两类三阶非自治系统的全局渐近稳定性

利用L iapunov函数法,给出两类方程…x g(x。)x。 bx。 f(x)=e(t,x,x,。x。)和…x g(x。)x。 f(x)x。 cx=e(t,x,x,。x。)零解全局渐近稳定性的充分条件,推广文献[1~4]中的相关结论.     

利用Fisher函数解约束优化问题的广义梯度投影算法

通过引入一个辅助优化问题,将广义投影与罚函数技巧和F isher函数(a,b)=a2 b2-(a b),a,b∈En的特殊性质:a2 b2-(a b)=0 a≥0,b≥0,ab=0结合起来,给出处理非线性等式、不等式约束问题的广义梯度投影算法,并证明该算法是全局收敛的.该算法不仅保持文献[6]的优点,而且还扩大了初始点的选择范围.     

多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制

对难以建模的多变量非线性系统的控制难题,提出改进的具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法,采用其逼近非线性系统,用其构成预测模型,将其转化为具有耦合的若干个子系统,利用直接极小化指标函数自适应优化算法辨识其参数,将多变量线性扩张观测器的线性控制输入项改进为关于观测状态和控制输入向量及其微分的向量函数,并由该向量函数的逆向量函数构建当前控制输入向量,因其未知,使用对角回归神经网络逼近控制输入向量函数,采用多变量非线性递推最小二乘法优化对角回归神经网络连接权及多变量线性自抗扰控制参数,综上研究提出在线优化参数的多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制算法。仿真研究表明系统响应精度高,性能好,优于传统的线性自抗扰控制算法。     

一种新颖的多目标优化算法

粒子群算法的特性使得其在解决多目标优化问题时具有很强的竞争性,提出了一种结合小生境思想和在线归档策略的多目标粒子群优化算法,该算法能够在进化过程中保持优良种群。通过3个测试函数来评价算法性能并将算法与NSGA-II做比较,结果表明提出的算法的时间耗费明显小于NSGA-II算法且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

非支配解集的质量评价方法

多目标演化算法的目的是获得逼近Pareto最优前沿的分布均匀的非支配解集合,非支配解集的质量是多目标演化算法研究的重要领域.本文对目前提出的非支配解集的质量评价方法进行分类比较,为算法的整体性能评价和算法的性能比较提供了参考依据.     

基于信噪比与综合赋权的涤纶低弹丝工艺优化模型

为解决涤纶低弹丝生产过程中能耗波动及多参数耦合的问题,借助碳足迹理论构建一种涤纶低弹丝生产过程的能耗分析模型,对加弹工艺进行了碳足迹核算,设计涤纶低弹丝生产碳排放核算函数,采用基于信噪比正交试验与综合赋权VIKOR(vlsekriterijumska optimizacija i kompromisno resenje...     

多目标投资组合模型的模糊两阶段解法

对多目标证券组合投资模型进行了研究,模型以绝对偏差和代替方差作为投资组合的风险度量.该模型是一个多目标线性优化问题,采用两阶段模糊算法对模型进行求解,最后给出了该模型的一个实例的最优解.     

粒子群优化算法中加速因子的设置与试验分析

着重分析了粒子群优化算法中线性变化加速因子对粒子收敛的影响,使用4个著名的基准函数,对加速因子进行了测试,并在此基础上,对加速因子提出了一个推荐的设置值．模拟实验结果表明,该推荐设置值可以使粒子在搜索的初期获得更好的多样性,从而使粒子具有更强的摆脱局部极值的能力,在后期加快粒子的收敛速度以提高PSO算法的性能。     

一类产业结构多目标优化的决策模型

借助于投入产出和目标规划技术,建立产业结构近期调整的多目标优化决策模型.在不增加总投入和总初始投入的假设条件下,以极大化国内生产总值、极大化社会纯收入以及保证三次产业合适比例等为目标,使用广东省的投入产出资料进行实证分析.