一类串联生产过程的分布式解耦预测控制

研究一类由多个子过程串联而成的生产过程的预测控制，提出了在分布式通信模式下的预测控制算法．该算法由两部分组成：一部分利用其他子过程在上一时刻的控制策略，对子过程间的弱耦合进行前馈补偿；另一部分通过顺序求解对强耦合进行解耦控制．在线性无约束情况下，得到了分布式解耦动态矩阵控制律．最后通过仿真验证了算法的有效性．     

基于if - then 规则库的生产全过程优化 及其在加热炉温度设定中的应用

研究一类串联生产全过程基于if—then规则库的优化设定问题．对串联生产全过程的优化设定问题进行描述，利用if-then规则库来描述各子过程设定值变化量与最终产品质量的关系．采用Tsukamoto模糊推理方法，将带模糊约束的优化问题转化为清晰优化问题，得到各子过程的优化设定值变化量．以步进式加热炉的温度设定为例进行仿真。验证了所提出方法的正确性．     

基于满意聚类的多模型建模方法

从系统输入输出数据出发, 首先在GK模糊聚类算法的基础上, 提出一种模糊满意聚类算法, 该算法能快速对系统进行用户满意的模糊划分 ;继而将其引入多模型建模过程中, 满意的系统划分数目即对应多模型个数, 然后针对不同的聚类建立起相应的子系统模型, 全局系统可视为各子模型的加权组合 ;最后通过几个典型实例验证了模糊满意聚类及基于此的多模型建模方法的有效性、准确性和快速性.     

具有输入非线性的离散时间系统预测控制的稳定性分析

对存在输入非线性的系统,采用两步法预测控制策略.对线性部分采用Rccati迭代矩阵 满足一定条件的控制律以得到Lyapunov函数,进而研究了存在非线性反算误差(由非线性方程 求解误差和解饱和算法形成)时两步法使系统保持稳定的条件,给出了实际系统参数调整的指导 方法.通过仿真说明了理论分析结果的有效性.     

基于约束理论的Flow-shop分解协调算法

There are many flow shop problems of throughput (denoted by FSPT) with constraints of due date in real production planning and scheduling. In this paper, a decomposition and coordination algorithm is proposed based on the analysis of FSPT and under the support of TOC (theory of constraint). A flow shop is at first decomposed into two subsystems named PULL and PUSH by means of bottleneck. Then the subsystem is decomposed into single machine scheduling problems, so the original NP-HARD problem can be transferred into a serial of single machine optimization problems finally. This method reduces the computational complexity, and has been used in a real project successfully.     

求解PDPTW问题的快速启发式算法

提出了一种解决有时间窗口装卸货问题（PDPIW）的快速启发式算法．该算法基于局域搜索和随机扰动的思想，以减少车辆数目为主要目标，采用了启发式的搜索方法并加入了随机扰动以跳出局部最小点。该算法可以在很短的时间内显著地提高解的质量，这是仅以减少总路程为主要目标的局域搜索和现代启发式算法不能达到的。对标准算例的测试和与禁忌搜索算法计算结果的比较，表明该算法对于求解此类有时间窗口装卸货问题比传统的启发式算法在计算速度和减少车辆数目上更具优势。     

未知环境下移动机器人安全路径规划的一种神经网络方法

针对未知环境下移动机器人的安全路径规划,采用了一种局部连接Hopfield神经网 络(Hopfield Neural Networks,HNN)规划器;分析了HNN稳定性,并给出了存在可行路 径的条件.如果存在可行路径,该方法不存在非期望的局部吸引点,并在连接权设计中兼顾 "过近"和"过远"来形成安全路径.为在单处理器上有效地在线路径规划,采用多顺序的 Gauss-Seidel迭代方法来加速HNN势场的传播.结果表明该方法具有较高的实时性和环境 适应性.     

单机多客户调度的交互式非合作博弈求解

从现代生产应强调客户个体目标的优化需求出发，研究了基于客户评价反馈机制下的单机多客户调度问题。提出并建立了两套客户评价反馈机制，分别以定性和定量的方式反映客户对生产方调度结果的评价，以此确定目标改善工件。然后，在借鉴非合作博弈理论应用思路的基础上，设计Nash均衡（NE）解的调整算法，通过采用个体目标强化因子法和机器资源时间段价格调整法相结合的方法得到NE解。算例仿真表明，该NE解能今客户满意.     

预测控制等效集结优化策略的研究

优化变量的集结策略是减少预测控制器的在线计算量的一种有效方法. 以往的集结策略大都建立在启发式的基础上，难以保持原预测控制器的性能. 本文从预测控制滚动优化只实际实施第一个控制量的特点出发，提出等效集结的概念，证明了在无约束和有终端零约束的情况下，只要适当选取集结矩阵，可以得到一个与集结前完全等效的集结预测控制器，并给出了确定集结矩阵的算法.     

多机器人不确定协作任务的动态优化方法

针对一类可变目标的多机器人协作运动问题，提出动态优化的方案．在每一优化时刻 根据当前目标状态及其变化规律，确定每个机器人的运动，得到该时刻概率意义上的最优运 动．把系统整体路径规划的复杂问题分解为独立路径规划问题和分派问题分别求解，实现最 快协作运动．并且将这种优化方案动态实施，以适应目标的不确定性．提出的方法还可推广 到更一般的不确定协作任务中．