优先级柔性约束CMMO问题模糊处理策略

为了进一步满足复杂工业控制的要求,在大量约束多目标多自由度优化(CMMO)研究成果的基础上,提出了优先级柔性约束多目标多自由度优化模型,并设计模糊处理策略对其进行处理。采用新的模糊处理策略,不但可以保证系统柔性输出优先级顺序,而且能够最大程度地保证输出量在某种模糊满意度下的满意控制。最后给出算例仿真证明了模糊处理策略的有效性。     

模糊逻辑控制的MAC协议

为了解决Ad hoc网络缺乏媒体接入控制层（MAC）的协调机制，低优先级数据流对高优先级的数据流存在很大影响这个问题，提出了一种基于模糊逻辑的MAC协议。该协议在MAC层通过模糊逻辑协调各个相关的数据流调整其初始退避窗口的大小，从而保证高优先级数据流能在较高背景负荷下维持较高的端到端吞吐量和较低的端到端接入时延。通过仿真证明，在网络背景负荷超过20%后，该协议能更好地保护高优先级数据流的端到端时延和吞吐量。     

广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子及应用

针对决策指标和决策者不在同一优先级下的区间直觉梯形模糊多属性决策问题,提出了广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子,并推导出其数学表达式,研究了该算子的相关性质和一些特例,探讨了基于广义区间直觉梯形模糊优先级几何算子的多属性群决策方法;最后给出数值实例证明了算子的有效性。     

一种基于加权TSM的多目标优先级排序方法

针对目标多属性优先级排序问题,提出了一种基于加权战术意义标绘(weighted tactical significance map,WTSM)的多目标优先级排序算法。该算法结合线性加权法和战术意义标绘的思想,将影响目标优先级的因素分为相对态势和目标本身属性两个部分,利用层次分析法计算两部分的权值。仿真分析表明,WTSM算法有效地解决了目标属性与优先级的非线性映射问题,更加符合实际应用需求。     

一种基于加工优先级的在制品控制方法

为了有效解决多品种小批量生产周期长和在制品数量多的问题,提出了一种基于加工优先级的在制品控制方法.该方法首先给出在制品控制目标,通过设备综合效率对控制目标的影响,确定设备权重.然后根据设备权重确定在制品在工序上的目标等待时间,利用Litter公式得到工序上的目标在制品数量.为了设置工序上的在制品加工优先级,利用工序实际在制品与工序目标在制品的数量差,并结合上下游工序间的设备状态,制定一套优先级设置规则,确定各类在制品的加工优先级,从而有效控制在制品的数量与分布.最后通过实例说明了该方法的具体应用.     

多目标模糊优化理论及其在制造系统中的应用

基于单目标最优解模糊化基础上的多目标模糊优化方法能够反映各个单目标最优解与多目标满意解之间的相互关系，较好地解决多目标优化问题。文章根据多目标模糊优化的基本原理，结合目标相对优属度概念，提出了具有相互矛盾目标的系统多目标模糊优化方法，并通过示例说明了该方法在制造系统优化中的应用。     

基于模糊偏好的多目标粒子群算法在库存控制中的应用

针对多目标库存控制中决策者对目标偏好的不确定性问题,定义了模糊偏好的效用函数,提出了一种基于模糊偏好的多目标粒子群优化算法的求解方法.该方法在改进的双极偏好粒子群优化算法基础上,引入模糊隶属度函数,给出了模糊偏好效用函数的计算方法;利用该函数对得到的非支配解集进行效用评价,以效用评价值作为选取优化方案的依据.针对连续盘点(r,Q)多目标库存控制模型,仿真实验表明:该方法有效地解决了决策者对库存总成本、年平均缺货率和年平均缺货量目标偏好的不确定性问题,为决策者提供了优化的库存控制方案.     

一种具有模糊偏好的多目标进化算法

根据各专家对各子目标在多目标优化问题中的重要程度给出的模糊评价，结合决策者的偏好和遗传算法，提出了一种带有模糊偏好的多目标优化算法。该方法利用模糊最大最小集方法将得到的模糊评价值进行解模糊，得到各子目标在多目标优化问题中的权重，将多目标优化问题转化为单目标优化问题，再利用遗传算法求出问题的优化解。最后，利用算例对所给的模糊多目标优化算法进行了说明。     

二级倒立摆的动态加权模糊控制

针对快速、多变量、强非线性、绝对不稳定特性的二级倒立摆系统,运用基于目标的动态加权模糊控制器对其进行控制,通过模糊推理得到加权系数动态连接各个子目标模糊控制器,使多个子目标模糊控制器在控制过程中既相互竞争又相互协调。解决了一般模糊控制在控制多变量系统时出现的规则组合爆炸问题,大大减少了模糊控制器的规则数,有利于利用专家经验。利用Matlab提供的良好的人机交互界面和功能完备的模糊逻辑设计工具,结合Simulink开放式的、动态的图形化仿真环境,使复杂的模糊控制系统的仿真过程大大简化,缩短了开发周期。实验结果表明该方案控制效果好,鲁棒性强。     

