具有持续扰动的时滞系统的最优跟踪控制

针对在外部持续扰动下的线性时滞系统提出了一种最优跟踪控制的逐次逼近算法。首先将状态向量含有时滞的线性系统的最优跟踪问题转化为最优调节问题，然后利用逐次逼近算法，将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不含时滞项和超前项的线性两点边值问题族得到调节系统的最优控制律，然后可以通过截取最优控制序列的有限项得到调节系统的前馈-反馈次优控制律，最后再将最优控制问题转化为最优跟踪问题。     

飞行器最优时滞反馈控制器设计

在设计飞行器最优反馈控制时,针对系统具有控制时滞的特性,采用连续状态变换思想,将具有时滞的控制系统转化为无时滞的控制系统,求使得无时滞控制系统性能指标最小的解,利用这个解去求原系统的状态函数,进而得到时滞反馈控制与状态变换后最优控制之间的关系,求出最优时滞反馈控制的增益。对某型无人直升机实验所得的悬停数据进行仿真验证,仿真结果证明了所提方法的有效性。     

时滞多变量时变系统的最优控制混合仿真研究

应用最优控制理论的极小值原理和参数优化理论 ,叙述了具有常数时滞的多变量时变系统的最优控制算法 ,基于该算法 ,提出了这类系统的数模混合仿真方法和实践方法。混合结果表明 :提出的算法是收敛的 ,且收敛速度优于全数字仿真结果。     

考虑模糊厌恶和时滞效应的随机微分投资与再保险策略

金融市场中,保险公司之间存在市场竞争,他们不仅追求自身财富的最大化,同时还关注与竞争对手的财富比较.将模糊厌恶和时滞效应引入到非零和投资与比例再保险策略问题中,研究模糊厌恶水平和时滞效应对互相竞争的保险公司均衡投资和再保险策略的影响.针对经典CramerLundberg模型的近似风险扩散过程,运用微分博弈理论和随机最优控制理论,通过求解相应的HJB方程,得到了模糊厌恶和时滞效应下基于指数效用的均衡投资与再保险策略以及值函数的显式解.最后结合数值算例仿真分析了模型参数变动对均衡策略的影响.实证结果表明:是否考虑模糊厌恶和时滞信息将大大影响最终的均衡再保险策略和最优投资策略.保险公司对风险的模糊厌恶越高,越多地考虑较早时间的财富值,在投资行为上就越趋于谨慎理性;而保险公司越看重与对手之间的竞争,则越趋于冒险投资.     

具有模型和实际差异的非线性离散时滞系统最优控制

研究了非线性分布时滞系统的最优控制,提出了一种基于线性分布时滞模型和二次型性能指标问题的迭代算法。在模型和实际存在差异的情况下,该算法通过迭代求解分布时滞线性最优控制问题和参数估计问题,获得原问题的最优解。仿真实例表明该算法的有效性和实用性。     

具有发酵期的舆情传播与控制模型

互联网已经成为舆论斗争的主战场,个体在获得网络舆情信息后,会根据自己的判断以确定是否继续传播信息。考虑个体在获知信息后的信息发酵过程,基于系统动力学的思想,提出了具有发酵期的舆情传播模型。为了适应应急决策的动态过程,基于最优控制理论的方法,构建了社会效用最大化的控制模型,利用庞特里亚金最大值原理,进一步得出了舆情传播的动态最优控制策略。最后,基于模型推导结论和数据模拟,说明了最优控制的优势所在,提出了在应急管理中舆情的控制建议,为应急管理奠定了理论基础和决策依据。     

批量需求模式下的随机库存管理策略

考虑一类具有(s,s+q)订货策略的批量需求随机库存系统。需求的到达形成复合Poisson过程,当库存水平下降到s时管理员立即补货至最大仓储量s+q.通过构建库存和缺货状态下的状态转移方程,研究了库存和缺货的稳态概率分布;进一步建立库存成本函数和设计了一种有效的算法,研究库存系统的最优控制策略并考察参数的敏感性。     

受需求风险干扰的供应链系统最优控制策略

讨论了一类受需求风险干扰的供应链系统的最优控制问题.在建立包含市场顾客层、中间集结层和分销层的供应链系统结构模型的基础上,考虑系统受到市场需求风险的干扰,构建了受需求风险干扰的供应链系统动态模型,将前馈反馈最优控制理论引入模型,设计算法,给出了模型的最优控制策略.最后,通过对实例的仿真计算,验证了最优控制策略对需求风险的抑制作用.研究表明,前馈反馈最优控制策略是一种对需求风险具有明显抑制作用的鲁棒性控制策略.     

