不确定条件下多产品第四方物流闭环网络鲁棒优化研究

在不确定条件下,构建了一个包括生产商、集中退货中心、消费区/初始退货点、维修处理中心、分销中心和废弃处置中心的单周期多产品第四方物流闭环网络选址模型。在销售量和退货率均不确定的情况下,用鲁棒优化的方法进行优化,目标是使总成本最小。通过lingo 10对具体算例进行求解。结果验证了该模型的鲁棒性。     

混沌人工鱼群的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法

针对鲁棒保性能控制中的权值矩阵依赖经验选取,无法最大限度的减小系统保守性的问题,提出了一种基于混沌人工鱼群算法的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法.该方法中,将保性能控制鲁棒界作为优化的目标函数来寻找最优权值矩阵是整个算法实现的关键.该种改进的人工鱼群优化算法融合了混沌搜索与自适应步长和视野的人工鱼群优化算法,有效的解决了基本人工鱼群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.通过测试函数对比验证了该种改进人工鱼群优化算法的优越性,并通过应用实例验证了该权值矩阵优化方法的有效性.     

呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

不确定细胞神经网络鲁棒稳定新的时滞划分法

研究了一类具有时变时滞和参数不确定项的细胞神经网络的鲁棒稳定性。引用凸组合方法,实现了对时滞区间的不均等划分,且参数的引入降低了对时滞导数小于1的限制;新变量的引入实现了对不确定项的处理,并将Jensen不等式与凸组合方法相结合,得到了积分区间新的处理方法;最后数值举例验证了结论的有效性。     

脊柱侧弯矫形对漏斗胸胸廓变形影响的研究

认识和了解漏斗胸合并脊柱侧弯先行脊柱侧弯矫形对漏斗胸胸廓变形的影响,预测胸廓的变形,为临床手术方案设计提供参考.在基于漏斗胸合并脊柱侧弯病例胸廓的结构与尺寸,创建了畸形胸廓实体模型,创建了脊柱侧弯矫形的钉棒系统,采用数值模拟方法模拟了钉棒系统矫形脊柱侧弯的手术过程.数值模拟结果显示对漏斗胸合并脊柱侧弯畸形先行脊柱侧弯矫形后,脊柱侧弯症状得到明显改善,漏斗胸胸壁凹陷有减轻的趋势.漏斗胸合并脊柱侧弯畸形先行采用钉棒系统进行脊柱侧弯矫形不会加重漏斗胸病症,研究结果可以为临床制订先行脊柱侧弯矫形手术方案提供参考.     

一类鲁棒凸优化的Mond-Weir型逼近对偶性

通过引入一类含有不确定信息的凸约束优化问题, 先借助鲁棒优化方法, 建立该不确定凸约束优化问题的Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题, 再借助一类广义鲁棒逼近KKT条件, 刻画该不确定凸约束优化问题与其Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题之间的逼近对偶性关系.     

一类区间不确定时滞系统超前/滞后补偿器设计

针对一类具有全极点的区间不确定时滞系统,给出了相位超前/滞后补偿器的一种图解鲁棒设计方法.对滞后因子采用一阶Pade近似,应用广义Kharitonov定理,证明了图解法设计出的相位超前/滞后补偿器可以镇定区间不确定近似系统.通过仿真验证了该补偿器亦可镇定原区间不确定时滞系统,并保持良好的系统性能.该种图解设计方法选择参数灵活,便于实际应用.     

具有S-分布延时和脉冲控制的一类神经网络的鲁棒同步

具有脉冲的神经网络作为一种典型的混合系统在图像处理、模式识别、优化控制等实际工程中有广泛的应用.在这些应用中,要求神经网络具有鲁棒同步性质.因此,神经网络的鲁棒同步性研究受到许多学者的关注.本文将不确定非线性耦合函数引进到一般类神经网络中,通过构造适当的Lyapunov函数和运用一些不等式分析技术,研究了具有S-分布延时和脉冲控制的神经网络的鲁棒同步性质,得到了保证网络具有一般脉冲鲁棒同步的一个实用条件.     

鲁北平原地质环境状况评价

以2000-2005年鲁北平原水质监测点资料为基础,结合水文地质条件选取15-18项评价因子,依据地下水质量标准,采用单项组份评价和综合评价两种方法,对鲁北平原地下水环境进行了综合评价,并按照区域分区和行政分区评价两种方法对全区进行了地质环境状况评价。     

不确定时滞中立系统的鲁棒能稳性条件

讨论了一类同时具有状态时滞和输入时滞的不确定中立系统的时滞依赖鲁棒能稳性条件.通过选择适当的Liapunov泛函,结合自由权矩阵思想和一些有用信息,以线性矩阵不等式的形式给出了不确定性中立系统的时滞依赖鲁棒能稳性条件,降低了原有文献的保守性,最后用数值算例验证了结论的可行性和有效性.