基于模糊积分的多源信息融合及目标融合识别方法

针对目标融合识别问题,在引入模糊测度和模糊积分这两个基本概念的基础上,提出了一种基于模糊积分的多源信息融合及目标融合识别方法.给出了一种模糊测度的构造方法,建立了基于模糊积分的通用信息融合算法流程,在此基础上,详细给出了基于模糊积分的融合识别原理及求解过程.实验结果证明了模糊积分运用于多源信息融合及目标融合识别的可行性与有效性.     

基于多优先级时延预留的呼叫接入控制机制

针对多优先级多媒体网络提出了一种采用多优先级时延预留的呼叫接入控制机制，通过对不同的优先级业务采用不同的时延门限来控制业务的接入来保证网络服务质量.仿真结果表明，多优先级时延预留机制不但较好的提供了对高优先级业务的服务率也保证了对低优先级业务的服务，同时网络利用率也相应得到了提高.     

混合离散变量多目标模糊优化的最优约束水平解法

为了合理地解决混合离散变量多目标模糊优化问题，在文献「１，２」的基础上，提出了混了散变量多目标模糊优化的最优约束水平解法，并给出了混合离散变量多目标模糊优化的算例。     

自适应的Ad hoc MAC协议

为Ad hoc网络提出了一种基于模糊逻辑的媒体接入控制层协议。该协议通过在MAC层采用模糊逻辑协调各个相互影响的数据流,为低优先级数据流选择附加退避窗口以减少其自身接入信道概率。通过这种方法,使得高优先级数据流在各种背景流量的条件下,均能够维持较高的端到端吞吐量和较低的端到端接入时延。仿真结果表明,该协议较802.11e协议更好地保护高优先级数据流的端到端时延和吞吐量。     

基于直觉模糊熵的多目标决策

讨论了基于直觉模糊集的多准则决策,提出了一种新的决策方法：基于直觉模糊熵的多目标决策。给出不同的直觉模糊熵用于多目标决策,并给出了基于直觉模糊熵的多目标决策具体算法。通过具体实例,说明运用不同的直觉模糊熵得出的结果基本是一致的,这说明了决策具体算法的合理性,从而说明基于直觉模糊熵的多目标决策是可行的。     

多目标群决策交互式模糊规划方法

基于决策者按各自模糊愿望水平给出的偏好信息，将多目标群决策问题等价成模糊规划问题加以交互迭代求解，应用双向搜索算法处理决策者间的抵触性，求取一个满意解。     

多特征信息融合的多目标数据关联算法

分析了对关联性能有重要影响的目标特征信息，其中包括目标的位置、多普勒频移、雷达截面积和目标的运动方向，并且针对多个目标交叉飞行时容易出现的关联错误问题，提出了一种基于多特征信息融合进行模糊逻辑推理的数据关联方法．仿真结果表明，基于多特征融合的数据关联算法具有较高的综合性能．     

离散模糊时滞系统的多目标控制

基于离散时滞Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型的多目标控制问题.设计了一个不仅满足稳定性要求,而且同时满足H2和H∞性能指标的模糊控制器.由线性矩阵不等式方法（LMI）给出了一类离散时滞模糊系统并满足该性能指标的控制器存在的充分条件,期望控制器可通过求解给定的LMI而获得.     

基于模糊理论的行星传动多目标优化

讨论了基于模糊理论的行星传动多目标优化。在充分考虑各模糊因素的情况下,建立了行星传动的多目标优化数学模型,运用模糊理论和方法求其最优解。     

带拥塞控制的多预约MAC协议

针对802.11协议,在数据接入过程中,缺少为高优先级数据流提供充分保护机制的问题,提出了一种带拥塞控制的多预约的MAC协议。在接入过程中,该协议采用多预约机制确保高优先级数据流的接入成功概率,在中间节点通过接入控制,以一定的概率拒绝低优先级数据流的接入请求,保护转发节点避免拥塞。仿真结果表明,该方法有效地保护了高优先级流的端到端吞吐量、时延和丢弃率。     

一种模糊随机多目标决策方法

从可能度的定义出发，将模糊多目标决策的模糊判决原理推广到模糊随机多目标决策，提出了一种基于目标函数的可信度、可能度、满意度的决策方法，建立了可能度－可信度（PR）、可能度－可信度－满意度（PRS）的决策模型，可广泛应用于各种充满不确定性决策信息的复杂决策问题。