基于模糊时间Petri网的网络计划模型

针对工程计划中工序作业时间的不确定性以及传统网络计划方法缺乏数学表达能力等问题 ,提出了用模糊时间Petri网 (fuzzy timingPetrinet,FTPN)表达工程计划、求取关键路径的新模型。在给出了时间模糊数、FTPN的形式化描述、FTPN触发规则及数学特性和工程计划FTPN建模规则的基础上 ,把求取工程计划的关键路径问题转化为一个基于FTPN代数方程求取特定标识问题 ,在此基础上 ,进一步计算了工程计划在约束条件下按时完工的可能性。结果表明 ,所提出的模型既能正确、直观地表达工程计划问题 ,又能形式化描述、计算工程计划关键路径问题。     

一种改进的正弦拟合时基失真估计算法

利用采样输出估计时基失真的方法可以分为正弦拟合法和分解信号法两种。根据输入校准信号以及选择时基失真模型的不同,这两种方法各有其优缺点,且当时基失真模型不符合时,估计性能较差。提出了一种改进的正弦估计失真方法。它不需要考虑时基失真的模型,因此在时基失真类型未知或时基失真与模型不吻合时,较上述两种方法的性能更为优越。     

基于HLA的维修保障仿真保守时间推进算法研究

高层体系结构(HLA)中的保守时间推进机制是以并行离散事件仿真(PDES)的保守算法为基础,而考虑不全面的时间推进算法会导致死锁。在维修保障仿真中,维修单元成员常常由于不满足保守算法而引起整个仿真系统无法向前推进。针对具有确定维修任务完成时间的成员不遵循本地因果约束条件的情况下,提出了强制时间同步法;针对具有不定维修任务完成时间的成员违反可预测性的情况下,提出了空事件法和任务阶段法。最终,通过实例验证了算法的正确性和有效性。     

基于绿灯时间等饱和度的离线Q学习配时优化模型

首先对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度。在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,建立了定周期和变周期两种模式下的四种离线Q学习配时优化模型。相对于在线Q学习模型,离线Q学习模型更适合交叉口信号配时优化,变周期模式的离线Q学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的。算例结果表明,定周期模式下最优解是唯一的。变周期模式下最优解是不唯一的,呈带状,奖赏分级模型比奖赏不分级的最优解更加集中。     

军用飞机智能起降调度技术研究

为了削弱军用飞机实际起降时刻与计划起降时刻之间的偏差对作战带来的不利影响,探讨了智能化的军机起降调度方法。分析了军机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束,建立了军机起降调度的数学模型。设计了针对模型解的混合编码策略,并针对自然数编码部分提出了一种离散粒子群算法进行更新。通过仿真实验确定了算法的最大迭代次数,并通过与其他调度算法的对比分析,说明了模型和算法的有效性。     

IFF算法求解顺序依赖的单机总权重拖期调度问题

转换(启动)时间是工业中带有清洗、更换物料工序的生产过程所需要的, 该时间一般很大程度上依赖于紧接工序. 这种环境下的调度问题都是工件顺序依赖的. 本文研究顺序依赖的单机总权重拖期调度问题, 为NP难的组合优化问题. 针对该问题, 提出了一种迭代的过滤-扇出算法(IFF), 算法以分支树的结构形式在解空间中搜索. 在算法中, 当分支移动不能改进根节点时, 重新产生有继承性的根节点, 使得算法继续进行. 根据问题特性, 提出了带序列片段重组和参考局部搜索的分支移动策略, 获得分支节点. 对文献中的120组数据的算法测试结果表明: 对大多数实例, IFF算法的计算结果优于或不劣于DE算法和DPSO算法的计算结果, 同时改进了42个实例的最好解.     

非线性离散系统的直接自适应神经网络控制器

对于一类非仿射离散时间系统,提出了一种新的自适应神经网络控制器。首先推导与原系统等价的仿射形式模型,由仿射模型推导控制律。控制律中采用一个神经网络,与传统的基于反馈线性化的自适应神经网络设计方法中采用两个神经网络相比,计算量大大减少且避免了控制器奇异问题。神经网络权值根据系统输入输出信号进行更新,另外σ项的引入,取消了为保证参数收敛持续激励的条件。系统的稳定性通过Lyapunov方法进行了分析,仿真实例验证了控制器的有效性。     

基于组合预测的间断性需求器材预测

为了提高间断性需求装备器材的预测精度,提出一种组合预测模型。该模型从解释变量序列和自相关序列两个方面进行组合预测,对解释变量序列采用Logistic回归模型预测提前期非零需求发生概率,对自相关序列采用Markov过程估计提前期非零需求发生概率,整合两个预测结果得到最终的提前期需求。实验结果表明,该预测模型具有较高的预测精度。     

基于活动重叠的随机活动网络时间费用模型仿真研究

活动重叠是压缩项目工期的手段之一,也是并行工程思想的重要体现。针对活动重叠模式特性进行了深入分析,在重叠机理研究的基础上,运用仿真工具分析了活动重叠条件下的时间费用模型。通过对仿真结果的分析,将活动重叠时的时间费用交换问题与活动压缩时的时间费用交换问题统一起来。