非平衡统计系综和量子强关联网络

提出了一个建立在子动力学运动方程上的非平衡统计系综体系,该体系可以通过对吉布斯系综体系进行一个相似变换得到.由此可以得到子动力学系综的投影密度算符.从某种意义上说该体系可以看作一般的平衡态或非平衡态量子正则系综体系:1)如果相似算符是么正的,所得的新公式则就是原来正则系综公式的等效式;2)如果算符不是么正的,新公式则是原公式的扩展或延伸,代表了非平衡量子正则系综,且反映了系统的不可逆性;3)如果通过一些近似,相似算符可以被引入,例如马尔科夫/非马尔科夫近似等,则新的公式也可以显示一些系统不可逆的性质,这些性质不可能从平衡态正则系综获得. 研究了一个描述为安德逊模型的量子强关联网络的模型来作为此理论的应用.同时还引进了相应的格林函数,发现系统的复数形式的熵值与网络节点上的局域磁矩有关,而熵的虚部则反映着熵的演化率.     

由零售商负责回收的闭环供应链超网络优化

建立一个由生产商、零售商和消费者组成的由零售商负责废旧品回收的闭环供应链超网络模型.利用均衡理论以及变分不等式的方法分析网络中各层决策者的独立行为及其相互作用,进而得到了该系统达到均衡状态的条件.最后,设计了一个数值算例就旧产品的回收率和利用率及新材料的利用率等参量对超网络系统运作性能的影响进行了分析,同时也验证了该超网络模型的有效性.     

一种新量子进化算法及其在函数优化中的应用

基于量子计算理论和进化理论,提出了一种新的量子进化算法-基于实数编码的量子进化算法(RQEA).不同于传统进化算法的单点编码和量子进化算法的量子比特编码,算法以实数矩形区域来表示基因,一条染色体携带多个个体信息.利用量子态叠加和相干机理,通过叠加、变异及自学习来完成进化过程.实验表明,该算法在函数优化上具有优异的性能.     

混合信号集成电路衬底模型提取的格林函数法

论述了提取混合信号集成电路衬底电路模型的格林函数法。在分析了两种常用集成电路衬底模型的基础上 ,阐述了应用格林函数提取混合信号集成电路衬底电路模型的原理 ,推导出了衬底电路模型中电阻参数提取所对应的格林函数形式 ,得出了格林函数法计算衬底参数的公式。该方法可用于衬底模型中节点间电阻值或阻抗值的计算 ,其计算效率较高。     

时滞驱动响应网络系统的函数投影同步

利用李亚普洛夫稳定性理论,构造适当的V 函数,采用非线性反馈控制方法,通过设计合适的控制器,获得了最新的使该驱动响应动力网络系统实现函数投影同步的法则.理论分析证明了该控制器可以使统一混沌系统达到函数投影同步,并通过数值模拟验证了该理论的正确性和有效性.     

二能级开放量子系统相干保持的最优控制策略

二能级量子系统在开放环境下的相干保持是量子器件实用化的关键.针对二能级开放量子系统的相干保持问题,首先将系统的主方程模型转化为实向量空间上的状态空间模型.然后借助经典最优控制的思想,提出了一种既保证系统控制能量最小,同时又最大程度的减小消相干的最优控制策略.最后就一个典型的二能级开放量子系统仿真实现其相干保持,仿真结果显示了该方案的优越性.     

几种递归神经网络及其在系统辨识中的应用

递归网络中包含延时变量 ,用其来进行系统辨识时可以得到动态网络系统。首先介绍了Elman网络和Jordan网络及其改变型。根据网络的输入 /输出数据 ,采用BP算法和数值优化算法进行训练 ,并利用一个具体的系统模型辨识的例子 ,通过性能对比揭示了各网络用于系统辨识时的优缺点 ,为递归网络的合理应用提供参考。     

函数优化的量子蚂蚁算法

借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的量子蚂蚁算法.该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则.在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向.在局部搜索过程中,提出了基于Delta势阱的量子搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率.通过实例验证表明了该算法的有效性.     

