基于广义坐标形式的高斯最小拘束原理的多刚体系统动力学建模

通过采用动能及广义坐标显式的变分形式的高斯原理, 明确了广义坐标形式的高斯拘束中各项的含义, 以此建立以笛卡尔广义坐标表达的一般多刚体系统动力学问题的优化模型, 并研究利用上述模型列写其他坐标体系下的高斯拘束的方法。采用该方法可将多刚体系统的动力学问题变为求拘束极值的问题, 并且只要给出广义笛卡尔坐标与其他广义坐标之间的雅可比关系式, 便可方便地得到该坐标系统下的高斯拘束, 建模过程简单且具有更强的通用性。采用广义笛卡尔坐标及拉格朗日坐标, 对简单刚体的平面运动及定轴转动问题建立动力学优化模型, 并验证了该方法的有效性。     

混沌系统的最优保性能控制

研究了混沌系统的最优保性能控制问题。通过采用线性矩阵不等式方法,获得了一类混沌系统存在保性能控制律的一个充分必要条件,在此基础上,通过建立并求解一个凸优化问题,给出了混沌系统的最优保性能控制律的设计方法。以Chen系统作为典型的例子,验证了这种控制方法的有效性。     

Parameter optimization of electric bus transmission system based on dynamical evolutionary algorithm

The transmission ratio is the key parameters influence power performance and economic performance of electric vehicle (EV). As a class of heuristic algorithms, Dynamical Evolutionary Algorithm (DEA) is suitable to solve multi-objective optimization problems. This paper presents a new method to optimize the transmission ratio using DEA. The fuzzy constraints and objective function of transmission ratio are established for parameter optimization problem of electric bus transmission. DEA is used to solve the optimization problem. The transmission system is also designed based on the optimization result. Optimization and test results show that the dynamical evolutionary algorithm is an effective method to solve transmission parameter optimization problems.     

暂态混沌动力学在神经网络优化计算中的应用

通过在神经网络状态空间演化方程中引入一个非线性反馈项,使神经网络系统的动力学表现出混沌特性。为将混沌动力学作为搜索机制应用于优化问题,又引入一个调节机制构成了暂态混沌神经网络模型。本文着重分析了暂态混沌神经网络动力学行为,并将其应用旅行推销员问题。实现了全局优化且有较快的收敛速度。     

非线性动态投入产出优化模型中的预测变量—时间分解方法

本文研究多年延滞非线性动态投入产出模型的递阶优化问题。文中将Hassan共态预测法和Tamura时延算法的主要思想相结合,提出和使用了预测变量一时间分解方法,导出了非线性三级递阶优化结构。有关结果亦适用于具有类似数学结构的其它高维非线性动态优化问题。     

Reconstructing the Nonlinear Dynamical Systems by Evolutionary Computation Techniques

We introduce a new dynamical evolutionary algorithm（DEA） based on the theory of statistical mechanics and investigate the reconstruction problem for the nonlinear dynamical systems using observation data. The convergence of the algorithm is discussed. We make the numerical experiments and test our model using the two famous chaotic systems （mainly the Lorenz and Chen systems）. The results show the relatively accurate reconstruction of these chaotic systems based on observational data can be obtained. Therefore we may conclude that there are broad prospects using our method to model the nonlinear dynamical systems.     

网络化离散时滞系统的鲁棒输出反馈控制

研究网络环境下凸多面体离散时滞系统的鲁棒输出反馈控制问题．假设控制器与驱动器之间通过不可靠的通讯网络相连接．利用相互独立的随机变量刻画多个通信信道中的数据丢失现象．首先,基于参数依赖的Lya—punov—Krasovskii泛函方法分析闭环系统的鲁棒随机稳定性;然后,将参数依赖的鲁棒静态输出反馈控制器的设计问题归结为求解线性不等式组的凸优化问题．最后,用仿真例子说明所给方法的有效性．     

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。     

害虫治理与半连续动力系统几何理论

从害虫治理的实际问题出发,建立了一类脉冲状态反馈控制害虫的防治模型.提出了半连续动力系统几何理论,并应用这一理论证明了该模型至少存在一个阶1周期解.结合具体实例,介绍了阶1同宿分支和脉冲环面动力系统的基本理论与分析方法.     

Solving the factorization problem with P systems

P systems have been used many times to face with computationally difficult problems, such as NP-complete decision problems and NP-hard optimization problems. In this paper we focus our attention on another computationally intractable problem: factorization. In particular, we first propose a simple method to encode binary numbers using multisets. Then, we describe three families of P systems: the first two allow to add and to multiply two binary encoded numbers, respectively, and the third solves the factorization problem.