非线性大系统分散型参考自适应控制

提出了大系统的分散模型参考自适应控制（ＤＭＲＡＣ）算法，在存在参数变化、内部扰动及系统非线性时，证明了新的自适应控制算法具有稳定性和鲁棒性，模拟例子也说明了本结论是正确的     

IFORS第十届大会概况及运筹学动向

国际运筹学联合会(IFORS)第十届大会于1984年8月6日至10日在美国首都华盛顿举行,参加会议的有来自三十多个国家及地区的四百多名运筹学专家和工作者,我国有四人出席会议並在有关的专题分会上宣读论文,其中中国科学院应用数学所程侃同志和我受中国运筹会的委派,作为学会的代表参加了有关IFORS组织的会务方面的活动。下面只介绍大会     

一种集成规划的SARSA(λ)强化学习算法

提出一种新的集成规划的SARSA(λ)强化学习算法.该算法的主要思想是充分利用已有的经验数据,在无模型学习的同时估计系统模型,每进行一次无模型学习的试验后,利用模型在所记忆的状态/行动对组成的表中进行规划,同时利用该表给出了在学习和规划之间的量化折中参考.实验结果表明,本算法比单纯的无模型学习SARSA(λ)算法有效.     

智能控制,进化论与人机交互

论述了智能控制领域的发展动力及其包括通行含义的多种含义,根据当今工程实践对控制技术的要求,智能控制中蕴含的智能应具有复发的递阶结构,从生物智能与进化论的观点对智能控制中智能的递阶结构进行了分析,着重指出了进化过程是自然界的过程而非智能过程,生物智能本向也处于进化不,作为智能控制中重要技术之一的智能计算,人机交互对之起着重要作用,通过人机交互构成的人机集成智能系统是高级的智能控制系统。     

分布交互仿真过程中的数据收集与回放

目的　对仿真过程进行记录和回放，利于事后分析和仿真重演． 方法　利用作者先期开发的分布式交互仿真（ＤＩＳ）支撑平台，将数据收集和回放当作仿真实体对待，开辟实体表缓冲区，采用面向对象、线程和远程调用技术． 结果　设计并实现了ＤＩＳ环境下数据收集器和回放器． 结论　基于ＤＩＳ支撑平台中缓冲区，可以方便实现任何仿真实体．