一类具有时滞的随机SISV传染病模型的稳定性

研究了一类具有非线性发生率和时滞的随机SISV传染病模型.利用Lyapunov函数和It?公式证明了随机模型存在全局唯一正解.对非时滞和含时滞随机SISV传染病模型进行了线性化并得到了对应模型的解的均方指数稳定性.在白噪声适当的扰动条件下,证明了系统是依概率稳定的.     

一类非线性时滞Fokker-Planck方程的近似平稳解

研究了一类非线性随机时滞动力系统,特别考虑到描述这一系统的非线性随机时滞微分方程扩散项含有时间延迟效应;为此首先利用摄动理论导出了相应于非线性随机时滞微分方程的非线性时滞Fokker-Planck方程,然后利用平稳概率密度的一阶近似法得出了在时间延迟很小的情况下非线性时滞Fokker-Planck方程的一阶近似平稳解。     

时滞随机微分方程解的几乎必然指数稳定性

讨论了时滞随机微分方程解的几乎必然指数稳定性:作为应用讨论了线性时滞Ito型方程的几乎必然指数稳定性,类似的结果可扩展到带位置参数的时滞半鞅型方程上:其中F(x,t)-C-半鞅,x-位置参数     

中立型随机时滞微分方程最优性的Bellman原则(英文)

考虑一类随机中立型时滞微分方程最优性的Bellm an原则问题.推广了随机微分方程和随机时滞微分方程的相应结论.     

不确定随机时滞系统参数依赖鲁棒镇定

现有的一类具有凸多面体不确定随机时滞系统鲁棒镇定条件存在较大保守性,为此,研究了一类具有凸多面体不确定性随机时滞系统参数依赖鲁棒镇定问题.利用Lyapunov随机稳定理论和构造参数依赖的Lyapunov函数,以线性矩阵不等式(LMIs:Linear Matrix Inequalities)的形式给出一类具有凸多面体不确...     

变时滞Cohen-Grossberg脉冲随机反应扩散神经网络的吸引集

由于神经网络具有有限的放大器转换速度和空间延伸,而且经常受随机和脉冲因素的影响,所以在神经网络的设计中,必须考虑变时滞、脉冲和随机扰动.讨论了变时滞Cohen-Grossberg脉冲随机反应扩散神经网络的吸引集.利用Ito公式,时滞微分不等式和M-矩阵性质,获得了变时滞Cohen-Grossberg脉冲随机反应扩散神经网络的吸引集存在的充分条件.     

随机时滞微分方程的数值算法实现

主要研究了一类随机时滞微分方程数值模拟的算法及实现问题.在一类常见的随机时滞微分系统中,对系统的确定项采用四阶Rounge-Kutta法进行离散,对系统的随机项应用Milsteins方法进行离散,并对时滞项采用等比例估算其数值,运用Mathematica系统编写程序,实现此类随机时滞系统的数值模拟.最后将该程序应用于某...     

不确定时滞随机系统的鲁棒随机镇定

主要考虑不确定随机时滞系统的鲁棒随机镇定问题。基于线性矩阵不等式方法给出随机系统的鲁棒随机镇定的充分条件。     

基于输出反馈的一类随机时滞系统的稳定性

随机系统的时滞效应通常会导致一个控制系统不稳定或者其他一些不好的现象发生.文章针对一类时滞不确定性随机系统,基于输出反馈控制,在简单的假设条件下,保证了闭环系统在一切可容许的不确定性干扰下随机稳定,并利用LMI给出了使闭环系统随机稳定的充分条件,同时设计出了满足要求的反馈增益矩阵,为保证现实的物理系统稳定性提供了理论基...     

时滞中立型线性随机大系统的渐近稳定性

讨论了时滞中立型线性随机系统平凡解的几乎渐近稳定性，并推广到时滞中立型线性随机大系统的几乎渐近稳定性，首次给出了中立型随机大系统渐近稳定性的代数判据，并用实例加以验证．     

含有时滞的倒向重随机控制系统最大值原理

考虑系统状态变量和控制变量均含有时滞的倒向重随机系统的控制问题. 通过引入超前倒向重随机微分方程作为其伴随方程, 利用经典的凸变分法和对偶技术给出一定条件下的时滞倒向重随机系统的最大值原理.     

正倒向随机比例系统的随机最大值原理

利用经典变分方法、对偶方法和可料倒向随机微分方程,考虑状态方程为正倒向随机比例方程的随机最优控制问题,得到了该问题的随机最大值原理.     

带跳的正倒向随机比例系统的随机最大值原理

利用经典变分方法、 对偶方法和带跳的可料倒向随机比例方程, 研究状态方程为带跳的正倒向随机比例方程的随机最优控制问题, 得到了该问题的随机最大值原理.     

终时不确定的随机最优控制

文章研究了终时不确定的随机最优控制问题．通过变换．将终时不确定的随机最优控制问题转化为终时确定的随机最优控制问题；然后，利用终时确定的随机最优控制理论来求解。     

随机序在系统剩余分配中的作用

研究了几种随机序在优化剩余元件的分配问题中的作用.指出一般随机序更有利于分配剩余元件中随机性最差的元件,而失效率随机序在这方面并不理想.在智能系统的剩余分配中,一般随机序更优越.在元件独立同分布时,失效率随机序更有效,而可靠度随机序比失效率随机序更强.在串联系统中节点的分配策略中,一般随机序是理想化的和谐分配,它比失效率随机序更有效.剩余元件的分配目的是利用一个适当的标准来优化系统的寿命,系统的寿命在可靠性理论中是一个很重要的问题.研究了被考虑的期望随机序、一般随机序、失效率随机序和可靠度随机序在系统的剩余分配中的作用.     

状态由随机微分方程确定的平稳问题

奇异型随机控制模型为今后随机控制领域一个十分重要的研究对象。本文研究了一类平稳的奇异型随机控制问题，将原模型的状态结构由Ｗｉｅｎｅｒ过程推广到随机微分方程的解过程，此外在费用结构上也进行了较大的推广，其最佳控制被具体刻划出。     

Lévy噪声驱动下具有非单调发生率的随机SIQR传染病模型

基于Lyapunov方法和随机微分方程相关理论, 证明一类Lévy噪声驱动的具有非单调发生率的随机SIQR传染病模型正解的全局存在唯一性, 并研究该模型分别在相应确定型模型的无病平衡点以及地方病平衡点附近解的渐近行为, 分析得出随机噪声对模型动力学行为的影响.     

多智能体一致性的随机镇定研究

本文给出多智能体随机一致性的数学描述,模拟了环境噪声对多智能体系统一致性的影响,并提出一种运用随机噪声控制多智能体系统的方法。仿真结果表明,添加满足一定条件的随机噪声控制可以令在没有噪声干扰情况下非一致性的多智能体系统达到随机一致性镇定。最后对多智能体的随机一致性镇定进行理论分析,并得到满足控制要求的随机噪声强度的大致下界。所提出的多智能体协调控制方法具有系统能耗小、控制性能更佳的特点。     

一类Lévy噪声驱动倒向随机偏微分方程的随机最大值原理

利用凸变分法和对偶技术,研究一类Lévy噪声驱动的倒向随机发展型偏微分方程的最优控制问题,得到了该问题的随机最大值原理.     

分数阶Brown运动驱动的带跳随机微分方程的随机最大值原理

利用经典的变分法, 考虑分数阶Brown运动驱动的带跳随机微分方程的最优控制问题, 得到了该控制问题的随机最大值原理, 其相应的伴随方程为一类分数阶Brown运动驱动的倒向随机微分方程.