最优线性网络编码的分布式构造方法

针对单源组播网络,在合理的假设条件下,提出了最优线性网络编码(在吞吐率最大的前提下编码代价最小)的分布式构造方法。首先对线性网络编码的机理进行分析,得出了不同组播率下编码方案间的内在联系,导出了一个在线测试组播容量的策略;提出的方法以遗传算法为搜索引擎,结合随机线性网络编码,嵌入了在线测试组播容量的策略。通过合理地设计编码系数的生成规则和进化策略,在获得最大吞吐率前提下达到最小编码信道数的同时,构造出相应的编码方案,且编码系数保存在各节点中,从而可以采用确定性网络编码数据传输策略传输数据。仿真结果表明提出的方法是有效的。     

带落角约束的再入机动弹头的变结构导引律

针对再入机动弹头垂直打击目标的要求,研究了具有末端落角约束的变结构导引律.该导引律包括俯冲平面内的制导方程和转弯平面内的制导方程,通过采用准滑动模态控制削弱抖振的影响.通过数学仿真,分析了四个制导参数对制导效果的影响,探讨了利用遗传算法离线优化制导参数的可行性,检验了最优制导参数的制导效果对不同初始状态偏差的敏感性.仿真结果表明,与最优导引律相比,变结构导引律具有较强的鲁棒性,在干扰影响下仍能保持较高的制导精度.     

基于置信区间的仿真试验结果决策分析方法

仿真试验结果是衡量仿真置信度的重要依据,也影响着决策者对仿真试验的信任程度。为提供辅助决策支持,提出了基于置信区间的仿真试验结果决策方法,并讨论了统计决策的风险函数。通过对由仿真输出抽样计算得到的评估参数的置信区间与接收区间进行比较,提出了仿真试验结果的模糊一致性分析方法,其结果可作为完善模型及优化参数的参考信息。在水下目标辐射噪声仿真系统中的应用实例表明,方法在利用各阶段仿真输出的反馈信息方面呈现出优势。     

基于水平集方法的动态目标跟踪路径最优仿真

两移动平面运动体因有各自的智能控制器,因此当它们在跟踪控制时,双方必然及时根据对方的策略改变各自的控制策略(方向和速度大小),来达到一种真正的双边最优(主动跟踪者最短时间的追上被跟踪者,而被跟踪者最大化时间避免被追上).首先将平面上任意运动体简化成带速度和加速度的质点,然后利用追逃微分对策理论建立起此跟踪路径最优问题的哈密顿-雅可比-贝儿曼偏微分数学模型.对这种双边极值的难点问题,提出一种水平集数值求解方法.并利用水平集的偏微分方程与哈密顿-雅可比-贝儿曼偏微分方程结构相似性得到水平集的速度函数.对一平面上两无人驾驶飞机的动态跟踪双方进行仿真,仿真编程简单,解决了双边极值的求解.     

多温区空间晶体生长炉温度系统积分滑模变结构控制

多温区空间晶体生长炉温度系统是多输入多输出、强耦合对象.晶体生长要求对炉温进行精密控制,为抑制各温区间的耦合作用,提出一种积分滑模变结构控制器,利用其对匹配扰动的不变性实现解耦,同时,该控制器的积分作用可以有效减小系统稳态误差.仿真结果显示该方法是有效的.     

基于最优划分的K-Means初如聚类中心选取算法

针对传统K-Means算法聚类过程中,聚类数目k值难以准确预设和随机选取初始聚类中心造成聚类精度及效率降低等问题,提出一种基于最优划分的K-Means初始聚类中心选取算法,该算法利用直方图方法将数据样本空间进行最优划分,依据数据样本自身分布特点确定K-Means算法的初始聚类中心,无需预设k值,减少了算法结果对参数的依赖,提高算法运算效率及准确率.实验结果表明,利用该算法改进的K-Means算法,运算时间明显减少,其聚类结果准确率以及算法效率均得到显著提高.     

黑土区主要粗饲料及其组合对绵羊日粮养分消化及生长性能的影响

选用12只无角陶塞特×夏洛莱的杂交一代雄性绵羊(7～7.5月龄,体质量40.58 kg±1.17 kg),采用单因素随机区组试验设计,研究不同精粗饲料组合对绵羊日粮养分消化及生产性能的影响.在精料供给量一致的条件下,按粗料来源不同分成4组:对照组(100%玉米秸秆)、试验组Ⅰ(100%豆皮)、试验组Ⅱ(50%玉米秸秆+50%豆皮)、试验组Ⅲ(50%玉米秸秆+50%苜蓿鲜草),每个处理组3只,试验期60d.结果表明,试验组Ⅱ、试验组Ⅲ均较对照组显著提高了日粮有机质(OM)、蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)表观消化率(P<0.05),试验组Ⅲ较对照组显著提高了日粮干物质(DM)表观消化率(P<0.05),各组间酸性洗涤纤维(AOF)表现消化率无显著差异(P>0.05);试验组Ⅲ较对照组、试验组Ⅰ日增重显著,分别提高48.47%(P<0.05)、32.29%(P<0.05).综上,玉米秸秆、豆皮及苜蓿鲜草之间存在显著的粗饲料原料间的正组合效应,三者间的其它组合方式及最佳比例有待在此研究基础上开展深入研究.表3,参11.     

拥挤交通流交织区车道变换行为仿真

拥挤交通流交织区交通运行特征表现为频繁的车道变换和冒险型的驾驶行为,目前广为使用的仿真模型在进行交织区拥挤车辆模拟分析时一般需经过复杂的参数标定过程.研究从分析拥挤状况的交织区运行行为特性出发,利用多智能体建模的优势,在传统的强制性车道变换模型中引入换道t"协作"机制、换道冲突"协商"机制,建立了相应的仿真模型 TESS.然后以上海市快速路系统两处交织区汇入汇出仿真为例,根据实测结果和成熟仿真系统ⅥSSIM、PARAMICS的实验比较分析,验证了仿真模型的有效性.     

含死区的单相并联有源滤波器建模及控制策略研究

为减少由于死区时间所产生的附加谐波含量,建立了包含死区的单相并联有源滤波器(APF)混杂动态模型.根据脉宽调制原理(PWM)与精确离散化方法,将混杂动态模型转换为等效离散时间系统(EDTS)模型,并将EDTS模型在平衡流形邻域近似线性化,得到以脉宽偏差为输入函数的线性等效离散系统(LEDTS)模型.依据LEDTS模型,以PWM信号的脉宽作为控制量,设计了满足一定性能指标的切换线性二次最优控制器.仿真实验验证了所提建模和控制策略的有效性与可行性.     

一种多目标优化问题的混合优化算法

利用分布估计算法(EDA)的全局搜索性能及差分进化(DE)算法的局部优化能力,提出了一种多目标优化问题的混合智能求解方法DE-EDA.DE-EDA的子代个体由两部分构成,一部分按差分进化算法生成,另一部分则是通过对分布估计算法的概率模型进行随机采样生成.利用模拟退火技术在线调整尺度因子Pr,即在进化的初期选择较大的Pr,以保证EDA起主导作用,由EDA引导DE搜索向Pareto前端,增加全局搜索能力,然后在进化的过程中逐渐降低Pr,使得DE逐渐占据主导作用,确保解精确收敛到Pareto前端.通过4组基准函数来测试算法性能,并与NSGA-Ⅱ和DE算法进行实验比较,结果表明该方法不仅解的多样性和分布性好,而且能够有效提高种群进化的收敛速度,是一种求解多目标优化问题的有效方法.