结构不确定性线性系统的鲁棒控制器设计

本文利用最近由频域推导的μ方法,按照时域与频域的对应关系,建立μ的状态空间对应模型,从而直接在状态空间对结构不确定性进行性能与鲁棒性研究,给出不确定系统满足一定范围摄动的稳定鲁棒充要条件,并通过引入假想不确定性建立此系统的性能鲁棒条件,利用μ方法与H_∞控制结合,发展由状态及输出反馈的鲁棒控制设计方法,控制律由代数Riccati 方程解得.     

基于航线网络结构特征的鲁棒性研究

为分析我国航空公司不同结构航线网络在遭受外部攻击时的鲁棒性能,利用复杂网络的分析方法,应用pajek和gephi这2种网络分析软件,选取东方航空公司和春秋航空公司航线网络的复杂网络特性进行实证对比分析.采用基于节点重要度的层级聚类算法对两家航空公司航线网络进行层级划分,进一步分析不同类型的航空公司航线网络结构特性.提出航线网络鲁棒性分析指标,采用Matlab对比两家不同类型航空公司航线网络攻击遭受攻击的鲁棒性,并针对各层级的航空网络进行分析.结果表明对不同层级进行攻击时,核心层对东方航空公司航线网络鲁棒性影响更明显,而衔接层对春秋航空公司航线网络鲁棒性影响更明显.     

基于分层抽象思想的虚拟化网络实验平台设计

互联网是人们生活中的重要基础设施,在发展过程中暴露出诸多问题,网络创新势在必行。为搭建一个验证网络新架构、算法和协议的有效实验环境,清华大学自主研发了虚拟化网络实验平台TUNIE。在TUNIE设计中,采用抽象分层的思想,将实验平台按功能划分为异构资源管理层、虚拟化层、管理与测量层、应用层,实现系统功能解耦与分层优化。TUNIE针对各层的特点,分别在高性能可编程路由器、虚拟化映射与调度、管理与测量系统搭建等方面展开研究。目前TUNIE已经实现初步部署,能并行支持40个一定规模的网络实验。TUNIE具备良好的可扩展性和可编程性,能够复现真实环境,为网络研究者提供优良的实验环境。     

数字化变电站通信网络的时延不确定性研究

影响数字化变电站通信网络时延的因素众多,针对数字化变电站通信网络传输时延不确定性问题尚存在争议。定量研究了数字化变电站通信网络的传输时延不确定性问题,这是在分析影响数字化变电站通信网络时延的诸多因素的基础上,采用网络仿真的分析方法完成的。     

基于PBL的网络教学平台功能需求设计

PBL的核心就是项目,项目为学生的学习提供了主题、预设情境、成果模型等,它贯穿于整个学习过程。以功能需求为出发点构建的PBL网络教学平台分为教师功能需求和学生功能需求,然后进行平台模块划分,充分体现着PBL的先进的教学理论和学习理论。     

交通需求组合模型的不确定性分析

交通需求预测中会有很多不确定性因素.系统的不确定分析可以分析模型输出的可信程度,并且界定影响不确定性的关键因素.采用了基于敏感性分析的方法(SAM)分析交通需求组合模型(CTDM)的不确定性.CTDM基于出行者的理性行为,并可描述为一个非线性规划问题,从而分析敏感性.不确定性分析包括模型输入的不确定性和模型参数的不确定性.与基于随机抽样的分析方法相比,基于敏感性分析的方法在大大减少计算量的同时,可以得到近似的精度,并且可以同时或分开考虑输入的不确定性和参数的不确定性.研究认为,提高参数精度比提高输入精度能更有效地提高输出结果的可信水平.     

基于分层定位的无线传感器网络定位研究

在无线传感器网络中,传感器节点定位是很重要的技术。提出了分层定位的思想,研究了一种集中与分布相结合的定位方法。分层定位技术通过筛选具有固定连接度的框架节点并分步定位,适用于高连接度的网络,可用于计算框架节点和普通节点的定位。仿真验证了分层定位在均匀分布节点网络中具有良好的定位精度。与其它现存方法相比,分层定位的策略可更灵活运用在各种定位应用中。     

一类带马尔科夫参数的不确定性系统鲁棒控制器设计

针对一类连续的带有马尔科夫参数的不确定性系统,进行鲁棒稳定性分析,利用李亚普诺夫定理,以不确定系统的名义系统作为研究对象,得到其鲁棒稳定性条件,对鲁棒控制器进行设计,将确定因素与不确定因素进行分离,通过Lyapunov函数和线性矩阵不等式定理得到系统控制器的线性矩阵不等式形式,并依据该形式进行仿真,得到算例的控制器参数.     

基于FLP的再制造物流网络不确定性问题

通过分析再制造逆向物流网络模型中不确定性因素存在的原因,提出选取单位观测时间T的方法反映废旧品产生时间和地点的不确定,用模糊变量反映废旧品数量和质量的不确定,并提出基于轮盘赌的采样模糊模拟方法确定模糊数的隶属函数,使得模型能够充分利用现场信息.以投资成本和运输成本最低为目标函数建立了模糊线性规划模型,使所建模型能考虑更多的不确定因素,改变了以往模型简单假设不确定带来的问题.结合实际算例,采用混合智能算法求解,得到了优化结果,验证了模型的有效性.通过对模型中各参数进行比较分析,体现了不同机会约束中的置信水平的高低对选址策略的影响变化规律.     

