多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制

对难以建模的多变量非线性系统的控制难题,提出改进的具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法,采用其逼近非线性系统,用其构成预测模型,将其转化为具有耦合的若干个子系统,利用直接极小化指标函数自适应优化算法辨识其参数,将多变量线性扩张观测器的线性控制输入项改进为关于观测状态和控制输入向量及其微分的向量函数,并由该向量函数的逆向量函数构建当前控制输入向量,因其未知,使用对角回归神经网络逼近控制输入向量函数,采用多变量非线性递推最小二乘法优化对角回归神经网络连接权及多变量线性自抗扰控制参数,综上研究提出在线优化参数的多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制算法。仿真研究表明系统响应精度高,性能好,优于传统的线性自抗扰控制算法。     

一种新颖的多目标优化算法

粒子群算法的特性使得其在解决多目标优化问题时具有很强的竞争性,提出了一种结合小生境思想和在线归档策略的多目标粒子群优化算法,该算法能够在进化过程中保持优良种群。通过3个测试函数来评价算法性能并将算法与NSGA-II做比较,结果表明提出的算法的时间耗费明显小于NSGA-II算法且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用

针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法。其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率。最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程。     

非支配解集的质量评价方法

多目标演化算法的目的是获得逼近Pareto最优前沿的分布均匀的非支配解集合,非支配解集的质量是多目标演化算法研究的重要领域.本文对目前提出的非支配解集的质量评价方法进行分类比较,为算法的整体性能评价和算法的性能比较提供了参考依据.     

基于信道状态信息反馈的特征波束形成算法

在多输入多输出通信系统中,为了有效地降低系统的误符号率,提出了一种特征波束形成算法。在假设接收端能准确地完成信道估计,并能及时将信道的互相关矩阵反馈到发射端的基础上,研究了接收和发射均采用多天线的特征波束形成算法,对其性能进行了详细的分析和推导,并在此基础上研究了波束形成与空时块码的结合以提高系统的频谱利用率。计算机仿真结果表明,在接收端采用多根天线相对于单根天线能明显降低系统的误符号率。特征波束形成算法通过同时提供波束形成增益和分集增益位置,有效地提高了系统性能。     

多Agent系统在作战仿真中的应用

针对传统的作战仿真方法的不足,研究了分析复杂系统的一种新方法,即基于A gent的仿真ABS(A gent-based sim u lation),将ABS应用于作战仿真是一种有意义的新尝试。以作战仿真为背景,介绍了作战智能体的模型设计与实现方法,讨论了作战智能体的行为规则与元规则设置。在此基础上,设计实现了一个基于A gent的作战仿真原型系统,模拟出了作战过程中的一些有意义的现象。仿真结果表明,新的研究方法在作战仿真领域具有良好的前景。     

基于AD9854的多功能信号源设计

为了实现高性价比、低相噪和低杂散的数字化信号源,提出了以直接数字频率合成芯片AD9854为核心的设计方案.系统最大限度地挖掘了AD9854的潜力,将数字信号处理器、可编程逻辑器件和先进先出存储器与AD9854紧密结合,输出正弦信号的最高频率为110 MHz、谐波失真小于-30 dBc.能够完成调幅、调频和频移键控等调制功能.     

基于属性分组的子空间聚类算法研究

针对分类数据,基于属性分组技术和多目标聚类质量函数,提出一种子空间聚类算法.该算法采用属性分组技术,将高相关属性划分到同属性组中,利用同组属性相关性度量属性权重值,构建属性软子空间;采用基于多目标的聚类质量函数,判断整体聚类效果,通过迭代优化簇集结构,达到最佳的数据划分状态.在人工合成数据集和UCI数据集上,实验验证了该算法的正确性、高效性和可靠性.     

多目标投资组合模型的模糊两阶段解法

对多目标证券组合投资模型进行了研究,模型以绝对偏差和代替方差作为投资组合的风险度量.该模型是一个多目标线性优化问题,采用两阶段模糊算法对模型进行求解,最后给出了该模型的一个实例的最优解.     

基于多目标规划对养老服务运营模式的研究

针对中国养老服务现行的运营模式进行研究.首先,建立主成分分析模型确定养老服务床位的主要影响因素,构造主成分与床位数的回归曲线,预测中国养老服务床位数量,求得2019年养老服务床位数874万张、2020年床位数902万张.其次,对中国的31个省市进行的人口数量、人均地区生产总值等因素进行模糊聚类分析,对市场需求进行分类....