双目标最优路问题

双目标最优路问题是指在一个图中找这样的路 ,使其权最大 ,费用最少。本文利用几个模型将双目标最优路问题转化成单目标问题 ,求得双目标最优路问题的有效解     

销售收入和利润目标双重驱动下的报童问题

讨论目标利润和目标销售收入双重驱动下的报童问题,得到同时实现目标利润和目标销售收入的概率函数,给出目标利润和目标销售收入双重驱动下的最优订货及最优定价策略.     

多目标分层规划问题的最优均衡宽容值序列算法

对多目标分层规划问题的宽容完全分层序列算法做改进，寻求各层次多目标子问题的最优均衡值和最优均衡解，针对上级优先层次对下级层次的宽容值，求出所有层次按优先级顺序的最优均衡解；给出多目标分层规划问题的最优均衡宽容完全分层序列算法，得到在一定宽容限下所有层     

总加权误工损失的两个代理单机排序问题

研究同总加权误工损失有关联的两个代理间单机排序的问题.两个代理之间的排序问题中,允许工件在加工过程中中断,设总加权误工损失为第一个代理的目标函数,最大正则函数是第二个代理的目标函数.在此问题中结合EDD规则确定一个最优排序算法,使得满足第二个代理目标可行的情况下,第一个代理的目标函数最小.在上述问题最优排序规则确定的前提下,求出最优排序使得第一个代理的目标函数最小.最终给出了和总加权误工损失有关的排序问题的一个最优算法,并且证明了问题在在多项式时间内可解.     

多目标优化算法研究综述

近年来,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点．多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域。该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上,介绍基于Pareto最优概念的多目标演化算法中的一些主要技术与理论结果。此外,指出并阐释了值得进一步研究的相关问题。     

基于微分进化算法的多目标交会策略

采用微分进化算法研究了考虑J2摄动影响的多目标远程最优交会问题。首先,采用虚拟目标点摄动修正策略,提出了考虑J2摄动影响的远程交会轨迹求解方法。然后,建立了多目标远程最优交会的性能指标函数,采用微分进化算法,对燃料最优与任务时间最优的多目标远程交会进行了寻优计算,得到了相应的优化结果和多目标最优交会策略。研究工作可用于多目标在轨服务和拦截任务的远程交会策略制定和和轨道设计。     

具有一般角形结构大系统目标规划问题最优解的存在

将具有一般角形结构的大系统目标规划问题分解为若干个子问题, 研究各个子问题最优解之间以及原问题与子问题最优解之间的关系, 并讨论了原问题最优解的存在性.     

常加速目标纯方位跟踪最优观测者轨迹及仿真分析

针对常加速目标纯方位跟踪的最优观测者轨迹问题,基于最优控制理论建立了最优观测者轨迹的优化模型,运用解析法得到距离精度准则下常速率观测者最优航向的必要条件,并通过仿真讨论了目标加速度、观测者速率、目标与观测者的初始距离对最优观测者轨迹的影响.仿真结果表明,当目标加速度较小时,少量增加会提高对目标距离的估计精度,但最优轨迹的光滑度会降低;而当目标加速度较大耐,为维护可观测性,观测者须进行强机动.     

基于线性方法的色氨酸系统双目标优化

研究了色氨酸系统的双目标优化问题.针对一类色氨酸生物合成系统的双目标非线性优化问题,提出了一种可求其Pareto最优解的有效方法.该方法的基本思想可以描述为:首先将色氨酸生物合成系统的双目标非线性优化问题表示成幂函数形式,采用这种表示的一个好处是在对数空间下可将原双目标非线性优化问题化为双目标线性规划问题;然后基于NBI方法求解前面得到的双目标线性优化问题.通过在Matlab平台上得到的计算结果表明,本文方法可以获得色氨酸系统双目标非线性优化问题的Pareto最优解以及Pareto前沿,验证了所提方法的实用性和有效性.本文方法获得的Pareto最优解个数可由用户设定.     

多目标激光反导决策的动态置换算法

多目标激光反导决策优化是激光反导系统的关键技术,其本质上是一个动态最短路问题,但是目前对于寻求该问题的全局最优解存在很多困难,特别是当目标个数大于6时,很难获得全局最优解。针对多目标激光反导决策优化问题引入了一种动态置换算法,包括邻近置换和对称置换,其中邻近置换是在原有解的基础上进行微调,容易进入局部最优解,而对称置换则可以进行大范围的搜索,有利于跳出局部最优解,从而增加了获得全局最优解的概率。以8个目标为例进行了仿真,结果表明所提出的算法比遗传算法收敛速度快。     

非线性海冰热力学系统的区域分解和最优控制

根据雪层、冰层与水层海冰热力系统抛物型方程的极大不可微性,采用非重叠区域分解,以及分布参数系统的参数辨识和最优控制理论,建立了海冰温度场最优控制模型,并证明了该系统最优解的存在性.     

