双寡头古诺生产模型的自适应控制

将自适应控制方法应用到二维多参数的古诺生产模型,其控制目标是通过对控制参数的小扰动将系统引导到不稳定不动点或均衡点.理论推导和数值模拟结果说明了此方法不管是对一个参数还是对多个参数施加扰动都能成功地将混沌不稳定轨道稳定到低周期轨道,并解析地给出了收敛条件和控制强度所在的范围.实施控制后的生产模型能快速地达到Nash均衡点,这为现实中的企业提供了理论参考及生产依据.     

基于零售商期初库存私有信息下的回购合同

在由一个供应商和一个零售商组成的供应链系统上,零售商掌握关于其期初库存水平的私有信息.在非对称信息下,供应商可以选择提供单一合同参数,或菜单式合同参数.研究得出,首先,在非对称信息下,若供应商提供单一合同类型,那么,当且仅当供应商谈判权利大于零售商时,供应商才有动机提供单一回购合同;若供应商提供菜单式合同类型,则供应商通过提供菜单式回购合同,总是能够同时改善供应商和零售商的各自收益.其次,若系统为分散控制,则,在非对称信息下,若零售商的期初库存水平小于某水平,则供应商选择菜单式批发价格合同,反之亦然.最后,若系统为回购控制,则在非对称信息下,供应商总愿意提供菜单式回购合同.     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

分层控制算法在过饱和交通干线控制中的应用

提出一种启发式分层控制算法框架来解决过饱和城市交通干线的控制问题.整个控制器由控制层和协调层组成,在控制层,引入主线延误和次线延误的概念,将控制问题描述为一个冲突的多目标控制问题,提出一种新的基于IPNSGA-Ⅱ遗传算法的多目标相容控制策略来产生相邻交叉口的信号配时方案;在协调层,首先确定需要进行协调的交叉口群,然后以主线延误和次线延误为目标,采用IPNSGA-Ⅱ遗传算法进行优化,实现交叉口之间的协调.提出的相容控制策略具有鲁棒性、实时性、动态性的特点,能够实现干线交叉口的实时控制.将该分层算法应用于一个七个交叉口组成的城市交通干线的交通流仿真系统进行测试,仿真结果表明,本文方法比单点控制策略能够更有效的缓解网络中的过饱和状态,减小延误.     

面向对象Petri网离散制造系统生产调度建模研究

将面向对象技术与Petri网结合作为建模工具,针对离散制造业的研究现状及其生产调度特点,进行离散制造系统生产调度建模;选用满足交货期的成本最低原则作为调度目标,运用最优化方法进行目标优化.通过对FMS的建模及目标优化,证明利用该方法建模能准确反映生产调度的加工路径及其资源约束,将复杂系统高度抽象,模型易于扩展.     

基于目标导向的多属性决策属性价值公度方法

MACBETH方法在多个属性维度上确定出的一组属性Good值(或Neutral值)并不能真地具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义.为克服该方法缺陷,基于包容性属性价值函数,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序.相比于具有较大随意性确定属性Good值和Neutral值的MACBETH方法,依赖目标导向属性价值函数的多属性决策属性价值公度程序具有更明显的科学合理性,因此具有发展MACBETH方法,推动实际决策应用该方法及相关多属性偏好关联决策模型的创新价值.基于决策实验的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性.     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

Bell state preparation based on switching between quantum system models

For the preparation of any target Bell state under continuous quantum measurement, this paper proposes a method which achieves the control objective by switching between two different models or by switching between two control channels under one model. Proper control Hamiltonians are selected for the two system models, a switching strategy between the two models is designed, and the stability of the whole switching system is proved in theory. For a given target Bell state, the effectiveness of the proposed switching control strategy between different models is illustrated through simulation experiments.     

无线传感器网络节点随机调度算法研究

针对已有的无线传感器网络节点随机调度算法存在的问题,即由于节点是利用产生随机数的方法加入到不同的工作子集,从而导致初始子集中节点分布不均,在概率感知模型下提出了一种基于节点平均度的随机调度算法。该算法利用邻居节点之间的信息传输,使得每个节点的邻居节点尽量均匀分散在不同的子集中。通过随机概率理论分析了概率感知模型下网络覆盖度与节点数之间的关系,解决了新算法的节点配置问题。仿真实验证明了新算法的有效性及分析的正确性。