多维随机向量传递机制下的RV-GERT网络模型及其解析算法

通过构建多维随机向量传递关系下的RV-GERT网络基本模型,利用n维空间内的多元Copula函数将网络传递活动上随机变量的联合分布函数和各自的边缘分布函数连接起来,进而推导节点活动间等价传递参量的度量形式。定义了随机向量矩母函数的概念,借助于信号流图理论分析网络等价拓扑关系,应用梅森公式和矩母函数的性质设计RV-GERT网络的解析算法。通过对RV-GERT网络中传递变量、矩母函数和W函数三者的等价转化,可以求解网络中任意活动的实现概率、期望、方差和风险度等基本参数,从而一定程度上可拓展GERT理论的应用范围。案例对某商用飞机有限公司研制的一款新型数据记录装置的研发周期、产品重量和电池供电时间等技术指标进行分析,利用RV-GERT网络解析算法进行参数反演,并与传统多个参量单独传递的解析算法进行对比,证明所建模型的科学性和实用性。     

基于锚点拟合的宽带短波信道修正ITS模型

构建仿真系统时,仿真模型直接关系到仿真系统能否实现。针对宽带短波信道ITS模型存在的功率延迟剖面函数不能拟合各种信道条件且计算量较大的问题,提出了修正参考模型,并证明了其有效性与正确性。首先定义锚点,将模型中功率剖面延迟函数的锚点与特定分布中的锚点锁定,再利用拟合的方法根据特定分布确定延迟剖面上的其它点。仿真结果表明:锚点拟合法缩短了信道模型参量的求解时间,且理论上能够拟合短波信道各种延迟分布,验证了修正模型的正确性。修正后的模型通过锁定关键的锚点能灵活拟合真实信道且计算量较小,能够有效地应用于宽带短波信道模拟系统中。     

The Coupling Relationships and Influence Mechanisms of Green Credit and Energy-Environment-Economy Under China’s Goal of Carbon Neutrality

Under the goal of carbon neutrality, it is critical for China to give full play to the role of green credit, and promote the coordinated development of energy-environment-economy (3E) system. Based on the data of China from 2000 to 2020, the authors build the environmental pollution index, energy transformation index and high-quality economic development index. By using Bayesian network model (BN), the authors investigate the coupling relationships and influence mechanisms of green credit and 3E system. The results show that the main cause of environmental pollution is the annual increase of carbon dioxide emissions. Green credit can reduce carbon emissions to a certain extent, and alleviate environmental pollution through energy structure, technological progress and per capita GDP. Clean energy utilization and per capita GDP growth also help to control environmental pollution. Green credit can stimulate technological progress and accelerate energy transformation together with technological progress. Clean energy utilization can facilitate the upgrading of industrial structure, industrial structure upgrading and green credit can restrict the level of opening up. Technological progress promotes per capita GDP growth. Per capita GDP growth can reduce energy intensity and improve urbanization and per capita energy consumption.

     

基于多层Hopfield神经网络的配电网网络规划

分析了配电网网络结构规划模型,在此基础上提出用Hopfield神经网络进行网络结构规划.针对城市电网辐射状运行的特点,提出多层Hopfield神经网络模型、对应的能量函数以及参数选择规律.多层Hopfield神经网络的每一层对应于一个负荷点的供电线路,能量函数的建立同时考虑到各层的状态.提出一种新的基于多层Hopfield神经网络的配电网网络结构的规划算法,该算法通过使能量函数降到最低值,可以求得配电网网络规划问题的最优或近似最优解.新算法无需对线路编码、无需对数据进行归一化处理,更加易于编程实现.实例计算表明该方法可行、有效.     

蓄电‒氢储混合储能系统的配电网双层优化

在“双碳”目标与清洁能源氢能利用的背景下,针对配电网配置电化学储能和氢储能系统构成混合储能系统提升电能质量的需求,建立了混合储能系统双层优化模型,上层选址定容模型综合考虑投资成本、网损成本和电压偏移,下层优化运行模型考虑混合储能系统的运行成本,并引入电压稳定性指标进行评价。求解过程中利用灵敏度分析对选址可行域进行了降维,并提出一种改进的小生境多目标粒子群算法,将小生境处理机制与外部档案选取技术、混沌变异技术相结合。利用接入新能源的IEEE33节点系统进行算例仿真。结果表明：混合储能系统容量与接入点的优化配置,可以提高系统经济性、降低全网有功网损、减小电压偏移和提高电压稳定性。     

