约束问题求解的一个统一方法

给出了一个新的求解约束的方法──动态约束算法．它通过引入新的约束类型，使变量操作和约束操作算法统一起来．在新的求解约束过程中，不需再区分变量与约束．     

基于分流率的路径交通量求解算法

为求解交通分配问题，提出一种基于分流率的路径交通量求解方法．该方法通过求解一个基于分流率的交通分配模型确定了满足用户平衡准则的路径交通量．文中首先给出分流率的定义，并根据该定义建立一个以分流率为求解变量的交通分配模型，然后证明该模型等价于传统的以路径交通量为变量的交通分配模型．新建模型是一带等式约束和不等式约束的非线性规划，它的变量个数是网络中终点个数和路段个数之积的线性函数，且比以路径交通量为变量的交通分配模型要少很多．文中通过引入网络中节点和有向路段的平均成本的定义简单有效地解决了新建模型消除等式约束后梯度难以求解的问题，并以此给出新建模型的求解算法．该算法以近似Newton方向到约束空间上的投影作为下降方向，用不精确搜索技术确定搜索步长．文中从理论上证明了算法的可行性和收敛性，并通过算例阐述了算法的有效性．计算结果表明：该方法可在理想的时间内求解大规模网络的交通分配问题；在计算时间、计算精度和所需存储内存上比其他能够确定出路径交通量的求解算法都要优越；在相同的计算精度下计算时间仅仅是其他算法的三分之一，甚至更小．     

多变量灰色预测模型算法的Matlab实现

文章讨论了多变量灰色预测模型的建模方法及其算法思想,得到了多变量灰色预测模型的检验方法。为了简化模型求解,给出多变量灰色预测模型的Matlab程序实现。通过应用实例说明算法程序的应用和效果。     

基于IT2-PCM的上肢外骨骼系统T-S模糊建模与预测控制

针对动态特性复杂的上肢外骨骼系统的模型建立、高精度控制和复杂约束处理问题,提出基于T-S模糊算法的改进多变量约束预测控制方法 .提出区间Ⅱ型可能性C-均值聚类算法,获取数据建模过程中的样本隶属度矩阵,建立上肢外骨骼的数学模型.对系统复杂约束问题提出一种约束简化方法,将复杂约束转化为关于参数矩阵μ的约束.提出一种加权基函数法,将基函数思想引入预测控制,推导出上肢外骨骼预测控制器.仿真结果验证了该算法的优越性与有效性.     

Petri网死锁的求解算法

本文对Petri网的基础知识作了相关的介绍,以及对Petri网的结构性质进行一定的介绍与分析,其中主要介绍的结构性质是可重复向量和死锁,并适当的通过举例来说明问题.根据Petri网的相关结构性质,初步得出了T-不变量、可重复向量、死锁的关系,给出了T-不变量和可重复向量的求解算法,以及对Petri网进行结构变化的基础上,给出相应算法去求解一个网的死锁.最后还给出了利用真值表求解死锁的方法.     

工作流模型验证及分解的多项式算法分析

基于工作流的Petri网结构化建模方法,证明了工作流网的T-不变量和P-不变量的存在性、可覆盖性,给出了一个工作流模型完整性的充要条件,进一步得到了基于T-不变量的多项式分解算法,与以往非多项式分解算法相比,克服了遍历的不足,降低了算法复杂度,给出的实例验证了算法的有效性.     

几何约束问题求解的方向可选指数进制步长优化算法

针对参数化设计中的复杂几何约束求解问题,提出1种可选指数进制变步长数值求解优化算法.在给定的优化目标下,采用指数进制变步长,对每个设计参数变量进行"前进、后退、保持一步"的方向选择式试探判断,即算法每迭代循环1次,误差以指数方式进行递减,变量则逐渐逼近先前设定的参数目标.利用该优化算法,求解相切圆填充和正二十面体优化2个经典的几何优化问题.研究结果表明:该算法稳定性强,收敛速度快,求解精度高并对初始值不敏感;该算法能够求解多变量复杂参数化设计问题,并不受优化变量个数的影响;利用方向可选指数变进制变步长优化算法能有效解决二维和三维空间内的参数化几何约束优化问题.     

