考虑韧性的无人机集群自组织区域覆盖方法

为提高无人机集群执行自组织区域覆盖任务成功率,提出一种基于个体相互作用力、边界排斥力、重点区域吸引力3种虚拟力的分布式自组织覆盖算法。在此基础上,进一步考虑无人机个体自身故障或毁伤等失效的影响,将集群韧性指标纳入到覆盖关键阈值调节机制中。仿真实验结果表明,该方法能有效使无人机集群对目标区域及重点区域进行覆盖,且能在集群发生故障或遭受毁伤后迅速进行自组织恢复,获得较高的任务成功率。     

论自组织临界性与复杂系统的演化行为

在自组织理论群的大背景之下考察了自组织临界性概念提出的理论背景以及它和混沌、复杂适应系统这两个概念之间的区别与联系 ,并指出自组织临界状态是继人类的科学认识发现静止稳态、随机状态、混沌状态之后的又一种新的状态发现 ,从而深化了对复杂系统的演化行为模式的认识和描述     

一种广义猫映射混沌系统及其性能分析

为了改进基于猫映射混沌系统的加密算法的安全性，在传统的二维猫映射混沌系统的基础上，蛤出了一种基于广义加法运算的广义猫映射混沌系统，生成的混沌序列具有良好的伪随机特性，同时对生成的广义混沌序列的自相关性和平衡性进行了分析．实验结果表明，应用本文给出的方法生成的广义混沌序列具有较好的随机性、自相关性和平衡性。     

一种改进型多模态免疫优化算法的研究

基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出了一种新的人工免疫算法--改进型克隆选择算法(ICSA).该算法设计了一种自适应混沌变异算子,有效地避免了搜索的盲目性,提高了算法的收敛速度.利用随机过程鞅理论,分析了算法所形成抗体种群的平均适应度鞅的性质,并且当种群为有限状态时,证明了该算法能以概率1确保在有限步内收敛到全局最优解.对多模态函数优化的仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性.     

论多个体系统模拟与自组织理论的联系

多个体系统模拟是探索复杂性的重要方法。对其中个体(Agent)的概念进行了分析和探讨，提出个体(Agent)是研究对具有适应性和自主决策能力的客观实体的抽象；在多个体系统模拟中，我们通常关心系统在局域控制之下所表现出的整体行为，结合一个具体的多个体系统模拟实例，探讨了它与自组织行为的关系，分析了自组织现象的形成条件、机制和特点在多个体系统中的表现，为深刻理解多个体系统模拟，同时拓展自组织理论相关概念的应用领域进行了初步尝试。     

自组织理论在企业改革中的应用

自组织理论是上个世纪形成并发展起来的一门研究复杂系统的学科 ,现已广泛地应用于物理、生物、社会、经济等领域。但是 ,将自组织理论用于企业系统的研究并不多见。分析了企业系统的性质 ,指出该系统具备形成耗散结构的条件 ,即系统具有开放性、远离平衡态、存在涨落及系统各要素之间存在非线性相互作用等特点。为了解决企业中存在的问题 ,笔者利用自组织理论 ,探讨了推动企业改革的五种途径 :建立企业自组织运行的产权机制 ;建立企业自组织运行的协同—竞争管理机制 ;建立企业自组织运行的技术创新机制 ;建立企业自组织运行的柔性组织结构和建立企业自组织运行的激励—约束机制     

具有混沌搜索策略的萤火虫优化算法

萤火虫算法是一种新颖的仿生群智能优化算法,分析了算法的仿生原理和局限,提出一种改进萤火虫局部搜索能力的优化算法。通过逻辑自映射函数产生混沌序列,引入到萤火虫算法中对精英个体进行混沌优化,同时动态收缩搜索空间以加快收敛速度。改进算法有效结合了基本萤火虫算法的局部搜索能力和混沌算法全局优化能力,对典型函数的仿真测试表明,改进算法显著提高了优化性能,在收敛速度和寻优精度方面优于基本萤火虫算法,适合复杂函数优化问题。     

基于复杂性理论的径流时间序列动力学特征分析

将三种复杂性测度——复杂性C2、算法复杂性C0和近似熵ApEn运用于径流时间序列的分析之中,计算过程简便,对时间序列长度等条件的要求相对较低,因而更具有实用价值,为了解径流变化的动态特性开辟了新的思路.通过分析可以发现:黄河干流具有实测径流的随机性和混沌程度高于天然径流的随机性和混沌程度;上游的混沌程度高于下游,而随机性低于下游的动态特征.黄河干流整体上处于随机、混沌共存状态,随机强于混沌;各站径流序列中存在某种结构,这些结构可能是周期性变化、持续性变化或自相似结构.人类活动近十几年的影响,增大了上游径流变化的随机性、降低了上游径流的复杂性(混沌),使其对径流的预测能力下降,增加了径流序列的识别难度.黄河干流大型水利工程的运用,对径流的影响程度随着空间位置的加大而减弱.     

基于T-S模糊模型的临界混沌系统复杂动力学分析

针对新近提出的临界混沌系统,在其相应的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型基础上,通过给每个模糊规则后件施加一类扰动并调节这些扰动,深入研究了该混沌系统的复杂动力学特性.仿真结果表明:除了具有已经发现的由镜相形成机制所决定的复合结构外,该混沌系统仍然具有尚未发现的由压缩和拉伸形成机制所决定的其他复杂动力学行为.     

