一种基于混合系统滤波器的NCS系统故障诊断方法

针对一类具有随机传输时滞的网络化控制系统,在考虑时滞无界的情况下(最坏网络传输),提出了一种基于故障检测滤波器的故障诊断方法。首先,为了处理系统的内采样特性,根据混合系统理论设计了一种基于观测器的混合系统故障检测滤波器(FDF);利用多目标优化技术,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类优化问题,并借助线性矩阵不等式方法给出了该优化问题的时滞独立解。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型

提出了一种基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型,将模型推广到更为一般的任意结构系统。该模型考虑了部件的工作配置关系,把多阶段任务系统的可靠性分析转化为系统的状态转移概率。同时给出了系统状态转移概率求解算法,最后给出了一个应用实例。     

考虑多因素扰动的项目关键链缓冲区间设置及控制模型

项目规划及执行过程中极易出现不确定性,故需对项目关键链缓冲区间进行动态调整以适应项目任务关系变化.针对项目计划关键链缓冲区间设置及调整控制问题,本文提出了一种考虑多因素扰动的缓冲设置及调整控制联动模型.项目初始缓冲设置充分考虑项目工序安全工期、网络复杂程度及资源紧张程度等因素影响,项目执行过程中将缓冲/资源绩效指数与Bayes估计相结合,通过对Weibull分布参数估计实现缓冲信息的递阶转换,提升对缓冲使用的控制能力,最后通过实例验证所提方法与控制模型的有效性.     

带分段仓储能力决策的动态批量优化问题研究

本文考虑一个单一产品仓储能力决策和库存决策的动态批量集成优化问题.在这个模型中,长度为T个周期的计划期被划分成连续的若干段,每段初需制定该段的仓储能力决策,同一段中各期的期末库存水平均受限于该段仓储能力.假设每段仓储能力费用为仓储能力的非减函数,各期的产品订货费用为固定费用,库存保管费用是一个期末库存量的线性函数.利用分解技术和几何技术,本文开发一个计算复杂度为O(T~3)的动态规划算法.计算测试显示,该算法与求解混合整数规划(MIP)的商业软件相比,在计算时间上具有明显的优势.     

信息物理融合系统中恶意软件传播与分岔控制策略

针对恶意软件在信息物理融合系统中传播机理难以描述的问题,利用非线性动力学理论构建其传播动力学模型,并基于稳定性理论和Hopf分岔定理对该模型的复杂动力学行为进行分析.为了控制恶意软件传播所引发的Hopf分岔,根据分岔控制理论设计了一类结合参数调节法与状态反馈法的混合分岔控制策略,并深入研究控制参数对Hopf分岔点位置及极限环幅值的影响.数值仿真结果表明所设计的混合分岔控制策略不仅能够提前或推迟Hopf分岔点,而且可以改变极限环幅值大小,使信息物理融合系统产生预期的动力学行为,实现控制目的,从而有效降低恶意软件的危害.     

动态外部性与城市群经济增长收敛的实证研究

区域经济收敛性一直是研究热点,动态外部性成为关注焦点.通过分析动态外部性与城市群经济空间收敛机理,构建动态经济权重模型,判断区域经济空间关联性.然后分析面板数据平稳性,结合动态空间面板模型,计算技术空间溢出水平,准确判定区域经济收敛性.最后,以环长株潭城市群例证该模型和方法的可行性,并得出:①空间外部性是影响经济收敛的主要因素,技术空间溢出是关键,SDM较好地描述了此收敛性;②使用SDM分析时必须确保面部数据的平稳性,剔除短期周期性误差对区域经济收敛性的不当影响;③空间权重受地理邻近、产业结构和市场潜能的交互影响,是动态的,且对经济收敛结果影响很大;④环长株潭城市群存在明显经济收敛机制,技术空间溢出效应较显著,仍需要进一步消除限制知识和贸易自由流动的行政壁垒和交通瓶颈促进城市群技术进步和经济协同发展.     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

动态惩罚机制下互联网金融平台行为及监管策略的演化博弈分析

运用演化博弈理论研究了互联网金融平台行为及监管策略的博弈演化过程,系统考察了互联网金融平台行为及监管博弈过程的影响因素,并重点对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台行为及其监管策略博弈均衡进行了比较.研究表明,固定惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构的博弈过程不能达到稳定的均衡状态,两个群体的行为呈现周期模式.动态惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构间的博弈演化轨迹呈螺旋收敛的趋势;互联网金融平台的"自律"的初始概率不同,其随时间演化收敛到不同的均衡值;提高最重惩罚度上限,互联网金融平台选择"自律"行为策略的概率增加.     

INTELLIGENT SECURITY SYSTEMS ENGINEERING FOR MODELING FIRE CRITICAL INCIDENTS： TOWARDS SUSTAINABLE SECURITY

An intelligent security systems engineering approach is used to analyze fire and explosive critical incidents, a growing concern in urban communities. A feed-forward back-propagation neural network models the damages arising from these critical incidents. The overall goal is to promote fire safety and sustainable security. The intelligent security systems engineering prediction model uses a fully connected multilayer neural network and considers a number of factors related to the fire or explosive incident including the type of property affected, the time of day, and the ignition source. The network was trained on a large number of critical incident records reported in Toronto, Canada between 2000 and 2006. Our intelligent security systems engineering approach can help emergency responders by improving critical incident analysis, sustainable security, and fire risk management.     

求解0-1动态优化问题的双概率原对偶遗传算法

在原对偶遗传算法(PDGA)的基础上,提出一种双概率原对偶遗传算法(DPPDGA).引入弱势基因位值与强势基因位值的概念,对二者赋予不同的对偶映射概率,并对两个对偶概率进行适应性调整.比较原始算法,改进算法使种群具有更理想的多样性,并利于种群较快地收敛到满意解.仿真结果表明,该算法在0-1动态优化问题的求解中具有更好的性能.