和外部干扰的影响,保证了导弹的纵向稳定性及其纵向飞行品质。仿真分析验证了控制方法的有效性。     

不确定与损毁情景下可靠性设施选址鲁棒优化模型与算法研究

设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计.     

离散需求概率不确定条件下的多市场鲁棒优化模型

研究了需求概率分布不确定条件下的多市场鲁棒优化问题。针对离散随机需求,建立了基于报童问题的多市场利润最大化模型,给出了需求情景概率不确定条件下的鲁棒对应。针对离散需求情景概率分别隶属于区间和椭球不确定集情况,运用线性规划和拉格朗日对偶理论,将区间和椭球两种不确定集下的多市场鲁棒优化模型转化为易于求解的分段线性规划和二阶锥规划问题。最后,进行了数值计算,验证了多市场鲁棒策略的有效性。结果表明,同已知需求真实分布的最优情况相比,完备需求概率分布信息的缺失虽然会导致系统绩效损失,但损失值很小,说明根据文中所给方法求解的鲁棒策略具有良好的鲁棒性,能够有效抑制不确定性对系统绩效的影响。进一步,绩效损失值可以解释为决策者为了获得真实需求分布信息所愿意支付的最高成本。     

不完全信息条件下计算机网络对抗行动鲁棒博弈模型

在分析不完全信息计算机网络对抗问题特点基础上,运用马尔可夫决策描述网络状态转移过程,用区间数刻画不确定参数,以折扣总回报值为目标函数,提出计算机网络对抗行动鲁棒博弈模型.采用凸分析理论对计算机网络对抗鲁棒博弈模型进行分析,得到网络攻防双方的收益函数为等度、连续凸函数,攻防双方存在均衡策略且为一个压缩映射.通过算例分析,验证方法的可行性和有效性.     

基于献血行为学习的应急血液供应链网络鲁棒优化

不同于可以大规模生产的救援物资，血液的供应完全依赖于献血者的行为。献血行为显著影响血液供应链网络的运作，而血液供应链网络布局又可以通过影响献血便利性改变献血行为。为此，针对突发性重大灾害，研究了考虑献血者行为的应急血液供应链网络优化。采用场景鲁棒方法，首先构建了考虑灾前储备和灾后救援的两阶段血液供应链网络优化模型。其中，灾害救援中可以通过临时献血点的部署和对预约献血者的分配影响献血行为。继而，采用基于问卷的无监督学习，刻画不同灾害程度和距离范围内的灾后献血者行为，并结合到优化模型中。最后，将所建模型应用于我国西南某市的地震灾害防治中，并展开对模型鲁棒和解鲁棒的灵敏度分析，模型能够给出满足决策者不同要求的灵活决策结果，以避免过高的血液供应链成本或过大的血液缺口。     

无人飞艇的鲁棒航向控制系统设计

将线性矩阵不等式(LMI)方法应用于静不稳定飞艇的鲁棒航向控制系统设计中,该飞艇模型具有参数不确定性。首先,给出了飞艇的横侧向运动模型。并且,采用了多面体集合的形式来描述对象的不确定性。然后采用LMI方法,将飞艇航向控制系统的设计简化为一个基于多面体系统的凸优化问题。由于该方法存在着一些设计裕度, 因此可以利用这种裕度来实现多目标控制。根据该方法设计出的闭环控制系统由内环的增稳系统和外环的PI控制器组成。最后,提供并分析了飞艇航向控制系统的仿真结果。     

基于神经网络的自由漂浮空间机器人鲁棒控制

针对带有模型误差及外界扰动的自由漂浮空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制策略。采用对神经网络状态空间进行划分后与滑模变结构结合的控制器,对不确定非线性进行自适应学习,逼近误差作为外部干扰由鲁棒控制器消除。该方法从整个闭环系统的稳定性出发,利用H_∞理论设计的鲁棒控制器及神经网络权值的在线调整规则保证了系统的稳定性,并能使系统L2增益小于给定的指标,具有较好的控制精度及动态特性。仿真分析进一步证明了该自适应鲁棒控制算法的有效性。     

