复杂网络上阶段性传染病动力学分析

基于复杂网络,建立了多染病阶段的传染病动力学模型,通过对模型的动力学性态分析获得了基本再生数和最终规模。发现疾病在复杂网络中传播时,早期患者会加剧其传播。数值模拟验证了所得结论的正确性。     

三部图网络上的媒介传染病动力学

很多媒介传染病在人类、媒介和动物3个种群中传播,针对这类传染病提出三部图网络。通过数学分析,发现三部图网络上模型的基本再生数不仅与二阶矩和平均度的比值有关还与平均度有关,这与二部图网络上的结论有本质区别。通过数值模拟,还发现:三部图网络比二部图网络更有利于疾病的传播;在同样的接触模式下,4个交叉传染率对基本再生数有同样的影响;传染病在三个子网络上同时存在或同时消亡。     

网络控制系统的建模及控制律设计

为了解决网络控制系统中时延不确定而造成的系统控制的困难,提出了一个增广矩阵模型。在该模型的基础上把时延造成的系统的不确定性转化为系统矩阵的不确定项,然后在鲁棒镇定控制律设计方法的基础上,根据该不确定项结构的特殊性,提出比传统鲁棒控制律设计方法具有较小保守性的稳定控制律设计方法。仿真例子说明该控制律设计方法的有效性。     

行为反应对复杂网络上传染病动力学的影响

结合国内外的最新研究进展,重点介绍个体行为反应对传播动力学的影响,尤其是对复杂网络上传染病动力学的影响,最后提出一些值得深入研究的问题。     

信息支援下的作战体系多层网络建模

在传统作战环的研究中,通常考虑目标、传感、打击和指控4类节点的关系,缺少通信网络对作战体系影响的分析.为此,本文研究了在通信网络信息支援下,作战体系分层模型的构建,并利用超网络理论对各层分别建模,并对信息流、物质流和能量流进行形式化描述.最终形成物理域、信息域和认知域的3层网络模型.同时基于武器装备体系功能和属性的多样...     

分层蜂窝网络的层间联合建模与性能分析

分层蜂窝结构(HCS)已经成为第三代移动系统的一个主要发展要求。一个应用双向溢出策略的双层蜂窝网结构被研究,允许用户呼叫在上层宏小区和下层微小区间发生溢出,用户根据其移动速度进行接入层选择。为了评估这种分层网络的性能,提出了一种层间联合的微小区(宏小区)业务模型,此模型将常用的微小区(宏小区)业务模型(马尔可夫调制的泊松过程)延长,添加宏小区(微小区)的溢出业务模型(M/M/C/C的排队系统)。理论分析和仿真结果都验证了此模型的可靠性。最后利用此模型分析了速度阈值的作用。     

网络上具有一般直接免疫的SIRS传染病模型分析

考虑复杂网络上具有一般直接免疫率的SIRS传染病模型。由地方病平衡点的存在性,确定了传染病的流行阈值λc,并且通过构造合适的李雅普诺夫函数证明:当λ≤λ_c时,无病平衡点全局渐近稳定;当λλ_c时,地方病平衡点全局渐近稳定。根据免疫率的分布,提出了一致性直接免疫和目标性直接免疫。结果表明,在平均免疫率相等的条件下存在免疫丧失率的临界值δ_c,当δδ_c(δδ_c)时,目标性免疫的流行阈值小于(大于)一致性免疫的流行阈值。     

定性建模、仿真和控制

概括介绍了定性建模、仿真和定性控制的产生和发展,以及理论研究现状,并说明了在国外的应用情况,最后对该领域的发展前景作出评述。     

具有失真认知信息的两层冲突环境建模与分析

针对具有失真认知的两层冲突环境,提出了一种基于两层递阶超对策的建模与分析方法。根据局中人之间策略集与结局偏好上的认知信息,将单方上、下两层局中人与对方局中人之间的冲突分别描述为一个超对策和多个双矩阵对策,构建面向两层冲突环境的两层递阶超对策模型。给出了两层递阶超对策模型递阶超纳什均衡的定义,探讨了递阶超纳什均衡存在的条件及求解分析方法。最后,一个例子说明了模型与方法的实用性和有效性。     

一种两层生产计划问题建模及其遗传算法设计

研究了一种两层生产计划集成问题,上层为能力约束批量计划问题,下层为并行双机调度问题。采用单个模型来描述整个集成问题,目标函数由库存费用、缺货费用和加班费用三部分组成。对于该集成优化问题,设计了遗传算法整体求解,每个个体中同时包含了批量计划和作业排序的信息,并通过遗传算子的设计,避免了不可行解的出现。通过数值仿真实验,对三种不同规模的问题进行了计算,通过对计算结果的分析,验证了遗传算法的可行性和有效性。     

