基于观测器的CAN网络在线时延补偿策略

网络时延问题是网络控制系统中的主要问题。为了解决网络时延给控制系统带来影响的问题,首先分析网络时延的产生及其可能的取值特性,在网络时延统计特性信息的基础上,从通信技术和控制技术相结合的角度出发,提出了一种基于观测器的在线时延补偿方法。通过CAN bus网络控制实验平台,分析了该补偿方法的有效性。实验结果表明,在网络延迟大的控制系统中该策略仍具有良好的控制效果。     

无向正权网络最短路模型的建立和理论分析

路径问题是运筹学的重要分支, 更是图论学科成立的奠基问题.针对无向网络中的路径问题, 首先, 建立了无向正权网络最短路模型, 提出一些能够反映无向网络中节点、边和路线规律性的参数概念, 包括点参数和边参数, 用这些参数代替边的权数描述无向正权网络; 其次, 通过对模型进行理论分析, 推导出与各参数相关的结论, 利用参数揭示了点、边、路线以及无向正权网络之间的关系, 并初步体现了该模型的用途; 第三, 利用该模型求解了与无向正权网络相关的几类基本路径问题; 最后, 通过应用举例, 阐述了该模型的部分应用. 需注意的是, 该模型也适用于带回路的有向正权网络.     

基于复杂网络特征的背包问题优化算法

根据复杂网络演化过程中的小世界现象及无标度特征,提出了基于复杂网络的背包问题优化算法。该算法基于无标度特征的背包问题形成优化空间,通过节点增长和加权节点度偏好连接,产生优化空间网络及其节点度分布;在该优化空间网络中,以小世界网络的聚类及小世界效应为基础,以节点度分布为先验知识,提出局部聚类、小世界效应、链集优化和节点寻优4个算子,实现网络节点连接优化。利用马尔科夫链的相关性质,证明了该算法的收敛性。针对具有相关性的0/1背包问题的实验结果表明,该算法解决组合优化问题是有效的。     

基于列生成法的不正常航班调度

不正常航班调度是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP难问题.同时考虑由飞机资源短缺和机场关闭造成的航班不正常情况,采用时空网络技术为每架飞机构建恢复网络,在此基础上将该问题视为带有容量约束的多个商品的整数最小费用流问题,建立了多商品网络流数学模型.采用列生成算法求解该大规模整数规划问题,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,给出的算例验证了该方法的正确性和有效性.     

论虚元素

介绍了传统网络和ＢＡＮＴ网络关于虚元素问题的研究并揭示了传统网络关于虚元素构图存在的问题．在此基础上．本文论证了虚元素问题是网络计划技术的一个基础理论问题,并指出：ＢＡＮＴ网络建立了该基础理论即虚元素基础理论．     

一种混沌神经网络及其在优化计算中的应用

研究了一种具有混沌特性的神经网络 ,该网络具有瞬态混沌响应 ,类似于Hopfield网络的结构 ,但有比Hopfield网络更加丰富的动力学特征、更强的全局搜索能力。通过把混沌动力学与收敛动力学相结合 ,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡 ,达到控制混沌的目的 ,并且提供一个在全局最优解附近的初值 ,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题。该网络模型可以用来解决复杂的非线性优化问题。     

网络参与者见面概率的迭代估计方法

针对网络参与者见面概率的估计问题,引入效用分析的方法,并将效用函数的估计问题与logistic回归分析相联系.在深入分析网络参与者链接形成过程的基础上,提出了迭代估计算法.进一步给出了该方法的基本算例,并在合著者网络中进行了方法的应用研究.结果表明该方法能够实现对网络参与者见面概率进行估算的研究目标,有助于优化网络的整体产出,可行并实用.     

网络参与者见面概率的迭代估计方法北大核心CSCD

针对网络参与者见面概率的估计问题,引入效用分析的方法,并将效用函数的估计问题与logistic回归分析相联系.在深入分析网络参与者链接形成过程的基础上,提出了迭代估计算法.进一步给出了该方法的基本算例,并在合著者网络中进行了方法的应用研究.结果表明该方法能够实现对网络参与者见面概率进行估算的研究目标,有助于优化网络的整体产出,可行并实用.     

基于分层贝叶斯网络的计划识别方法

分析了态势估计中计划识别问题。采用分层贝叶斯网络对计划进行分级表示,依据发生的战场事件和目标行为,动态构建分层贝叶斯网络结构,并将其作为证据进行推理。为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出构建虚拟节点的方法,将底层贝叶斯网络的推理结果作为不确定证据,输入到对应的上层网络节点中,以代替该底层贝叶斯网络。最后,文中通过仿真实验,对基于分层贝叶斯网络的计划识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。     

网络节点重要度的快速评估方法

对网络节点进行重要性评估, 快速发掘重要性节点已经成为数据挖掘、复杂网络中的一个基本问题, 现有的节点重要度评估方法对于大型网络而言, 计算速度较慢. 基于电阻网络提出一种快速实用的节点重要度评估方法, 该方法利用节点对网络电能消耗的影响来评估节点的重要度, 如果由于一个节点的存在而导致网络平均电能消耗减少, 则该节点就越重要, 反之则该节点重要度就低. 该方法的时间复杂度为O(n³), 在分布式扩展的情况下可达到O(n), 实验分析证明了该方法的有效性, 而且运算速度快, 能处理大规模网络.