时滞对离散H∞滤波系统抗干扰性能的影响

研究了时滞离散系统的H∞滤波问题。通过引入增广向量,将时滞系统方程转化为不显含时滞的标准离散方程,并基于计算结构力学与最优控制之间的模拟理论,引入区段混合能的概念,采用扩展的Wittrick-Williams算法求解H∞滤波系统的抗干扰性能指标,进而得到时滞对滤波系统抗干扰性能指标的影响,并同时方便地完成了时滞滤波器的设计和滤波方程的求解。时滞H∞滤波器直接从时滞方程中得到,可保证系统的稳定性,是依赖于时滞的设计。     

线性状态多时滞系统鲁棒故障诊断滤波器设计

研究一类具有外部扰动的不确定线性时滞系统的鲁棒故障诊断滤波器设计问题。通过引入一种广义坐标变换,使得线性连续状态多时滞系统变为输出灌入(outputinjection)系统;据此,引入一种体现残差对故障信号具有灵敏性同时对不确定性扰动具有鲁棒性的性能指标,应用H∞最优控制理论,借助线性矩阵不等式(LMI)技术设计系统的状态全维鲁棒故障诊断滤波器,并给出该滤波器问题解的存在条件和求解算法。最后给出一个仿真算例,仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

Towards a theory of game-based non-equilibrium control systems

This paper considers optimization problems for a new kind of control systems based on non-equilibrium dynamic games.To be precise,the authors consider the infinitely repeated games between a human and a machine based on the generic 2×2 game with fixed machine strategy of finite k-step memory.By introducing and analyzing the state transfer graphes(STG),it will be shown that the system state will become periodic after finite steps under the optimal strategy that maximizes the human’s averaged payoff,which helps us to ease the task of finding the optimal strategy considerably. Moreover,the question whether the optimizer will win or lose is investigated and some interesting phenomena are found,e.g.,for the standard Prisoner’s Dilemma game,the human will not lose to the machine while optimizing her own averaged payoff when k = 1;however,when k≥2,she may indeed lose if she focuses on optimizing her own payoff only The robustness of the optimal strategy and identification problem are also considered.It appears that both the framework and the results are beyond those in the classical control theory and the traditional game theory.     

Maximum principle for partially-observed optimal control problems of stochastic delay systems

This paper is concerned with partially-observed optimal control problems for stochastic delay systems. Combining Girsanov’s theorem with a standard variational technique, the authors obtain a maximum principle on the assumption that the system equation contains time delay and the control domain is convex. The related adjoint processes are characterized as solutions to anticipated backward stochastic differential equations in finite-dimensional spaces. Then, the proposed theoretical result is applied to study partially-observed linear-quadratic optimal control problem for stochastic delay system and an explicit observable control variable is given.     

不确定环境下国际反恐联盟随机演化博弈模型

国际反恐联盟成员国反恐决策面临着大国政治角逐、宗教信仰与民族结构等外部复杂的随机性因素影响,为国际反恐局势带来了高度的不确定性.本文针对高度不确定环境下国际反恐态势,构建了基于Moran过程的随机演化模型,分别计算出随机因素主导、期望收益主导和超期望收益主导三种情境下,反恐联盟成员国政府反恐策略在不同随机干扰强度下的均衡结果.研究表明,反恐联盟成员国政府采取"先发制人"或"被动反应"的反恐决策,主要取决于三个因素:1)外部随机性因素;2)反恐联盟的规模;3)不同反恐策略的成本收益.如果随机因素造成非理性决策占据主导地位,则两种策略的成本收益和成员国数量决定了成员国策略选择.如果期望收益占据决策主导地位,只有当反恐联盟的成员国数量大于一定的临界规模时,"先发制人"反恐策略才会成为所有成员国的普遍共识.否则,"被动反应"的反恐搭便车行为将成为稳定状态.     

