n斑块内非自治L-V互惠扩散系统的概周期解和全局稳定性

考虑在n个斑块中,两个互惠物种的非自治L-V模型,并且两个物种中每个物种都能在自己的斑块内部和外部独立地扩散,利用构造Liapunov函数,在适当的条件下得到了该系统存在唯一一个全局渐近稳定的概周期解,推广了已有的结果.     

小组合作探究式教学在高校体育中的应用与对策

小组合作探究式教学顺应了学生自主发展的需求,显示出了一定的教学优势。笔者结合当前高职体育教学中的发展困惑,探讨小组合作探究式教学的重要作用,并对于重新认识体育课堂,重新构建体育课堂,利用小组合作探究式教学方式强化高校体育教学提出了自己的一些思考。     

一种CSCD系统的角色委托授权模型

结合计算机支持的协同设计(CSCD)系统的具体特点,对角色委托授权(RDA)特征进行分析和归纳,并给出CSCD系统的RDA特征集表示·由于不同系统具有不同的RDA特征集,导致不同系统的RDA模型也具有各种不同形态·在介绍RBAC基本模型的基础上,归纳出几种基本的RDA特征,并根据CSCD系统的具体特点对RDA特征进行组合,从而建立起适合CSCD系统的RDA模型·与传统的RBAC角色授权模式不同,该模型将权限的集中方式管理分散实施,使权限管理更加灵活方便·最后通过CSCD系统实例对上述RDA模型进行了验证·     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

电动车I-AMT挡位切换电机-离合器协同控制

纯电动汽车匹配两挡变速箱能够改善整车动力性和经济性,由于其具有结构精简和无动力中断的优越性,因此高挡位摩擦离合器与低挡位单向离合器组合的传动构型成为电动汽车两档变速器的主流方案。然而,车辆在倒挡行驶时,需要挂入牙嵌离合器才能克服单向离合器只能传递单方向扭矩的问题。本文以一款基于牙嵌式离合器的新型无动力中断两挡自动变速器（I-AMT）为研究对象,协同控制驱动电机和倒挡执行机构电机使牙嵌式离合器平稳快速结合。针对驱动电机系统响应延时问题,使用史密斯预估器算法对控制系统进行预估补偿,并通过实验对控制策略进行验证。结果表明,该控制策略可有效避免牙嵌式离合器挂入时的冲击,保证了变速器可在短时间内在各个挡位之间平顺切换。     

基于中继选择的星地协作传输系统性能分析

由于星地混合协作网络（hybrid satellite-terrestrial cooperative network,HSTCN）能显著提升卫星通信的服务质量,近年来受到了国内外学者的广泛关注,分析了基于中继选择的星地协作传输系统的性能。首先,在卫星和地面用户之间存在直达链路,并且所有中继节点在采用门限判断译码转发协议辅助卫星通信的情况下,得到用户端经过最大比合并后的输出信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）表达式。其次,针对卫星信道服从阴影莱斯分布,而地面信道服从Nakagami-m分布,推导出随机选择和最佳选择两种中继选择策略下系统的中断概率闭合表达式。接着,进一步得到高信噪比条件下中断概率的近似表达式,为分析各种参数对系统性能的影响提供了更加便捷的方法。最后,计算机仿真不仅验证了理论推导的正确性,而且定量分析了协作传输带来的好处,从而为HSTCN技术的实际应用提供理论依据。     

基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制

针对控制规则失效下的无人集群自主协同问题,提出了一种基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制。首先分析无人集群自主协同需求,在愿景驱动规则下,构建多元公共品演化博弈模型。在此基础上,理论推导出模型的平均丰度函数,并仿真计算成本、收益系数、愿景水平三类参数分别对平均丰度的影响。最后,结合案例研究参数变化对集群合作行为演化的作用机理,并给出合理化建议,为相关理论向实际应用转化提供有意义的探索。     

基于水资源合作的水资源短缺区域水资源优化配置

为提高水资源短缺区域的水资源利用效率,实现区域水资源初始配置后的有效再配置,提出三阶段水资源短缺区域水资源优化配置方法：阶段1,利用高效的“优先规则”构建部门间水资源合作清晰联盟的用水收益支付函数,对联盟成员水资源共用、获益方式进行了合理刻画;阶段2,基于Choquet积分形式的模糊合作博弈、阶段1中的清晰联盟支付函数,构建部门间水资源模糊联盟支付函数;阶段3,基于上述成果,构建水资源短缺区域水资源优化配置模型,求解得到用水部门最优水资源合作联盟,并将求得的最优模糊联盟视为大联盟,通过求解其核仁解获得最优模糊联盟的收益分配。以京津冀区域水资源优化配置问题为例,算例结果表明：①基于Choquet积分形式模糊合作博弈的三阶段水资源优化配置模型能够最大化区域整体用水收益水平,实现水资源短缺区域中的水资源优化配置,并使区域中用水部门有机会分得更多的获益;②本文模型无需引入模糊Shapley值等分配方法作为约束条件即可求得最优联盟,模型不影响不同收益分配方法分配结果的有效性;③采用将最优模糊水资源合作联盟视为大联盟,并求联盟收益的核仁解的方法分配最优联盟收益,无论最优联盟的核心是否为空,都能保证联盟收益分配结果满足个体理性和集体理性要求,即能保证最优联盟中各成员不会“叛逃”最优联盟、联盟稳定存在,且保证获得的分配方案为确定分配值而非分配区间。即本问题中该分配方法优于Shapley值、模糊最小核、弱最小核方法。所构建的水资源短缺区域水资源优化配置模型及最优水资源合作联盟收益分配方法对水资源短缺区域的水资源优化配置问题有较好的适用性,能够为我国京津冀区域等水资源短缺区域的水资源优化配置工作提供参考。     

多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用

针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法。其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率。最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程。     

D2D通信中基于帕累托占优的非合作博弈功率控制算法

D2D (device to device)通信系统中传统能效函数仅能捕获瞬时数据流量,而无法获取特定时间段内数据流量的能效。为此,本文将吞吐量和终端使用时间之积作为效用函数,以终端使用时间内的吞吐量最大化为目标,并将其建模为非合作功率控制博弈(non conperative power control game,NPG)问题并得到其纳什均衡解。然而,理论分析表明该纳什均衡解非帕累托有效,故而引入功率线性代价函数来改进效用函数。最后,为了得到帕累托占优解,应用超模博弈理论研究该纳什均衡解的特性,并设计出一个低复杂度的双层迭代最优价格均衡求解算法。理论分析和仿真结果表明所提算法不仅提升系统效用值和终端使用时间,还可以保持系统公平性。