非完整移动机器人的自适应滑模轨迹跟踪控制

针对动力学模型描述的非完整移动机器人系统，研究了其在未知参数和不确定性干扰下的轨迹跟踪控制问题，基于反演技术和自适应滑模控制的思想设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。谊控制律将系统分解为低阶子系统来处理，利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器设计，并具有直观的稳定性分析．满足了移动机器人的轨迹跟踪要求，且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

基于RBF网络的虚拟仪表人机界面评价方法

提出了基于RBF网络的虚拟仪表人机界面主观评价方法和评价指标。利用RBF网络的自组织、自学习与自适应特性对网络进行训练,使网络学习隐含在训练数据中的人机界面主观评价指标的权重规律,自适应调整主观评价指标的权重,克服了主观赋权法的随机性因素影响。建立了虚拟光柱表人机界面,开发了基于RBF网络的虚拟光柱表人机界面主观评价模型;对训练样本数为50,75和100的三组虚拟仪表网络模型进行了误差分析。分析结果表明,采用75个训练样本可以得到满意的主观评价精度。     

基于混合优化算法的遗传算法参数设定研究

有限计算量条件下遗传算法的理论收敛条件难以完全满足,参数选择的恰当与否直接影响到算法性能的发挥。针对这一情况,在分析现有参数设定方法的基础上,将遗传算法参数设定问题描述为随机优化问题,并提出一种解决该问题的新的混合优化算法,即基于序优化的巢分区算法。该算法将序优化思想融入巢分区算法的局部搜索过程,大大提高了局部搜索效率,而巢分区的算法框架则保证了算法的全局收敛性。以典型旅行商问题为算例的仿真结果验证了该方法的高效性与可靠性。     

基于停车诱导行为调查的停车诱导显示屏选址优化

为了缓解都市＂停车难＂现象,为停车者实时地提供动态的停车相关信息,部分城市建立了停车诱导系统,但目前停车诱导显示屏的设置均以主观经验为主,缺乏深入的理论论证.本文以上海市徐家汇地区停车诱导系统的建设为背景,在大量实况调查的基础上,以诱导信息量为目标函数,以诱导显示屏的总数、每个进口道上最多对3个停车场（库）设置诱导显示屏、诱导系统内的每个停车场（库）都必须对停车者进行诱导为约束条件,本着经济、高效的原则建立优化模型,并用遗传算法求解确定了停车诱导显示屏的规模和选址方案,结果表明具有一定的实用价值.     

基于图论的电网脆性仿真

系统的脆性分析的关键是要建立脆性模型。图论针对网络系统可以描述出系统脆性传播的方向和权重。提出了基于图论理论的系统脆性模型建立的方法和步骤。针对7节点电力系统进行了理论的建模和分析,求出了分层的电力系统脆性模型和脆性源。证明了此方法对于网络系统分析的有效性。     

压电陀螺漂移特性的灰色神经网络建模研究

在不同温度和运行时间下,压电陀螺的静态零位漂移和刻度因子变化表现为非线性和多值对应关系,基于时间序列的ARMA模型和直接采用温度单输入的前馈神经网络模型都无法正确描述压电陀螺的这种误差特性。提出一种将温度和时间作为输入,分别同时对应陀螺静态零位和刻度因子输出的三维空间下的单值对应关系,在运用灰色理论对数据进行预处理基础上,采用多输入单输出的RBF神经网络实现了对陀螺漂移特性的描述。仿真实验结果验证了该建模方法的有效性。     

能力受限的批量问题与动态定价的联合决策

研究了允许需求延迟，制造商生产能力有限情形下，价格对多产品批量模型的影响。制造商处于垄断地位，具有定价主导权。分析了曩优解的性质乖特征．蛤出了基于拉格朗日松驰的启发式算法，耙原问题转换成若干个单产品无能力受限批量与定价协调问题．在算法中设计了拉格朗日下界问题和上界问题，通过在上、下界问题问的反复速代，得到曩优价格序列和相应的曩优生产策略．实验结果表明，与分散策略相比，显著降低了计算量；制定更为合理的价格，增加了制造商的利润。     

GIS支持下的区域农业经济发展比较优势分析

以福建省为例建立了区域农业经济可持续发展评估的指标体系，依托“比较优势”理论和GIS（地理信息系统）技术，对福建省的67个市县进行了农业经济发展的比较优势分析。在总体层面以及5个状态层面（农业自然基础、农业投入、农业产出、农民生活、农业经济稳定性）上，对各市县的资产质量、负债质量和净资产做出了精确的表达，为不同级别的农业规划管理和决策提供了客观的数量依据。图7，表1，参4。     

模糊线性规划的γ-鲁棒解

对于不确定系统的优化问题,模糊线性规划是一种常用的建模方法,但得到的最优解或满意解,往往对参数的变动缺少"免疫"能力,即参数受到扰动后,最初的最优解会变得不再最优甚至不可行.首先针对λ-截集水平下的模糊线性规划,给出了λ-鲁棒解的定义.利用模糊结构元理论对λ-鲁棒解的定义进行表示,得到了求解模型.由于决策者的不同,对解的可实现程度要求不同,故在模型中加入了能够反映决策者风险偏好的测度约束,该模型的解即为γ-鲁棒解,该解既有鲁棒性、优化性,又能体现决策者的风险偏好程度.通过算例可以看出,γ-鲁棒解对参数的变动具有"免疫"能力,能为决策者提供更为丰富的信息,体现出了更好的实用价值.     

机群多编队作战网络自同步

提出机群多编队协同作战复杂网络模型,基于复杂网络自同步原理,研究网络节点动力学和耦合强度给定不变情况下,网络拓扑结构对作战网络同步能力的影响。针对作战网络特点,以最大化网络同步能力和不同层级指控节点效能为优化目标,作战网络指控结构和作战环境对通信拓扑的限制为约束条件,建立作战网络自同步优化模型。采用遗传算法,通过调整作战节点之间的通信结构对上述模型求解。仿真实验表明,获得的优化网络在保持作战网络结构特点的同时,具备更小的网络特征值比和更快的一致性收敛速度。