基于能源区块链的综合能源系统调度优化模型及其应用

综合能源服务是在能源互联网背景下产生的新型能源服务模式,在综合能源服务系统中产销主体众多,能源生产消费多元化,针对综合能源系统调度过程中存在的信息安全及损耗问题,提出基于能源区块链的综合能源服务调度优化模型。利用区块链技术的去中心化、可信任和交易透明化的特性,构建基于区块链的综合能源服务网络架构;以系统经济效益及环保效益最大化为目标建立调度优化模型,有效降低系统运营成本,使得经济效益和环保效益得到较大提升。案例分析表明：能源区块链技术能够提高综合能源系统的安全性,保证相关数据不可篡改;同时,构建的综合能源服务调度优化模型能够为综合能源系统运营管理及调度优化问题提供决策支持与理论支撑。     

基于免疫多智能体的舰艇编队协同防空体系模型

借鉴生物免疫系统的性质和机制,结合多智能体理论与方法,提出了一种新的免疫多智能体网络(Immune Multi-Agent Network,IMAN)模型。根据舰艇编队协同防空体系和生物免疫系统在防御功能、自适应和自组织特性上相似的特点,将舰艇编队协同防空体系映射到生物免疫系统之中,设计了舰艇编队协同防空免疫智能体功能结构模型,并综合上述免疫多智能体网络模型IMAN及其免疫防御原理,构建了一种新颖的舰艇编队协同防空体系免疫多智能体网络模型,分析了舰艇编队协同防空体系免疫多智能体的免疫防御机制及其性质,旨在为舰艇编队协同防空体系研究开拓一种新思路,并为建立适合现代实战需要的作战仿真系统提供理论模型。     

神经网络模糊预测优化控制在VAV系统中的应用

将神经网络、模糊控制与非线性预测优化控制结合起来,提出了神经网络模糊预测优化控制方法,采用前馈神经网络作为预测模型,利用贝叶斯正则化方法对模型进行了辨识,以自调整模糊控制器作为优化控制器,通过多步预测方式,系统的优化性能指标综合考虑温度偏差最小和能耗最小这两方面因素,应用该方法对制冷工况变风量空调系统的送风温度和回风温度（室内温度）进行了仿真控制研究。控制结果表明了该方法的有效性,控制效果良好,并且可以达到节省能耗的目的。

Abstract：

Artificial neural network,fuzzy control and nonlinear optimal predictive control were combined.The algorithm of neural network nonlinear fuzzy predictive optimal control was proposed.Feed-forward neural network was adopted as the predictive model of the cooling VAV system.The model was identified by the method of Bayesian regularization.The self-adjusting fuzzy controller was adopted as optimal controller.The algorithm was applied in the cooling VAV system with multi-step predictive method.Indoor temperature and supply air temperature was controlled aimed at minimum temperature deviation and minimum energy consumption by this scheme in Matlab.Simulation results illustrate the effectiveness of this technique,and in the meantime illustrate that this technique can save energy consumption.     

新型公交网络模型与最优出行路径算法

给出一种标号的二分图公交网络模型,在此模型基础上给出线路换乘与最优出行路径的算法,这种算法充分利用标号信息给出站点网络图的边权函数.基于站点网络图不仅能够搜索换乘线路而且能够找到最短路径.最后利用天津市部分公交系统验证了该模型及方法的有效性.     

一种求解多处理器作业调度的Hopfield神经网络方法

多处理器作业调度是一类非常复杂的组合优化问题 ,而Hopfield神经网络通常被广泛用于求解各种组合优化问题。针对具有时间约束 (执行时间和最后执行期限 )和若干资源约束的多处理器作业调度问题 (已知是NP难解的 ) ,提出了一种基于离散的Hopfield神经网络的求解新方法。该方法直接把问题的各种约束表示为Hopfield神经网络的能量函数项 ,进而导出神经网络模型。实验仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类基于神经网络的非线性模型预测控制

在研究非线性对象输入/输出数据的基础上，将对象输出的Taylor级数展开式取线性项作为预测模型，提出一种非线性系统模型预测控制算法，为了保证预测模型的准确性，以神经网络做辩识器估计系统建模误差，对非线性对象进行单频预测控制，理论上已证明三层BP网能任意逼近L2上的非线性函数，本文通过仿真研究也表明了当神经网络逼近系统建模误差时，所提出的预测控制算法对复杂非线性对象能达到良好的控制效果。