布尔控制网络的能控性与能观性

利用矩阵的半张量积,布尔控制网络被转化为离散时间系统.本文从离散时间系统的结构矩阵出发,讨论了逻辑控制系统的能控能观性条件,得到了一个新的能控性条件.新的条件简化了原有能控性矩阵的计算复杂性,矩阵的最高阶数由原来的2m+n降到了2n.另外,还得到了检验布尔控制网络能观性的条件.与原有条件相比,新的条件更容易计算检验.最后,给出一个实例,检验给出的能控能观性判断条件的正确性.     

概率布尔控制网络的弱能控性

本文研究了概率布尔控制网络的弱能控性,系统的弱能控性是概率布尔网络精确能控的一个推广.首先利用矩阵的半张量积和逻辑变量的向量表示,概率布尔控制网络被表示为离散时间动态系统.接着给出概率布尔控制网络弱能控的定义,从离散时间系统的结构矩阵出发,构造了最大概率转移矩阵,矩阵中的元素表示相应状态之间可能发生转移的最大概率,在此基础上研究了概率布尔控制网络的弱能控的条件,同时给出了两个状态弱能达时控制序列的设计算法.最后通过例子进一步解释了弱能控的概念和控制序列设计算法的有效性.     

布尔网络的分析与控制——矩阵半张量积方法

布尔网络是描述基因调控网络的一个有力工具. 由于系统生物学的发展, 布尔网络的分析与控制成为生物学与系统控制学科的交叉热点. 本文综述作者用其原创的矩阵半张量积方法在布尔网络的分析与控制中得到的一系列结果. 内容包括: 布尔网络的拓扑结构, 布尔控制网络的能控、能观性与实现, 布尔网络的稳定性和布尔控制网络的镇定, 布尔控制网络的干扰解耦, 布尔 (控制) 网络的辨识,以及布尔网络的最优控制等.     

受限布尔网络发展现状

布尔网络可以简洁有效地描述作用在有限集上的动态离散模型.然而,随着研究的深入以及一些实际问题的需要,传统的布尔网络已经不能满足建模的需求,由此衍生出受限布尔网络,通过矩阵半张量积,该类型的网络可以转化为便于处理的等价代数表示.鉴于此,对受限布尔(控制)网络的来源、受限形式和相关问题,作了概括与总结.对于受限布尔网络中出现的典型问题、规范化与可解性,理清了其发展脉络与研究现状;对受限布尔网络的拓扑结构整理了相关结果.另一方面,在受限布尔控制网络部分,着重总结其能控性的发展现状,将现有的能控性分析方法归为Dimitriy-Michael方法和预反馈方法两大类,并分别介绍其分析过程.总结受限布尔控制网络在设计能控、镇定、最优控制信号等问题中的一些常用方法(输入-状态关联矩阵方法和Floyd算法),以及牵引控制和干扰解耦等其他研究方向.     

布尔控制网络的输出稳定与镇定

矩阵的半张量积是将逻辑变量转化为向量研究的主要工具.本文利用半张量积把逻辑控制系统表示为离散时间仿射线性系统,在逻辑系统的状态空间框架下研究了以布尔控制网络为代表的逻辑动态系统的输出稳定与镇定.首先给出布尔网络输出稳定的定义,研究了布尔网络输出稳定的充要条件;其次讨论了布尔控制网络的输出镇定,分别得到了布尔控制网络由常值输入变量、自由控制序列、状态反馈控制序列输出镇定的条件.本文讨论的系统输出稳定与镇定是(部分)变量稳定与镇定的推广.     

基于牵制控制的切换布尔网络的分布式集合镇定

切换布尔网络是一种典型的网络化控制系统, 在基因调控、信息安全、人工智能、电路设计等领域具有重 要应用. 本文基于牵制控制方法, 研究切换布尔网络在任意切换下的分布式集合镇定问题. 首先, 利用矩阵半张量积 方法,得到切换布尔网络的代数形式. 其次, 基于代数形式, 提出构造性的算法来实现切换布尔网络在牵制控制的 作用下任意切换集合镇定, 并设计出状态反馈牵制控制器. 再次, 利用逻辑矩阵分解技术和分布式控制方法, 设计任 意切换下切换布尔网络的分布式集合镇定控制器, 并提出分布式控制器存在的充分条件. 文中给出3个例子来说明 所获得结果的有效性.     

概率级联布尔网络的集镇定及其应用

随着系统生物学和医学的迅速发展,基因调控网络已经成为一个热点研究领域.布尔网络作为研究生物系统和基因调控网络的一种重要模型,近年来引起了包括生物学家和系统科学家在内的很多学者的广泛关注.本文利用代数状态空间方法,研究了概率级联布尔网络的集镇定问题.首先给出概率级联布尔网络集镇定的定义,并利用矩阵的半张量积给出了概率级联布尔网络的代数表示.其次基于该代数表示,定义了一组合适的概率能达集,并给出了概率级联布尔网络集镇定问题可解的充要条件.最后将所得的理论结果应用于概率级联布尔网络的同步分析及n人随机级联演化布尔博弈的策略一致演化行为分析.     

