基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

基于优化理论的网络拥塞控制机制的建模方法

介绍了一种基于优化理论的网络拥塞控制机制的建模方法．在描述了现有拥塞控制机制基本原理的基础上，以Reno／RED为网络实例，讨论了拥塞控制机制数学模型的建立．说明了本文所介绍的建模方法，对网络拥塞控制机制的分析和设计是有帮助的．     

不可微多目标数学规划的高阶对偶性

引入了一类不可微多目标数学规划的高阶对偶模型。在广义凸性条件下,建立了弱对偶性定理。其结果推广和统一了近期文献上出现的结果。     

Research on consistency measurement and weight estimation approach of hybrid uncertain comparison matrix

The consistency measurement and weight estimation approach of the hybrid uncertain comparison matrix in the analytic hierarchy process （AHP） are studied. First, the decision-making satisfaction membership function is defined based on the decision making＇s allowable error. Then, the weight model based on the maximal satisfactory consistency idea is suggested, and the consistency index is put forward. Moreover, the weight distributing value model is developed to solve the decision making misleading problem since the multioptimization solutions in the former model. Finally, the weights are ranked based on the possibility degree approach to obtain the ultimate order.     

关于树的逆对偶度一个猜想的证明

关于树的逆对偶度有下列猜想:Ivd≥R,本文证明,当R>0时,Ivd≥R+1/3     

正交拉丁矩阵的上下界

引进了一般形式的拉丁矩阵,并讨论了相互正交的拉丁矩阵个数的上下界。     

求解一类二阶段有补偿问题的对偶梯度法

1 问题的描述在含有随机变量的复杂决策问题中所产生的二阶段有补偿问题通常具有如下形式这里D={x|Ax=d,x≥0}?R~n为约束区域,A∈R~(m×n),d∈R~m(m≤n),h(x)为x的实函数,Q(x)=EQ(x,ω),而Q(x,ω)为相应于样本点ω的随机变量并取第二阶段(补偿)问题的最优值.对于问题(1),已有算法均限于具有简单补偿和随机右端项的随机线性规划问题,并且算法比较