基于分层任务网络的一致性规划方法

给出一种求解一致性规划问题的新方法, 并给出了此求解方法的有效性分析. 在求解一致性规划问题时, 先将各个可能世界都转移到某个中间状态, 再从中间状态做一次求解. 结果表明, 该方法具有较高的效率和较好的扩展性.     

需求不确定下的鲁棒供应链网络优化设计

建立了一个需求不确定的多产品,多原材料的由供应商-制造商-分销中心-零售商的构成的四级鲁棒供应链网络优化设计模型。模型中的需求不确定性区别于传统意义上的需求的波动,使用情景法描述。优化模型是一个混合整数线性规划模型,设计了基于改进遗传算法的MGAND求解算法。最后给出数值实验证明了模型及算法的有效性。     

需求不确定条件下供应链之间的库存竞争策略

在考虑市场需求波动的条件下,从供应链核心企业的角度出发,研究两条供应链之间的库存竞争行为.讨论了当供应链采取集中控制和分散决策时的最优库存策略,比较了不同供应链竞争模式下的均衡库存水平和利润,并运用仿真方法分析需求波动对核心企业利润的影响.研究结果为供应链核心企业在竞争环境下的供应链管理提供了理论依据,有助于提升供应链库存管理水平.     

基于切换层次网络的一致性算法研究

针对多智能体网络一致性问题,受自然界中鸽群的启发,提出一种新的有向网络拓扑即层次网络,且证明了所提出的层次网络的性能优于当前应用广泛的leader-following网络,研究了基于层次拓扑的一阶积分器网络对机动目标跟踪的一致性误差,证明一致性误差有界且与网络拉普拉斯矩阵第二小特征值及目标状态有关,并讨论了切换层次网络的一致性误差问题. 仿真结果验证了理论的有效性.      

基于区间需求下系统总时间最小的混合交通网络设计优化模型

假定需求为不确定数,运用交通网络设计双层规划理论,通过将连续交通网络设计问题转化为离散交通网络设计问题,建立基于系统总时间最小条件下区间不确定混合交通网络设计模型.根据区间运算和混合交通网络设计模型的特点,结合区间分析和遗传算法进行求解.求解结果表明:该模型及算法具有很好的稳定性.     

不确定需求下物流配送网点选址多目标优化及仿真

物流配送需求的不确定性导致物流配送成本波动,增加了物流企业配送管理的难度,加剧了“最后一公里”末端配送不畅。本文以降低末端物流配送成本和缩短配送时间为优化目标,考虑快递包裹数量不确定情况下末端配送的运力水平和配送覆盖区域人口密度因素,提出了一种基于“0-1”整数规划模型的多重目标优化策略,建立了物流配送中心的动态选址模型,并用Anylogic进行了仿真验证。研究结果表明,在配送包裹数量短期大幅度波动的情况下,末端配送运力水平、网点位置和服务能力需要有差别调整才能达到降本增效的目的。     

备件需求预测中的不确定性问题研究综述

备件需求不确定性表现为随机性、多样性、时变性、信息不充分性,预测过程中很难精确地描述备件消耗与影响因素之间错综复杂的关系。以智能计算理论为代表的处理不确定性的各种方法和工具迅速发展。本文梳理了处理备件需求预测不确定性的相关文献,按照不确定性的随机性、模糊性、不完全性、复合不确定性四大类属性,对每个大类分别进行了综述,并总结了相关研究的局限性与发展方向。研究成果可为装备备件管理提供参考。     

层次结构网络监控系统设计及实现方法

介绍了一种通过简单网络管理协议SNMP、信息控制报文协议ICMP和IBM公司MQSeries中间件，设计的一种层次结构的网络监控系统。该系统实现了对网络线路、网络设备及各类应用服务器的实时监控。     

需求不确定的分销系统最小成本模型

提出一种分销系统的最小成本模型,这里的产品为单一产品,产品的需求和到达的提前期都是不确定的,且允许缺货·运用该模型研究两个制造商两个分销商组成的分销网络成本优化问题,把分销商满足市场需求时的服务水平作为优化问题的约束条件·综合考虑库存成本、订货成本、运输成本和缺货成本,给出了求解满足约束的最优订货量的算法,最后给出案例     

基于SVM和神经网络组合预测模型的物流需求预测

物流需求的定量数据是区域物流发展政策和规划的重要依据,影响物流需求的因素很多,传统的预测方法无法全面考虑各种因素,预测精度较低。为了提高物流需求预测的精度,采用组合预测的方法,建立一种基于支持向量机和神经网络的组合模型。首先采用支持向量机进行预测得到预测基本数据,然后通过BP神经网络进行残差修正,通过算例仿真分析,结果表明组合预测模型具有更高的精度,是一种有效的预测方法,为物流需求预测提供了新的思路。