连续时间Markov控制过程的平均代价最优鲁棒控制策略

在Markov性能势基础上 ,研究了一类转移速率不确定但受紧集约束的遍历连续时间Markov控制过程 (CTMCP)的鲁棒控制问题 .根据系统的遍历性 ,平均代价Poisson方程的解可被看作是性能势的一种定义 .在平均代价准则下 ,优化控制的目标是选择一个平稳策略使得系统在参数最坏取值下能获得最小无穷水平平均代价 ,据此论文给出了求解最优鲁棒控制策略的策略迭代 (PI)算法 ,并详细讨论了算法的收敛性 .     

半Markov控制过程基于性能势仿真的并行优化算法

根据等价Markov过程方法,研究了一类半Markov控制过程在紧致行动集上关于无限水平平均代价准则的性能优化算法.由于实际系统的状态空间往往非常大,因此通常的串行仿真算法可能会耗时过长,或由于硬件限制而无法实现.针对这些问题,提出了一种基于性能势的并行仿真优化算法,以期寻找系统的最优平稳策略,并用该算法对性能势的仿真和策略寻优分别进行了并行化,获得了较好的运行效率.仿真实例表明了该算法的有效性.这一算法可应用于大规模实际半Markov系统的性能优化.     

基于策略迭代和遗传算法的 SMDP鲁棒控制策略求解

半马尔可夫决策过程(SMDP)描述的一类受控半Markov系统,其模型参数在实际中常常不确定或不可知,可能导致随机过程的性能函数和系统参数(即嵌入链转移概率和状态逗留时间分布)皆不确定。该文针对参数不相关的情况,给出求解鲁棒控制策略的迭代算法,并在迭代过程中引入遗传算法,以提高全局优化能力。数值例子表明,基于遗传算法的策略迭代应用于鲁棒决策问题中具有较好的优化效果。     

Markov控制过程基于神经元动态规划的优化算法

论文在Markov性能势理论基础上,研究了Markov控制过程在神经元网络等逼近结构表示的随机平稳策略作用下的仿真优化算法,分析了它们在一个无限长的样本轨道上概率1的收敛性,并给出了一个三－状态受控Markov过程的数值实例。     

最优阻隔控制在一类SIRS多组群传染病中的应用

该文基于一类SIRS多组群传染病模型讨论了传染病控制中的最优阻隔控制.模型中的控制变量表示为达到阻滞和隔离组群之间接触所采取的各种措施的强度.利用Pontryagin 极大值原理求解了最优控制问题并给出了相应的数值迭代算法.仿真结果表明该文提出的最优阻隔控制策略在使传染病代价最小化的同时可以有效地控制传染病的流行,同时也表明现实中采取的"早发现早隔离"策略在传染病控制中的重要性.     

工业过程稳态优化中的PID型迭代学习控制

给出一种PID型迭代学习算法．对工业过程稳态优化中的动态施行迭代学习控制，加快了动态响应，提高了控制效果．从理论上分析了算法的收敛性，并给出数字仿真结果．     

基于平均熵的Turbo码迭代译码停止准则

本文首先阐述平均熵在Turbo码迭代译码过程的性质，从中可以观察到译码算法的收敛程度与平均熵的变化趋势一致。然后，我们基于平均熵提出一种新的Turbo码迭代译码停止准则。仿真结果表明，对比现有的其它准则，这种新的准则能够在保持译码的误比特率性能和算法的计算复杂度的同时，有效地减少迭代次数。     

有理特征值问题两类改进的数值求解算法

为探讨有理特征值问题的数值求解方法，在二分迭代算法及Rayleigh函数迭代算法的基础上，利用区间变换法构造了两种新算法，并给出这两种新算法的收敛性结果.数值计算结果表明，新算法在求解大规模有理特征值问题上优于已有算法.     

一种基于去除干扰基团Markov随机场的SAR图像分割算法

研究了马尔科夫随机场模型与图像的关系.利用条件迭代模型算法逐点更新图像标记,并结合区域生长思想,提出了一种基于去除干扰基团Markov随机场的SAR图像分割方法.数值试验通过与传统Markov分割算法从分割时间、迭代次数和收敛能量进行对比分析,结果表明,该方法具有更高的分割正确率,分割目标边界更清晰平滑,分割效果也更好.     

无界报酬向量值折扣马氏决策规划—最优平稳策略及算法

本文主要讨论了无界报酬向量模型的平稳策略问题，给出了改进平稳策略的方法，建立起向量模型的最优方程，获得平稳策略为强最优策略的充要条件．指出最优平稳策略的期望报酬函数必为极大不动点，最后提出一种寻求最优平稳策略的策略迭代算法．     

全路径Logit交通分配模型的求解方法

分析了求解Logit模型的现有算法的不足,根据路网的连通特征提出了一种新的求解全路径Logit分配模型的迭代算法.给出了算法和Logit模型的等价性证明,并和经典的Dial算法进行了比较.     