不确定信息下应急设施选址-路径鲁棒优化

为抵御突发灾害对路网造成的破坏性，提高救援效率，考虑路径超期风险和设施点失灵对系统的影响，针对需求点物资需求量不确定和车辆运输时间不确定，构建三级路网，采用车辆和直升机联合运输方式进行多物资运送。基于鲁棒优化思想，建立了以物资送达需求点救援时间之和最小为目标的应急设施选址-路径鲁棒优化模型，采用CPLEX进行求解。最后，设计不同算例进行数据仿真实验，证明了鲁棒优化方法在处理需求量和车辆运输时间不确定以及偏差鲁棒优化方法在处理设施点失灵风险的有效性和鲁棒性，进而为解决应急设施点的选择和救援物资的及时准确配送，增强应急物流系统的风险应对能力提供了有效的方法。     

基于RBF网络的机械人鲁棒自适应控制与仿真分析

针对电机驱动机器人模型,设计了一种鲁棒自适应控制器.首先用动态RBF神经网络逼近机器人动态模型,然后设计了一个带积分器的滤波器,由滤波器系统推导出所需的理想输入电流,再以理想输入电流为目标设计电机控制器并得到最终控制律.基于Lyapunov稳定理论分析了鲁棒自适应控制器的稳定性,给出了稳定性充分条件.实例仿真结果表明,合理的选择控制器参数可使系统具有良好的动态特性和鲁棒稳定性.     

信息不确定下的主动打断项目组合选择问题鲁棒优化

在项目组合选择问题中,历史数据的缺乏以及预测和估计过程中出现的不可避免的误差,会导致模型中的参数无法被准确地估计,进而给决策带来巨大的风险.因此,构建合适的鲁棒优化模型,为企业提供能有效应对参数不确定性的鲁棒解,对企业的风险防范具有极其重要的现实意义.本文首先对确定参数下的主动打断项目组合选择问题数学模型的特点进行了分析.进一步地,介绍了鲁棒优化问题中不确定情境集的概念,并给出了允许管理者根据其偏好确定不确定情境集大小的方法,构建了全新的基于情境的鲁棒优化模型,进而计算出在所规定的不确定情境集内的最坏情境下能保持可行性与最优性的鲁棒解,实现了鲁棒性与最优性间的权衡,最后,通过GAMS/BARON进行了算例分析,验证了模型的合理性与有效性.从理论上,本文首次将鲁棒优化理论扩展到了主动打断项目组合选择问题中,针对现有的项目组合选择问题鲁棒优化理论仅能应对有限个可行解的不足之处,提出了一类新的鲁棒优化方法,使其能够应对具有无穷多可行解的主动打断项目组合问题.从实践上,随着我国高新产业的发展,具有超前性与特殊性的研究与发展(RD)、信息科技与信息系统(IT/IS)等新兴项目的投资日益受到重视.相较于传统项目,这类项目的高度不确定性使得探究项目组合选择问题的鲁棒优化理论日益迫切.故而本文的研究具有明显的理论价值和现实意义.     

基于RNPI的动态时滞网络主动队列管理算法

针对网络存在较大时滞和网络参数动态变化等问题,提出了一种鲁棒非线性PI主动队列管理算法。由流体流模型将动态网络推导为参数区间不确定一阶时滞系统,在确定使闭环系统稳定的非线性PI控制参数集合基础上,利用遗传算法寻找基于改进ITAE指标最优的PI控制参数。基于扩展到时滞系统的棱边定理,给出了RNPI算法的设计方法。仿真结果表明了该方法具有良好的控制性能,对网络区间不确定参数有较好的鲁棒性。     

连续时间多面体不确定系统的鲁棒预测控制

运用线性矩阵不等式方法,研究连续时间多面体不确定系统的鲁棒预测控制问题。通过在线求解无穷时域二次型性能指标下的"最小-最大"优化问题,给出了分段连续的状态反馈控制器存在的充分条件。运用可控不变集理论,解决在线优化问题的可行性,证明了初始时刻的可行解可以保证闭环系统渐近稳定。仿真证明了控制算法的有效性。