公交优先的信号控制策略研究

研究了公交优先信号控制策略,模拟路边建立公交车辆检测器的情况下,不同交通流量和公交车发车间隔的最优控制策略,研究发现：当交通流量小于300辆／h．车道时,公交优先信号控制策略能显著地减少乘客的延误时间,而当交通流量达到500辆／h．车道时,即使有公交优先控制策略,而无公交专用道路,也不能有效减少乘客的延误时间,模拟实验的结果是：找到了使公交优先信号控制有效的交通流量和公交车发车间隔的阈值。     

网络控制系统时延的预测控制补偿方法

针对网络控制系统的时延问题,提出一种补偿方法。对于反馈通道,时延是已存在的,可以进行测量,这部分时延通过预测控制算法进行补偿。前向通道的时延对于控制器是未发生的,是不可知的,为此在系统输出端和前向通道间附加一个控制补偿环节以减小前向通道时延的影响。该方法简单可行,实时性强,便于工程应用。最后分析了系统的稳定性并通过仿真实验表明该策略的有效性,保证了网络控制系统的良好性能。     

允许横向供应单级多点库存系统器材配置研究

针对允许横向供应的单级多点库存系统,建立了库存系统不缺货概率和器材保障总延误时间模型,并给出了给定各点库存数量下保障延误时间仿真算法。在此基础上,以库存系统的总保障延误时间最小为目标,以库存系统的不缺货概率为约束,提出了一种器材配置优化的策略,并用算例验证了保障延误时间仿真算法和器材配置优化策略的可行性。     

卫星认知无线电CDMA上行链路功率控制

功率控制和动态频谱接入是提高卫星通信中频谱利用率的关键技术。非注册用户以频谱租赁方式可对注册用户付出的代价进行补偿,亦可完成自身通信需求。针对注册用户和非注册用户给出不同的效用函数,对由两种用户作为参与者建立的博弈模型进行纳什均衡求解,之后通过最大化系统容量条件完成效用占优选择,得到最优化功率分配策略。该策略可满足两种用户自身需求,亦可使系统通信容量最大。对于其性能,给出了两种用户数量和发送功率的关系,仿真结果表明,非注册用户数量在系统容限内愈多则系统总容量愈大,注册用户所要求的最低信干噪比则在一定范围内最佳。     

多输入离散不确定时滞系统变结构控制设计

研究了多输入离散不确定时滞系统的变结构控制问题。首先对原离散时滞不确定系统进行了化简,将其归结为一个无时滞的不确定离散系统形式;在此基础上提出了一种新的变结构控制设计方法和控制律算法,并给出了动态性能比较。对于不确定性为慢变的情况,该算法能使空间任意点出发的运动,都在有限时间内到达滑动模态的设定邻域,渐近稳定的到达到原点,且抖振以指数速率衰减到零。仿真结果表明了方法的有效性。     

面向用户需求的空天地一体化车载网络任务分配策略

为了提高空天地一体化车载网络(space-air-ground integrated vehicular networks, SAGVN)内用户的网络服务质量体验, 解决不同网络间相互协同的问题, 提出了面向用户需求的SAGVN任务分配策略。基于用户信号强度、时延、网络费用和带宽需求, 利用效用函数理论和层次分析法(analytic hierarchy process, AHP), 构建用户需求和满意度描述框架。将网络任务分配过程抽象为半马尔可夫决策过程(semi Markov decision process, SMDP), 根据用户需求和网络状态, 利用价值迭代算法获得整体用户满意度最大的网络任务分配策略, 利用Q-learning算法得到近似最优策略。实验表明, 相较于传统策略, 所提策略整体用户满意度提高超过30%;在网络拥塞的环境下, 可以有效降低对网络服务需求迫切用户服务请求的拒绝率。