最优Box-Cox变换模型的反向动态规划求解

通过构造Box Cox变换模型加权最优目标函数,综合考虑回归系数t统计量对应p阀值、Theil系数U2及其误差分解、修正回归拟合优度、Durbin Watson检验量、回归残差。利用Excel矩阵向量数组函数三维动态建模,通过Excel基于稳健GRG2算法的规划求解,"反向"动态求解整体最优Box Cox变换模型估计参数。实例给出了建模过程,显示反求建模可较有效地克服变换模型的异方差、多重共线性和序列相关性。     

CRPD反馈下的广义分散控制系统固定模

本文讨论了CRPD反馈下广义分散控制系统的有穷固定模和分散正常控制系统的有穷固定模，脉冲固定模和分散正常化问题，得到了若干有意义的判据和结论，推广和充实了广义分散控制系统固定模理论。     

带约束的时变的非线性系统的可解性

本文研究了带有状态的约束的非线性系统的可解性问题，给出了在等式约束和不等式约束条件下非线性系统解存在的必要条件和充分必要条件.     

广义极点配置隐式自校正控制器(英)

本文提出一种隐式自校正控制器,它是基于模型和辅助系统d步前向预报,将闭环极点设定在所希望位置．控制器是由辅助系统推出,其参数由对象参数调节．该控制器是一种独立、隐式控制算法．仿真表明,对于时变非最小相位系统都具有强鲁棒性及良好动态响应．     

Hilbert空阎上Lyapunov定理及其推广

研究Ｈｉｌｂｅｒｔ空间上Ｌｙａｐｕｎｏｖ定理．给出了Ｈｉｌｂｅｒｔ空间上有界线性算子的谱包含在右（左）半开平面内的充要条件，并将Ｌｙａｐｕｎｏｖ定理推广到一般形式．     

Componentwise Asymptotic Stability of Continuous-Time Interval Systems

A special type of asymptotic (exponential) stability, namely componentwise asymptotic (exponential) stability for the continuous-time interval system is investigated. A set-valued map that represents the constraint of the state of the system is defined. And, by applying the viability theory of differential equation, sufficient and necessary conditions for the componentwise asymptotical (exponential) stability of this kind of systems are given.     

二维广义系统的特征结构配置

研究了二维广义系统特征多项式系数配置问题，给出可任意配置闭环特征多项式系数的条件及方法，并得到二维可分广义系统特征值配置问题的一种方法。     

真镇定广义系统分散正常动态补偿器的设计

讨论了前馈广义分散控制系统分散正常动态补偿器的设计问题,给出了一个使广义闭环系统真稳定的分散正常动态补偿器的一致设计方法．     

贸易信贷的或有债权分析

利用或有债权的模型分析买方公司的贸易信贷价值,分析表明,当买方公司已有不同的债务时,决定选择贸易信贷的价值不同,对公司产生的影响也不同.这对于买方公司决定是否选择使用贸易信贷这种方式提供了很大的帮助.     

改进的粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用

针对粒子群优化算法在求解云计算任务调度问题中存在的收敛速度慢、精度低、易陷入局部极值等缺陷,综合考虑最大完成时间最少、任务执行总时间最优两个优化目标,提出一种多策略融合的粒子群优化(multi-strategy particle swarm optimization, MSPSO)算法,并将其应用于求解云计算任务调度问题。该算法融合模拟退火算法、饥饿游戏搜索和双重变异限制策略。首先,通过模拟退火算法动态更新惯性权重,平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,帮助粒子跳出局部极值。其次,引入饥饿游戏搜索算法优化粒子位置更新策略,在算法后期加快粒子收敛速度,提高结果精度。最后,采用双重变异限制策略,同时限制粒子速度和位置,避免粒子发生越界。与其他3种粒子群优化算法进行对比实验,在适应度平均值、最小值、标准差3个方面,MSPSO都有更好的表现。通过仿真,在求解不同任务量的云计算任务调度问题中,MSPSO在总成本、适应度值最小化两方面均表现出明显优势。尤其当任务量为40时,MSPSO总成本比其他算法分别降低了14.4%、15.3%、11.2%,适应度值分别降低了10.5%、10.6%、7.6%,...