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。     

采用Adaline神经网络实现增益自适应内模控制

引入1／1Pade逼近处理纯滞后环节，利用二步法设计内模控制器，运用单层Adaline神经网络参数辨识算法得到被控对象的稳态增益，并用于内模控制算法中，以此来自动调整被控对象模型增益，实现增益自适应控制。大量仿真实验表明此控制方法能克服系统增益变化对控制品质的影响，具有鲁棒性好，抗干扰能力强，控制精度高等特点。     

Disturbance Attenuation State-Feedback Control for Uncertain Interconnected Systems

This paper studies the problem of robust H∞ control design for a class of uncertain interconnected systems via state feedback. This class of systems are described by a state space model, which contains unknown nonlinear interaction and time-varying norm-bounded parametric uncertainties in state equation. Using the Riccati-equation-based approach we design state feedback control laws, which guarantee the decentralized stability with disturbance attenuation for the interconnected uncertain systems. A simple example of an interconnected uncertain linear system is presented to illustrate the results.     

RBF网络模型参考自适应控制在温度控制中的仿真研究

减压塔侧线温度系统是一个时变非线性复杂系统,采用常规的PID控制回路难以达到较好的控制品质。针对克拉玛依石化厂原油蒸馏装置中的减压塔,根据实际控制要求,提出了RBF神经网络模型参考自适应控制策略,设计了减压塔减三线温度控制系统,给出了RBF神经网络控制器和模型辨识网络参数的学习算法。仿真结果表明,采用提出的控制策略,控制效果非常好,完全达到控制要求。     

水下机器人的S型模糊神经网络控制

模糊神经网络控制已经成功应用于水下机器人运动控制中,但其运算过程和训练算法比较复杂,对嵌入式硬件要求也较高.根据带翼水下机器人的运动特性提出了S型模糊神经网络控制方法,并推导了网络权值学习算法,最后以XX水下机器人为研究对象进行了仿真实验.试验结果表明,与基于高斯型隶属函数的模糊神经网络控制器相比,在没有过多损失整体控制品质的情况下,其网络算法得到极大简化,运算速度得到了提高,反应能力增强,非常适用于对精确定位能力和运动速度要求不高,但要求高机动性的水下机器人.     

一种基于小波网络模型参考自适应控制系统的设计与应用

根据神经网络内模控制的思想,提出了一种基于小波网络的模型参考自适应控制方法。该方法选用两个小波神经网络,分别作为系统模型的辨识器和控制器。此外,为了减小系统误差,在控制器和辨识器之间加入一个小波神经网络,作为非线性自适应滤波器。仿真结果和应用实例表明了该方法的有效性和合理性。     

时滞关联大系统的自适应模糊动态面控制及仿真

针对一类含完全未知时变时滞的非线性关联大系统,提出了一种自适应模糊动态面控制方法。该方法采用模糊逻辑系统逼近系统的未知时滞函数,提出时滞代换方法处理逼近器输入中的未知时滞信号,取消了对未知时滞常作的假设。基于Lyapunov-Krasovskii泛函,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界。仿真结果进一步说明了该方法的有效性。     

基于神经网络的非线性动态系统的多内模控制研究

由于非线性动态系统的复杂性,目前还没有统一的控制器设计方法,用传统的线性系统理论来设计,当工作点大范围变化时,很难保证其性能及稳定性.在人工神经网络内模控制系统中建立了神经网络内部模型和神经网络内模控制器,提出了基于多模型的内模控制方法,它对非线性动态过程的控制具有良好的性能.在此基出上,给出了方便易行控制算法,仿真分析结果验证了控制算法的有效性.     

面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型

针对我国城市交通特点，在改进经典的高速道路网宏观交通流模型METANET的基础上，提出了面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型。该交通模型能够更好地描述快速路出口匝道流出能力受限、快速路主线起始点车流以及快速路主线车速控制等现象。对上海高架快速路的实际交通流数据进行了仿真研究，结果表明该模型较好地反映了城市快速路交通流的动态演化特征，可以作为城市交通控制系统分析和设计的有力工具。     

考虑库存控制的物流网络设计优化模型与算法

研究同时考虑库存控州策略和物流网络优化设计问题的优化模型和算法。在考虑顾客的需求量都是随机且服从正态分布的前提下，结合最优库存控制策略，提出了一个能同时描述库存决策和物流网络设计决策的非线性混合整数规划的优化模型，井设计了相应的模拟退火算法进行该优化模型的求解。最后的算例表明，采用该优化方法运算快捷，所得结果正确合理，且与其他方法得到的结果相比，收敛速度更快，且最优解的总费用均有很大程度的节省，从而能为此类的物流网络设计问题提供科学的指导依据。