一类闭排队网络引入遗忘因子的优化算法研究

在闭排队网络服务策略的优化中，基于对系统一条样本轨道的仿真进行策略优化是一种很有实用意义的方法，但在具体优化过程中，过多的仿真次数是影响寻优速度的重要因素。该论文提出了一种引入遗忘因子，利用参数取旧值时的仿真中所获得的信息进行优化的方法，使寻优速度有显著提高。     

连续时间Markov控制过程的平均代价最优鲁棒控制策略

在Markov性能势基础上 ,研究了一类转移速率不确定但受紧集约束的遍历连续时间Markov控制过程 (CTMCP)的鲁棒控制问题 .根据系统的遍历性 ,平均代价Poisson方程的解可被看作是性能势的一种定义 .在平均代价准则下 ,优化控制的目标是选择一个平稳策略使得系统在参数最坏取值下能获得最小无穷水平平均代价 ,据此论文给出了求解最优鲁棒控制策略的策略迭代 (PI)算法 ,并详细讨论了算法的收敛性 .     

追求公正：在经济与伦理之间

本文将追求公正置于经济与伦理之间论析，厘清了追求公正问题的源起及目标性公正的分类，分析了公正的现状及缺失的原因，提出了架构公正状态的若干对策性措施。     

不确定SMDP基于全局优化的鲁棒决策问题

考虑半马尔可夫决策过程（SMDP）在一些系统参数不确定，且性能函数依赖于这些参数时的鲁棒决策问题。这些参数的不确定性不仅导致等价无穷小生成子的不确定性，也导致性能函数的不确定性。论文针对相关参数的情况，分别采用不同的全局优化算法，即填充函数法和模拟退火算法，进行鲁棒控制策略求解。仿真实例说明，全局优化方法的使用保证了平均准则和折扣准则下的计算结果之间当折扣因子趋近于零时的极限关系成立。     

工业控制安全研究综述

工业控制的安全性是系统全生命周期内始终需要关注的重要指标。文章首先给出与安全性密切相关的重要概念的定义,并阐述了其中容易混淆的若干关键概念的区别;其次对工业控制安全中的主要科学问题,包括安全性设计和安全性评估的主要研究内容与发展现状进行了叙述;最后进行总结,并对工业控制安全未来的发展方向进行了展望。     

Markov控制过程基于神经元动态规划的优化算法

论文在Markov性能势理论基础上,研究了Markov控制过程在神经元网络等逼近结构表示的随机平稳策略作用下的仿真优化算法,分析了它们在一个无限长的样本轨道上概率1的收敛性,并给出了一个三－状态受控Markov过程的数值实例。     

间隙对双螺杆制冷压缩机性能的影响

为清楚解析间隙对螺杆制冷压缩机性能的影响及提高压缩机性能,针对双螺杆制冷压缩机中的啮合间隙和排气端面间隙对压缩机性能的影响程度进行了理论计算和实验研究,结果表明:在相同间隙值下,啮合间隙对螺杆制冷压缩机的容积效率和绝热效率等的影响数倍于排气端面间隙的影响,每增加0.01mm的啮合间隙,会减少0.4%左右的容积效率,而每增加0.01mm的排气端面间隙,会减少0.13%左右的容积效率;在较大啮合间隙工况下,排气端面间隙的改变基本不影响压缩机的容积效率、绝热效率以及系统性能系数(COP)等,但是同时增加啮合间隙和排气端面间隙,会引起压缩机性能参数、制冷量及系统性能系数的下降。因此,在螺杆制冷压缩机的设计中更应注重啮合间隙分布设计,从而有效提高双螺杆制冷压缩机的性能。     

多链MDP的鲁棒控制策略求解

马尔可夫决策过程(MDP)的许多优化算法一般依赖系统的转移速率,而系统参数的不确定性使得MDP的转移速率往往很难精确得知。针对一类不确定多链MDP模型,基于性能势对参数不相关和相关两种情况下的鲁棒控制问题进行了探讨,并分别给出求解系统最优鲁棒性能的策略迭代和并行遗传算法。最后,通过一个数值例子分析相关算法的有效性。     

Rollout及其并行求解算法在多类商品库存控制中的应用

Rollout算法是Bertsekas提出的求解马尔科夫决策过程(MDP)问题的一种仿真优化算法。文章研究Rollout算法求解多类商品库存控制问题,给出了基于性能势和神经元动态规划的Rollout优化算法。另外,为了降低运算时间,文章提出了两种Rollout并行求解算法,并讨论了这两种并行算法各自的适用场合。实验结果表明,Rollout算法能满足模型未知系统的优化要求,具有较好的并行性能。     

基于SMDP模型的Web服务组合优化方法

针对Internet环境的动态性和Web服务的不确定性,文章使用有限状态连续时间半马尔可夫决策过程(Semi-Markov Decision Process,简称SMDP)对服务组合进行建模,并给出了服务组合的Q学习优化算法,以获得最优的服务组合策略.通过仿真实验验证了该算法的有效性,仿真结果表明,使用动态的控制方法具...