退化椭圆型方程系数为控制量的一类控制问题

讨论了一类控制量为椭圆型方程系数的控制问题，证明该问题与区域优化问题的等价性，并指出了在一类允许控制集中不存在最优控制。     

具有对称循环结构的广义大系统最优控制

考虑具有对称循环结构的广义大系统的最优控制设计问题·基于Riccati方程和Lyapunov方程的解与许多控制问题密切相关,研究了具有对称循环结构的广义复杂大系统的Lyapunov方程与Riccati方程的求解问题;利用具有对称循环结构的广义大系统的特殊结构,提出了对具有对称循环结构复杂大系统Lyapunov方程与Riccati方程的求解问题,可以简化为一些低阶系统Lyapunov方程与Riccati方程求解问题·利用Riccati方程的解解决了这类系统最优控制问题·     

奇异LQ最优控制的线性迭代计算方法

利用经典线性二次最优控制的Riccati方程的线性迭代法研究一类奇异线性二次最优控制问题.对于线性迭代序列的收敛性进行了分析并且给出了算法.该算法通过3个例子得到验证.     

非线性离散系统最优控制--逐次逼近方法

研究了非线性离散系统最优控制问题,提出一种逐次逼近方法;首先将系统的最优控制问题转化为非线性两点边值问题族,然后通过构造线性两点边值问题族,将非线性两点边值问题转化为非奇次线性两点边值问题族;得到的最优控制律由精确控制项和非线性补偿项两部分组成,精确控制项可以通过求解R iccati方程求出其精确解,非线性补偿项由逐次逼近法求解一族线性伴随向量方程的解序列求得;仿真结果证明了逐次逼近方法的有效性。     

在模式转换市场与随机利率条件下的投资组合问题

本文考虑在Markov调制的模式转换市场与随机利率条件下,投资于无风险资产储蓄账户和风险资产股票的组合问题,研究使投资者的终时期望效用最大的最优投资组合。本文将最优投资问题转化为最优控制问题,进而转化为求解HJB方程模型,并直接证明了此HJB方程是关于控制π(投资于风险资产的财富)的严格凹的二次函数,随后转化为求解常微分方程组的问题。最终得到在模式转换市场与随机利率情况下投资于风险资产的财富比例θ只与不同市场模式下的各项参数相关。     

期望效用最优意义的最优保险研究

最优保险的研究具有重要的应用价值.针对停止损失保险,应用零效用原理,得到了对于风险厌恶型投保人的最优保费免赔额应满足的方程,为保险定价提供了理论依据.     

基于Kalman滤波和LQG控制的起重机控制研究

针对双载荷轨道起重机在抬升重物时的消摆时间长、定位速度慢的问题,提出采用最优控制理论和卡尔曼滤波算法,设计线性高斯二次型( Linear Quadratic Gaussian,LQG) 控制器并对其进行残余振动抑制。首先,运用Lagrange方程建立起重机系统的非线性动力学方程,其次,运用雅可比矩阵将非线性方程线性化,得到系统的状态空间方程;通过证明线性系统的可控性和可观性,选择合适的权函数,设计最优二次型线性调节器( Linear Quadratic Regulator,LQR)和最优状态估计器来得到LQG控制器,通过建立相关模型的Simulink控制系统仿真表明:设计的LQG控制器能有效衰减残余振动;通过与PID控制器对比分析,所提出的LQG控制器能更有效衰减残余振动幅值,振动的超调量更小,所需的稳态时间更短,验证了该控制策略的有效性和可行性。     

线性二次型最优控制状态向量的精细积分法

０引言精细积分法提出时只用于初值问题的积分,但很快就发展到二点边值问题及黎卡提矩阵微分方程的求解,这对于控制问题很有用．但ＬＱ控制的增益阵是时间的函数,因此状态向量的积分要面临时变矩阵常微分方程组的求解．对于这种特定的情况,如何利用该方程的生成特点,...     

防洪减灾决策中的分解协调优化方法

研究了防洪减灾决策系统的一般结构、特征、目标及其应遵循的约束条件，在此基础上，构造了一种防洪决策的数学模型，分析了模型的特点及求解困难，提出了一种求解该模型的有效方法－系统分解协调方法，最后用实例演示了防洪决策系统中该种模型的具体构造及其求解过程，实例研究表明，系统分解协调方法是求解大型防洪减灾决策模型的有效途径和手段。