一种改进的蚁群算法用于灰色约束非线性规划问题求解

针对灰色约束非线性规划问题,设计了一种改进蚁群算法．该算法采用了正反馈机制。在对灰色约束非线性规划问题白化处理后,将罚函数方法引入到目标函数中,同时给出了改进蚁群算法的仿真流程．实例应用表明,将改进后的蚁群算法应用于灰色约束非线性规划问题的求解是可行有效的。     

基于在线学习误差反传算法的仿真伺服系统设计

针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案.在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层、两输出在线学习策略,输入层分别为给定指令信号和反馈数字解算后的位置信号;隐含层单元数为12个;输出层设为2个输出单元,即经在线学习误差反传算法学习训练后的数字位置和速度,其中位置控制器采用自调节比例-积分-微分(PID)控制,速度通过数字/模拟(D/A)转换后传送到速度控制器,设定精度误差指标为0.05,训练样本数为30.用研制的UAV仿真伺服系统对UAV光纤陀螺传感器进行含实物半物理实时仿真实验,结果表明,该在线学习误差反传算法控制方案的UAV仿真伺服系统具有收敛性好、动态响应快、鲁棒性强的特点.     

非平衡涨落驱动的小世界网络分岔

利用复杂网络理论和非平衡统计理论,考察了非平衡涨落因素对小世界网络传播行为的影响．在小世界网络传播模型的基础上引入非平衡涨落因子,利用求解Fokker—Plank方程的随机微分方程方法,分析了非平衡涨落驱动下的小世界网络传播稳定性．研究发现非平衡涨落会触发网络状态失稳,出现分岔现象．在一定程度上揭示了复杂网络对某些参量敏感的起因,对更好地解释现实世界中的许多小世界网络对参数敏感的现象有重要意义,为实现对小世界网络稳定性控制提供新的思路．     

具有伪控制补偿的自适应动态逆控制系统设计与仿真

论述了基于伪控制补偿解决自适应控制中作动器饱和问题的方法。基本控制律采用非线性动态逆方法设计，神经网络用于对逆误差进行重构。伪控制补偿消除作动器和自适应单元之间的交互影响。通过在超机动飞行控制的应用仿真表明，该控制方案弥补了动态逆要求精确数学模型的缺点，消除了作动器饱和对自适应单元的影响，提高了整个控制系统的鲁棒性。     

具有可变整体粘滞系数的宇宙模型

研究具有开放热力学系统内涵和可变整体粘滞系数的Ｆｒｉｅｄｍａｎｎ宇宙模型的演化过程，获得一类非奇异性膨胀宇宙模型，展示了不变的粒子数密度和变化的膨胀速率。     

Novel method based on ant colony opti mization for solving ill-conditioned linear systems of equations

1 .INTRODUCTIONStudies have shownthat some systems are highlysen-sitive :a small perturbationin the data can result in alarge changeinthe solutions .Such systems are calledill-conditioned systems .Ill-conditionedlinear systemsof equations have a wide application in many fieldssuch asi magine processing,deconvolution, model pa-rameters esti mation.Because the condition number ofill-conditionedlinear systems of equationsis very big,the data error andthe rounding error inthe computa-tional p…     

光纤通道接力环实现与仿真

为解决光纤通道仲裁环线路利用率不高,节点间通讯的延时不确定的问题,提出了光纤通道接力环。接力环中信息帧在每经过一个节点都搭载该节点信息并接收别的节点发给该节点的信息。建立数学模型分析了不同情况下接力环的线路利用率和节点间的最大通讯延时。仿真结果表明:当环路上所有节点都要求通讯时,接力环的线路利用率能够接近1。接力环通讯无等待时间,可以确定通讯的延时,提高了通讯延时的确定性。