考虑污垢增长的柔性换热器网络综合

针对以往考虑污垢增长的柔性换热器网络(HEN)综合方法计算复杂、求解难度大等问题,提出了改进措施:首先简化由虚拟温焓图法得到的污垢热阻最大时的换热器网络结构,通过Excel中单变量求解函数对制约换热的因素进行调整来保证换热约束和降低总费用;然后应用遗传/模拟退火算法优化网络的换热面积。采用实例研究对该方法进行验证,结果表明:该方法在节省年度总费用的同时,有效地降低了计算复杂度,提高了计算效率。     

利用串/并联神经网络建立化学反应器模型

本文研究使用线性动态神经网络与非线性的静态网络相结合的混合建模方式解决复杂非线性系统的建模问题。使用混合神经网络建模，可以降低单个网络的训练难度，基于此，也可将非线性系统控制策略的求解分解，转换为线性系统的求解。从而改善使用单一神经网络建模存在的精度不高以及训练时间长等不足，也为非线性系统控制策略的求解提供方便。本文以一个典型多变量系统——连续搅拌釜式反应器（CSTR）作为仿真对象，详细研究和实现了两类神经网络串联和并联的混合建模方法，并对结果进行了比较。     

基于MLD的微电网多逆变器并联组态的建模及优化控制

针对现有微网逆变器并联系统建模精度不高、控制方案复杂、控制效果不理想等问题,文中提出了一种基于混合逻辑动态(MLD)的光伏微网多并联逆变器的建模和优化控制方法。该方法将每个开关周期分为多个子周期,同时引入逻辑变量来判断系统运行的动态模式;然后用HYSDEL工具编程得到MLD模型;最后根据系统的自然约束及系统控制目标设计预测控制器,并通过求解相应的整数线性规划问题达到减少输出电压跟踪误差及各逆变器之间的环流的目标。相较传统的建模与控制方法,该方法具有模型精度高、控制方案简便、控制效果好的特点。仿真结果验证了模型的正确性和控制器性能的优越性。     

基于跑滑系统约束的航空器滑行跟踪算法

为解决大型机场场面易冲突的问题,研究了将基于跑滑系统和管制约束的变结构多模型算法应用于机场场面目标的跟踪.本文首先建立了复杂跑滑结构下的数学建模方法、跑滑结构约束下跟踪状态修正方法和基于管制指令约束的航空器与跑滑系统的自适应匹配方法.与传统场面目标跟踪不同,本文利用跑滑系统和管制指令约束的最大后验概率估计来激活和终止模型集,进而解决机场场面航空器跟踪过程中模型集切换和路段匹配问题.基于上述方法,本文通过结合最大后验概率估计提出了一种新的交互式多模型算法,改善了场面目标的跟踪性能.仿真结果表明:与交互式多模型算法和变结构交互式多模型算法相比,本文所提出的方法能有效地跟踪机场场面目标,显著提高了跟踪精度.     

具有缓冲区串行生产线的网络结构模块建模方法

把具有缓冲区串行生产线的建模纳入一种泛结构模块网络建模框架。通过状态方程中父状态与各子状态之间的线性组合关系和块网中父状态结点与各子状态结点之间的带权父——于关联关系之间的等价转换。实现以工序最早脱机释放时刻为状态变量的系统状态模块和泛模块的接口与提取，电网“划分子网”的关联矩阵得到状态空间模型的参数矩阵。这种泛网建模的方法适应性强、简洁．列写模型的参数矩阵快速、准确、直观。     

跨批使用缓冲区串行生产线的泛结构模块网络建模方法

把一类串行生产线的建模纳入一种泛结构模块网络建模框架.通过状态方程中父状态与各子状态之间的线性组合关系与块网中父状态结点和各子状态结点之间的带权父-子关联关系之间的等价转换,实现以工序的最早开工时刻为状态变量的系统状态模块和泛模块的接口与提取总网“划分子网”的关联矩阵得到状态空间模型的参数矩阵.     