乡村公民教育建设之耗散结构论方略

以往的乡村社会,由于形成耗散结构的条件不具备,公民教育一直处于混沌状态。当前在乡村创建公民教育必须采用耗散结构论所主张的自组织与他组织协同作用的模式,即通过政府与社会力量介入促进乡村的公民教育建设。     

基于混沌随机滤波器的CS-MIMO雷达测量矩阵优化设计

提出了一种在压缩感知多输入多输出（compressive sensing-multiple input multiple output,CS-MIMO）雷达中利用混沌非线性系统设计随机滤波器进而实现测量矩阵优化的方法。目前,大部分研究采用高斯随机矩阵作为测量矩阵,这类测量矩阵的局限性是,每次仿真实验产生的矩阵互不相同,雷达系统无法实现在线优化,且其对硬件要〖JP〗求高,实现困难。在CS-MIMO雷达信号模型基础上构造稀疏基,提出了基于随机滤波器结构的测量矩阵设计方法,利用混沌序列构造随机滤波器系数,完成对雷达回波的压缩观测。同时以Gram矩阵逼近对角矩阵为准则对随机滤波等效测量矩阵进行优化,进一步提高雷达系统性能。仿真结果表明所提出的基于混沌随机滤波器的CS-MIMO雷达测量矩阵设计与优化算法能够有效提高波达角(direction of arrival, DOA)估计精度。     

生命网络结构形式及其自组织特征

提出了生命网络的概念和结构形式,探讨了生命网络形成的自组织机制。认为生命网络是具有自组织特征的确定性结构,是动态的自稳结构。网络间的非线性协同作用优化了生命系统。     

一种混沌神经网络模型及其在优化中的应用

通过在Hopfield神经网络模型 (HNN)中引入非线性自反馈项 ,提出了一种具有暂态混沌动力学行为的神经网络模型。该模型首先经过一个倍周期倒分叉过程进行混沌搜索 ,进而进行类似HNN的梯度搜索。由于它利用了混沌搜索固有的随机性和轨道遍历性 ,因而具有较强的克服陷入局部极小的能力。两个典型的函数优化例子表明了该算法的有效性     

基于混合自适应Memetic算法的贝叶斯网络结构学习

Memetic算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,具有较高的全局搜索能力,将其成功应用于贝叶斯网络的结构学习。该算法在基本的遗传算法操作算子中,引入粒子群算法的基本思想,同时利用混沌的遍历性和云自适应的快速收敛性,提出了一种云自适应的混沌变异搜索进行局部搜索,实现全局优化,跳出局部最优。实验证明该算法在贝叶斯网络结构学习中具有很好的效果。     

论自组织机制的创新性本质

本文研究了自组织与创新的关系问题,在阐述自组织系统的概念与特征的基础上,对自组织机制进行了辨析,以自组织机制对自组织系统本身的影响作为分类标准将自组织机制区分为维持机制与创新机制,自组织维持机制维护自组织系统的既有的、相对稳定状态,自组织创新机制打破系统既有的稳定状态从而刺激自组织系统整体变迁。进而从自组织系统的特性以及辩证法的发展观两个角度,论证了一切事物的演化发展是自组织创新机制的结果。     

一类新的混沌扩频序列研究

构造了一种新的Hybrid混沌映射,提出了混沌扩频序列的产生方法,在此基础上给出了扩频序列的优选准则和混沌序列的优选方法,并通过数值仿真分析了此类扩频序列的自/互相关特性和序列码的平衡特性。计算结果表明,由Hybrid映射产生的混沌扩频序列的伪随机特性及线性复杂度,都较Logistic有显著提高,且根据该方法优选的混沌扩频序列的平衡特性、自/互相关特性,与Gold序列相比,更适合于码分多址通信系统的要求。     

论系统自组织的客观物质性

从唯物主义的高度，论述系统自组织的客观实在性，系统以自己的规律在进行自组织，系统自身存在着状态、结构、层次、联系和作用，从而阐发系统自组织能动的内在机制，以启迪人们重视唯物论，遵守客观规律。     

论复杂性的基本根源——从系统科学的角度

从复杂性的一般性特征描述中分析出复杂性的产生根源：系统中多个子系统数目、子系统间的非线性相互作用、系统的进化机制、系统处于混沌的边缘、层级结构、自组织机制、适应性以及人类认识能力的局限性等。同时说明这些因素之间联系非常密切并不是彼此孤立的。     

解旅行商问题的混沌蚁群算法

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出了一种求解旅行商问题的混沌蚁群(CACO)算法.该算法的思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,仿真结果表明该方法是一种简单有效的算法.     

具有混沌搜索策略的蝙蝠优化算法及性能仿真

蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食行为的启发演变而来的一种新颖的仿生群智能优化算法.在分析基本算法仿生原理和局限性的基础上,提出一种改进蝙蝠局部搜索能力的优化算法,通过逻辑自映射函数产生混沌序列,引入到蝙蝠算法中对精英个体进行混沌优化,同时动态收缩搜索空间以加快收敛速度.改进算法有效结合了基本蝙蝠算法的全局优化能力和混沌算法的局部搜索能力,对经典函数的仿真测试表明,改进算法显著提高了优化性能,在寻优精度和全局收敛能力方面优于基本蝙蝠算法,是解决工程应用中复杂函数优化问题的一种有效方法.