概率布尔控制网络的集可控

本文研究概率布尔控制网络的集可控性问题.首先,利用矩阵半张量积方法,得到概率布尔控制网络的代数表示.其次,借助一个新的算子构造不同的可控矩阵,进而通过可控矩阵考虑自由控制序列和网络输入控制下概率布尔控制网络的集可控性问题,得到了概率布尔控制网络集可控性的充要条件.最后,给出数值例子说明本文结果的有效性.     

具有切换概率分布的概率布尔网络的依分布稳定和镇定

布尔网络作为研究基因调控网络的一种重要模型,近年来引起了国内外很多学者的广泛关注.本文利用代数状态空间表示方法,研究具有切换概率分布的概率布尔网络的依分布稳定和镇定问题.首先,回顾针对切换布尔网络稳定性分析的现有的研究结果.其次,给出具有切换概率分布的概率布尔网络依分布稳定的定义,并利用矩阵的半张量积建立具有切换概率分布的概率布尔网络的代数表示.再次,基于该代数表示,建立具有切换概率分布的概率布尔网络的依分布稳定的充分必要条件.最后,给出具有切换概率分布的概率布尔控制网络镇定问题可解的充要条件,并给出相应的控制设计方法.     

状态和输入受限的切换奇异布尔控制网络的最优控制

本文研究了状态和输入均受限的切换奇异布尔控制网络的最优控制问题.利用矩阵半张量积方法获得受限切换奇异布尔控制网络的等价代数形式.然后通过类似针变化得到了存在最优控制的必要条件,并且提出了一个算法设计切换序列和控制策略使收益函数最大化.最后给出例子验证所得结果的有效性.     

Analysis and control of general logical networks – An algebraic approach

Since Boolean network is a powerful tool in describing the genetic regulatory networks, accompanying the development of systems biology, the analysis and control of Boolean networks have attracted much attention from biologists, physicists, and systems scientists. From mathematical point of view, the dynamics of a Boolean (control) network is a discrete-time logical dynamic process. This paper surveys a recently developed technique, called the algebraic approach, based on semi-tensor product. The new technique can deal with not only Boolean networks, which allow each node to take two values, but also k-valued networks, which allow each node to take k different values, and mix-valued networks, which allow nodes to take different numbers of values.The paper provides a comprehensive introduction to the new technique, including (1) mathematical background of this new technique – semi-tensor product of matrices and the matrix expression of logic; (2) dynamic models of Boolean networks, and general (multi- or mix-valued) logical networks; (3) the topological structure of Boolean networks and general networks; (4) the basic control problems of Boolean/general control networks, which include the controllability, observability, realization, stability and stabilization, disturbance decoupling, identification and optimization, etc.; (5) some other related applications.     

Partial stability and stabilisation of Boolean networks

In this paper, we investigate the stability of Boolean networks and the stabilisation of Boolean control networks with respect to part of the system's states. First, an algebraic expression of the Boolean (control) network is derived by the semi-tensor product of matrices. Then, some necessary and sufficient conditions for partial stability of Boolean networks are given. Finally, the stabilisation of Boolean control networks by a free control sequence and a state-feedback control is investigated and the respective necessary and sufficient conditions are obtained. Examples are provided to illustrate the efficiency of the obtained results.     

Controller design for disturbance decoupling of Boolean control networks

We investigate a type of disturbance decoupling problem (DDP) of Boolean control networks. Using the semi-tensor product of matrices, the dynamics of a Boolean control network is expressed in its algebraic form. Under the framework of output-friendly subspace, we give a necessary and sufficient condition for the solvability of DDP by analyzing the redundant variables, and we present a computationally feasible method to construct all the valid feedback control matrices. The logical functions of each controller can be recovered from the obtained feedback control matrix. Finally, an example is provided to show the effectiveness of the proposed method.     

Stability and stabilization of Boolean networks with impulsive effects

This paper investigates the stability and stabilization of Boolean networks with impulsive effects. After giving a survey on semi-tensor product of matrices, we convert a Boolean network with impulsive effects into impulsive discrete-time dynamics. Then, some necessary and sufficient conditions are given for the stability and stabilization of Boolean networks with impulsive effects. Finally, examples are provided to illustrate the efficiency of the obtained results.     

Controllability of probabilistic Boolean control networks

This paper deals with the controllability of probabilistic Boolean control networks. First, a survey on the semi-tensor product approach to probabilistic Boolean networks is given. Second, the controllability of probabilistic Boolean control networks via two kinds inputs is studied. Finally, examples are given to show the efficiency of the obtained results.     

Output feedback stabilization control design for Boolean control networks

This paper investigates the output feedback stabilization of Boolean control networks (BCNs) by using the semi-tensor product method and presents a number of new results. First, based on the algebraic expression of BCNs, a necessary and sufficient condition is presented for the existence of output feedback stabilizers. Second, a constructive procedure is proposed to design output feedback stabilization controllers for BCNs. The study of an illustrative example shows that the new results obtained in this paper are very effective in designing output feedback stabilizers for BCNs.