柱效关系用于RBF神经网络色谱重叠峰解析

将径向基函数(RBF)神经网络引入色谱重叠峰解析领域·为了使RBF神经网络能适应于色谱重叠峰解析的需要,先在RBF神经网络学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法,而后又用两阶段遗传学习算法训练该神经网络以使其具有了结构自学习和参数优化的能力,适应于组分数未知的色谱重叠峰解析的需要,最后又将柱效关系引入至遗传算法的适应度函数中,极大地限制了解的空间,减少了病态解发生的概率·实验表明本方法解析精度较高,很适用于多组分色谱重叠峰解析,并且具有不需人为干预,自动确定网络结构即组分数的优点     

基于MAS的分布式协同设计任务冲突处理研究

任务分解与冲突控制是网络分布式环境下进行产品并行设计的关键．通过收集产品各领域的指标约束与关系约束来构建基于约束网络的产品参数协调模型，采用区间描述设计变量的不确定性信息，并将区间算法与基因算法相结合实现了一致性模型求解框架，使用该方法能够检测潜在冲突，得到与给定产品指标相对应的设计变量可靠解空间，进而辅助设计人员决策。同时采用Agent技术对协同设计中多群体多层次的设计任务和设计进程进行管理和控制，建立了以项目和任务为中心的协同设计Agent模型，研究了模型共享、协同设计agent、并发控制机制等关键技术，构建了一个基于多Agent的分布式实时协同设计原型系统应用实例说明了其有效性。     

遗传算法在网络最短路径问题上的应用

将网络最短路径问题抽象为求最小生成树问题,分析了最小生成树在解决实际问题时的局限性,引入了节点的度的概念;针对一般遗传算法在求解某些工程问题时存在的一些不足,提出了用量化约束条件来改进适应值函数、节点与度约束相结合编码的二进制编码方式、基于节点域的交叉和变异运算的策略.通过对公路交通网络的仿真表明,采用一般遗传算法与普通遗传算法分别求解,数值计算结果证明了改进后的遗传算法的可行性.     

三维地质界面建模关键算法研究

采用露头,钻孔以及地震等数据进行三维复杂地质界面建模,关键问题包括三维地质界面模型确定方法,地质界面接触关系处理方法。根据区块地质数据建立地质界面三角网格模型,处理地质界面之间复杂位置关系,为三维地质体建模提供约束面,清晰地描述并恢复地下构造。本文就三维复杂地质界面建模中的关键问题,提出基于几何拓扑关系的地质界面三角网格模型生成算法,地质界面空间位置判断算法。在算法中引入几何拓扑关系,降低算法实现的复杂性,增加算法实现效率。     

基于LM算法的相关模糊神经网络及其应用

针对输入变量相关性较高的非线性建模模型,经典模糊神经网络算法存在收敛速度缓慢、模糊规则数大、陷入局部最小值的问题。提出一种基于LM算法的相关模糊神经网络模型;该模型基于聚类思想,构建多变量高斯模糊隶属度函数,将其表示为不可分离的模糊关系来处理相关变量模型;再采用LM优化算法,通过Hessian矩阵和一阶梯度向量同时调整网络参数;并引入Cholesky定理缩减网络参数个数。应用LM算法的模糊神经网络模型实验结果表明,可以加快收敛速度、减少模糊规则数,比经典的模糊神经网络有更好的预测精度。     

基于小数据集下BN建模的面部表情识别

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集,其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算,最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明：在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。     

中国粮食多因子灰色关联神经网络预测研究

针对BP神经网络多变量输入难以确定的缺点，提出了采用灰色关联分析法确定主要影响因子输入的多因子灰色关联分析神经网络预测模型，并给出了灰色关联神经网络BP预测模型的建立方法，对我国粮食生产影响因子多因子预测实证研究结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要影响因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。