渐近非扩张映像隐式迭代序列强收敛性

在具有一致凸且Gateaux可微的Banach空间中,证明了渐近非扩张映像隐式迭代序列的强收敛性,并对收敛的条件作了统一处理,完善和改进了相关的证明方法.     

随机型混流双边装配线仿真分析

在现有的确定型混流双边装配线平衡问题的基础上,考虑装配作业时间不确定性的特点,通过e M-Plant仿真软件建立了随机型混流双边装配线的仿真模型。该仿真模型对装配作业过程中可能遇到的不确定因素(工人作业时间随机变动)进行了仿真运行分析,仿真结果说明了:作业时间不确定因素对双边装配线各工位的平衡状况有重要影响。     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.     

基于随机用户均衡的交通配流演化动态系统模型

首先提出一个刻画交通配流演化的动态系统模型.该模型描述了路径流量日复一日的动态调整过程,而且其稳定状态对应于Logit随机用户均衡状态.随后分析了该模型的几个特征,包括模型稳定状态与随机用户均衡状态的等价性、模型稳定点的唯一性和模型收敛性.所提出模型被刻画作一个离散的动态系统,且具有一般的形式,文中也给出了它的一个具体形式.最后,利用一个数值算例对该动态系统模型的应用及性质进行了说明.该研究有助于更好地理解路径流量日复一日的动态调整过程.     

两阶段随机线性优化问题的等价形式

在极小极大两阶段随机线性优化问题中,往往只知道随机变量的概率分布所满足的一些条件,并不能精确求得。文章假设随机变量的一阶矩和二阶矩是已知的,将最坏情况下的条件风险值(CVaR)作为效用函数,基于矩理论和对偶理论,最终将概率分布由一阶矩和二阶矩描述的极小极大两阶段随机线性优化问题转换为可求解的半定优化问题。     

一类随机偏微分方程有限维约化的逼近

研究一类带Stratonovich乘性噪声的随机偏微分方程.将该方程的解约化到有限维随机不变流形,并用一类新的简化随机发展方程逼近原系统.证明了该新系统的有限维约化收敛到原系统的有限维约化.     

基于信号强度的最大似然振幅估计迭代算法

为避免频率和相位估计所带来的误差,研究只根据接收到的信号幅值即信号强度就可以进行振幅估计的算法。针对已知噪声方差的情况,采用最大似然原理推导出含振幅估计的等式,提出了两种迭代算法,并对其平均迭代次数及计算复杂度进行了比较。仿真试验结果显示,两种迭代算法性能几乎相同且均优于传统振幅估计算法,其中牛顿迭代法计算复杂度略高,但其平均迭代次数小于阶梯迭代法,尤其是在低信噪比下。由此可见,基于信号强度的最大似然振幅估计牛顿迭代法优于其他振幅估计算法。     

一类随机偏微分方程极大似然估计的假设检验

研究了一类由加法噪声驱动的随机偏微分方程的参数估计的假设检验问题,分别给出了N固定,T→∞和T固定,N→∞两种渐近情况下的未知参数的拒绝域的显式表达式,更进一步证明了拒绝域的渐近性质。     

基于压缩感知和约束随机线阵的声源方位估计

为解决声源方位估计中因阵元个数受限导致角度分辨率低的问题,提出以多约束均匀分布线性随机阵列为基础的随机线阵压缩感知(MC-Uni-RLA+CS)声源方位估计方法。研究了在不同信噪比、不同入射信号个数情况下本方法的识别精度,比较了均匀线阵压缩感知(ULA+CS)方法和MC-Uni-RLA+CS方法在不同入射角度范围内的识别精度。通过数值仿真与同类方法对比验证了该方法的有效性和优越性。结果表明:相同麦克风数量条件下,与CBF、MVDR、MUSIC和ULA+CS方法相比,MC-Uni-RLA+CS方法在低信噪比情况下分辨率更高,完全正确角度识别范围拓宽为[-50°,50°],且低噪比时鲁棒性好。