一种改进的ICA算法及其在fMRI信号上的应用

摘要:给出了独立成分分析(ICA)的一个优化模型,在此基础上,提出了一种牛顿型迭代算法,为加快算法的收敛速度,对牛顿迭代进行了进一步修正,使该算法收敛速度达到三阶.本文从理论上阐明了新方法的合理性和优越性,同时将其应用于实际fMRI数据,经与其他两个ICA算法(Fast ICA算法、infomax算法)比较,该算法能够很好地分离出任务成分,同时大大减少了运算量,提高了运算速度,对处理大数据量的fMRI信号有明显的优势.     

基于活动标架对Hilbert曲线的研究

现有刻画三维Hilbert曲线的算法大多是从始点到终点递归地计算节点坐标,针对此类算法迭代次数较多的问题,提出一种刻画三维Hilbert曲线的新算法.借助于构造活动标架,得到刚体运动下的不变量,即离散曲率挠率.考虑到活动标架,曲线节点将被重新编码.并建立曲线弯曲点位置编号与其对应的曲率挠率数对的映射,编写相应算法使其对任意编号n,能够输出该编号对应弯曲点的曲率挠率数对且画出弯曲点图象结构.相比于基于Matlab生成Hilbert曲线的算法Hilbert3(n),该算法不局限于曲线的阶数、不依赖相邻阶曲线节点坐标之间的迭代.实验结果表明此算法更加高效.     

多变量非高斯脉动风压模拟的非迭代法

基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程的非迭代算法扩展至多变量非高斯过程的模拟.通过多变量高斯过程的相干函数来考虑多变量非高斯过程的互相关性,建立多变量非高斯过程的非迭代模拟算法.多变量非高斯风压的数值模拟表明:非迭代模拟算法能有效地模拟低、中、高斜度的多变量非高斯过程.     

模型未知非零和博弈问题的策略迭代算法

提出了一种在线积分策略迭代算法,用来求解内部非线性动力模型未知的双人非零和博弈问题.通过在控制策略和干扰策略中引入探测信号,从而避开了系统的模型信息,得到了一个求解非零和博弈的无模型的近似动态规划算法.该算法同步更新值函数、控制策略、扰动策略,并且最终得到收敛的策略权值.在算法实现过程中,使用4个神经网络分别近似两个值函数、控制策略和扰动策略,使用最小二乘法估计神经网络的未知参数.最后仿真结果验证了算法的有效性.     

用Chebvshev多项式加速的预处理子空间迭代法

研究了计算大型稀疏对称矩阵的若干个最大或最小特征值的问题的子空间迭代法.首先引入了加速子空间迭代法的Chebyshev迭代法和预处理技术.为了更好地加速子空间迭代法的收敛速度,作者把Chebyshev多项式和预处理技术同时应用到子空间迭代法中,对预处理过的残余矩阵用Chebyshev多项式加速.即讨论了Chebyshev迭代法对预处理子空间迭代法的应用.这样既缩小了矩阵特征值的分布范围,又改善了每次循环的初始矩阵.从而给出了用Chebyshev多项式加速的预处理子空间迭代法.最后给出了数值例子,结果表明加速后的预处理子空间迭代法比原来的预处理子空间迭代法更优越,进一步加速了迭代法的收敛速度,减少了计算量和计算时间.     

一种新的直扩系统综合抗干扰技术

针对FFT-CME干扰抑制算法对以扫频干扰为典型的宽带非平稳干扰抑制效果有限的问题,提出一种新的直扩系统带内综合抗干扰算法.该算法基于DPT算法和牛顿迭代,并联合FFT-CME干扰抑制算法,实现了对窄带单音干扰、平稳宽带干扰、扫频干扰的有效抑制.仿真结果表明,综合抗干扰算法对干信比高达50dB的三种典型强干扰均可起到非常好的抑制效果.     

Implementation of an efficient segregated algorithm-IDEAL on 3D collocated grid system

The segregated algorithm-IDEAL (inner doubly-iterative efficient algorithm for linked-equations) is an efficient and stable algorithm. In this algorithm, there exist inner doubly-iterative processes for pressure equation, which almost completely overcome two approximations in SIMPLE algorithm. Thus the coupling between velocity and pressure is fully guaranteed, greatly enhancing the convergence rate and stability of iteration process. In this paper, implementation of the IDEAL algorithm on a 3D collocated grid system is conducted. The interface velocity is calculated by the modified momentum interpolation method (MMIM), by which the converged result is independent of the under-relaxation factor. Finally, five three-dimensional incompressible fluid flow and heat transfer problems are provided to compare the convergence rate and robustness between the IDEAL and three other most widely-used algorithms (SIMPLER, SIMPLEC and PISO). By the comparison it can be concluded that the IDEAL algorithm is more robust and efficient than the three other algorithms. Supported by the Key Project of National Natural Science Foundation of China (Grant No. 50636050), Fundamental Projects of Research and Development in China (973) (Grant Nos. 2006CB601203 and 2007CB206902)