基于GSPN方法的柔性制造系统过程模型和性能分析

应用广义随机Petri网方法,对柔性制造系统进行建模和分析,提出了控制策略和优化方法.针对柔性制造系统的离散性,对整个系统的过程模型进行分析.利用广义随机Petri网结合马尔可夫链的方法,确立了系统的配置参数,得出了系统的平均运行时间,机床的平均使用率,系统的生产率,故障概率,对系统的优化和生产效率的提高以及柔性的提高提供了理论支持.最后,通过柔性制造系统实例,对该方法进行了检验.     

机群出动能力的Markov模型

以往在评估武器装备的效能时,只注重其基本性能和作战能力,而忽视了包括出动能力在内的可用性指标,而作战仿真中这类指标往往是决定仿真真实性的关键。建立了有备份飞机条件下机群出动能力的Markov模型。根据故障率和所需出动飞机的数量,确定了备份飞机数量和维修组数,所模拟得到的数据曲线符合实际情况,可应用于陆基或舰基机群出动能力的评估和分析,其分析方法对优化飞机装备配备和保障资源配置具有重要意义。     

面向农产品安全的关键质量链分析

针对农产品质量安全控制问题,在传统过程能力分析的基础上,将农产品食品链视为一个过程网络,应用PERT/CPM的基本思想,提出了基于质量损失的关键质量链分析评价方法。最后以菠菜产品的种植加工进行了实例分析。     

基于复杂网络特征的背包问题优化算法

根据复杂网络演化过程中的小世界现象及无标度特征,提出了基于复杂网络的背包问题优化算法。该算法基于无标度特征的背包问题形成优化空间,通过节点增长和加权节点度偏好连接,产生优化空间网络及其节点度分布;在该优化空间网络中,以小世界网络的聚类及小世界效应为基础,以节点度分布为先验知识,提出局部聚类、小世界效应、链集优化和节点寻优4个算子,实现网络节点连接优化。利用马尔科夫链的相关性质,证明了该算法的收敛性。针对具有相关性的0/1背包问题的实验结果表明,该算法解决组合优化问题是有效的。     

基于事件的定性知识表示模型

当前突发事件应急管理研究已经成为热点问题。本文针对突发事件及事件链研究特点,运用系统工程理论论,建立了突发事件及其链式关系知识表示模型。该模型从突发事件机理出发描述应急管理过程的知识需求,不仅揭示了突发事件发展、演变的行为模式及突发事件链式关系形成机理,还为应急决策提供理论依据,最后给出模型的应用实例,实现了事件演进的自动生成及应急过程中的知识支持。     

改进粒子滤波在捷联惯导系统姿态确定中的应用

捷联惯导系统姿态确定问题本质上是一个非线生滤波估计问题.针对传统的扩展卡尔曼滤波不再适用于非线性和非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在粒子退化和粒子耗尽等问题,提出了将马尔可夫链蒙特卡罗(MCVC)正则粒子滤波算法应用于捷联惯导系统的姿态确定中.计算机仿真表明了该方法在加快收敛速度、提高姿态精度和自适应调整粒子个数方面的有效性和可行性.     

基于MPI的主从式并行MCMC

马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)是贝叶斯网络(BN)的一种近似推理算法,为保证其时间性能,在生成马尔可夫链的组成序列时,通常只使用较少的样本,其推理精度较低.以Gibbs抽样为基本框架,提出一种BN的并行MCMC推理方法PMCMC,在生成马尔可夫链的组成序列时,通过增加对BN中每个节点的抽样频率来提高推理精度,并在消息传递接口MPJ的支持下,利用主从式并行机制来实现其推理过程,保证了推理的时间性能.在3个不同BN上的推理实验结果表明,PMCMC在提高推理精度的同时有效保证了推理的时间生能.     

贝叶斯网络推理的一种高精度仿真算法

简要分析了贝叶斯网络推理算法的现状,提出了基于马氏链随机拟蒙特卡罗算法(MCRQMC)的推理方法.在给出高精度推理结果的同时,该推理算法亦能给出推理结果的标准偏差.从理论上对MCRQMC算法与现有的算法进行了比较分析,并采用随机Halton序列、Sobol序列和普通随机序列进行了推理实验.结果表明MCRQMC算法在同样样本数量的情况下,推理精度显著优于现有算法.     

离散时间有限缓冲空间GI / Geom / 1 / N 工作休假排队系统稳态概率算法及性能分析

综合使用离散补充变量方法和嵌入Markov链技术研究了离散时间有限缓冲空间工作休假GI/Geom/1/N排队系统.首先运用离散补充变量方法给出一个重要等式,从而获得系统在稳态情形下任意时刻队长分布和顾客到达前夕队长分布的迭代关系.然后,再利用嵌入Markov链技术通过求解不变概率测度方程获得顾客到达前夕队长分布的数值解.而后将顾客到达前夕队长分布代入迭代公式求得稳态情形下任意时刻的队长分布.最后给出几个特殊情形下的数值计算实例,并讨论了系统参数对几个主要性能指标的影响.     

基于混合蚁群算法的产品开发过程优化方法

通过对迭代产品开发过程的分析,提出了将产品开发过程中设计活动被首次访问视为TSP问题中蚂蚁访问城市的思想,将Markov 过程建模方法与基本蚁群算法相结合,建立了混合蚁群算法对产品开发过程进行优化求解.示例表明该方法成功地将蚁群算法扩展到复杂产品开发过程优化问题,在考虑设计迭代以及设计活动完成时间服从任意分布的情况下,建立了产品开发过程优化模型,为该类问题的求解提供了一个新的思路和方法.