基于POMDP模型的机器人行动的仿真优化

策略梯度优化算法是一种很重要的强化学习算法,对实现机器人的自主导航有着重要的应用价值.在部分可观Markov决策过程(POMDP)的基础上,实现了两个有限记忆的策略梯度优化算法:基于模型的GAMP算法和无模型的IState-GPOMDP算法,并利用该算法对机器人走迷宫的问题进行了仿真.通过分析仿真结果,对这两种算法引入了基于观测的优化;并发现在所给报酬函数下,策略梯度算法中的步长参数也在一定程度上影响着优化策略的效率.     

客户需求可分的车辆路径问题求解

针对车辆路径问题中客户需求可分的新设想重新进行了问题描述和模型构造,根据该问题的特点,利用蚂蚁算法的基本原理,设计了相应的优化算法.虽然在客户需求不大的情况下,分割客户需求并未产生比较理想的效果,但随着客户点需求与车辆载重的比例逐渐增大.实例计算结果表明,需求可分所带来的车辆需求数量和总行驶里程的下降都比不可分情况下要好很多,从而证明了算法的有效性和分割客户需求策略的现实可行性.     

基于广义(火用)的系统序结构与功能关系研究

对系统的功能进行量的规定、指出广义与系统功能的量的规定的同义性,论述了基于广义(火用)的系统序结构与功能之间的关系;并对上述结论在相关理论的阐释以及实际工程(如VE)中的运用加以研究.本文的工作,不但赋予了热力学中的抽象用概念以具体的功能涵义;而且,还引出了热力学对系统科学的又一大贡献,促进了系统研究工具的质的飞跃.     

一种再制造物流网络设施定位优化方法

针对包含正向和逆向的再制造物流网络,提出一种由3种设施组成的2层物流设施定位优化方法,并给出0-1整数规划模型.基于遗传算法的全局搜索能力,全面考虑了正向流和逆向流及其它们之间的相互约束处理,避免了传统拉格朗日启发式算法中求上下限的繁琐计算过程.仿真实验表明提出方法的有效性.     

单机不同尺寸工件批调度问题的优化算法

研究了单机环境下不同尺寸工件的批调度问题,引入微粒群算法对制造跨度进行优化.首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和分批的启发式算法进行有效结合,改善近似解的质量.实验中对各类不同规模的算例均进行了仿真,结果表明了微粒群算法的有效性.     

再就业工程动态模型及其控制

研究了下岗－再就业行为,并提出了其动态模型及以企业和社会总负担最小为目标的目标函数。然后,以这样的动态方程和目标评价方程为对象,进行了Ｈ∞优化设计并给出了该问题的特殊解法,得出了最优下岗－再就业率的动态解析式。     

解方程算法的局部行为和整体行为

Smale为研究解方程算法的复杂性而提出的“点估计”理论和“一般收敛”概念对迭代法局部行为、半局部行为和整体的研究产生了深刻的影响。他引入的点估计判据既为局部行为的定量分析提供了工具,又启发了对半局部行为统一判定的建立。而用离散动力系统的观察整体行为,更引出不少深邃的研究课题和展示丰富多彩的图景。本文就这些进展及其在非光滑优化方面的应用做一综述。     

基于变分不等式的网络广告资源分配的超网络模型

为优化网络广告资源分配,提高网络广告的效应,建立了由m个公司和n个网站构成的网络广告资源分配的超网络模型.模型中采用点击量、转化量及显示概率作为权值的展示量来说明广告效果,得到了模型的优化条件并且将其转化为有限维的变分不等式.提出了利用变分不等式算法揭示网络广告资源分配的网络结构.数值模拟结果表明:在一定误差范围内,可得到模型的平衡解.     

决策网络计划中决策单元结构及优化方法拓展

为解决决策网络计划中随机样本空间变化而产生的模型表达上的困难,提出经拓展能够描述多个样本空间的决策单元结构.将随机规划理论引入决策网络计划的优化中,建立了新的考虑期望成本与风险等综合因素的数学模型,并通过算例实现了对模型的求解.计算结果表明:经拓展后的决策单元结构及相应的优化模型能够更为有效地解决不同样本空间下的决策问题,具有较高的理论意义与实用价值.