带时变时滞高阶随机非线性系统的状态反馈控制

研究了一类高阶随机系统,该系统有时变时滞,为系统设计了合适的状态反馈控制器。利用增加幂次积分,然后选择适当的Lyapunov函数,进而得到相应的状态反馈控制器。在此状态反馈控制器作用下,原系统依概率全局渐近稳定,系统状态均可调节到原点。文章在末尾处给出了数值实例。     

非等间隔GM(1, 1, ????) 幂次时间项模型及其应用

GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型是灰色GM(1, 1) 模型的推广. 在灰色GM(1, 1) 模型和等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型的基础上提出非等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型, 并对模型进行求解. 讨论了GM(1, 1, ????) 幂次时间项模型的曲线形状、发展系数以及幂指数间的关系, 研究了非等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型的参数空间. 将平均相对误差看成幂指数的函数, 根据序列形状判断幂指数的范围, 并利用粒子群算法求解幂指数. 实际应用验证了所提出模型的有效性.

     

基于嵌入式实时操作系统的分区技术研究

嵌入式实时操作系统的研究与开发是嵌入式领域的一个研究热点。分区(Partition)技术的时间、空间隔离与调度机制,保证了嵌入式实时系统资源在时间和空间方面的确定性和应用程序之间的安全性。介绍了嵌入式实时操作系统中的分区技术,并联系航空实际,重点研究了分区技术的设计与实现。     

基于改进遗传算法的狭窄空间路径规划

针对室内或地下等狭窄而复杂环境下的移动机器人全局路径规划,提出了一种基于Dijkstra算法的改进遗传算法路径规划策略,以解决传统遗传算法在狭窄环境下难以有效初始化的问题。首先借助Dijkstra算法得出基准路径,然后以此基准路径为基础,通过改进的编码方式与搜索空间进行初始种群的编码,最后通过遗传算法获得最优路径。提出了全局通行度和路径安全度的概念,用来评估当机器人不可视为质点时的环境状态与路径优劣。仿真实验结果表明,与传统遗传算法和人工势场法相比,本方法在保证路径距离较短的情况下,能使路径安全度提高50%以上,或者将时间复杂度降低一半以上,表明了所提方法的实用性和有效性。     

基于卡尔曼滤波理论的容迟与容断网络自适应感知路由算法

针对容迟与容断网络中的单播通信问题,提出了一种自适应感知路由协议(adaptive context aware routing protocol,ACRP);并引入卡尔曼滤波理论,给出最优的消息轮渡节点选取策略.仿真实验表明,与常见的单副本拷贝或多副本拷贝协议相比,提出的面向情境感知的自适应路由协议拥有更好的传输性能和稳定性.     

基于高能效及公平性的移动设备定位算法

通过分析校园师生基于GPS的真实活动轨迹,以及何种算法才最适合具有自私性的移动用户展开合作,提出一种高能效及用户公平定位技术.通过采用代理设备合作思想,提出一种集中式最优算法,在保证固定精度界限和设备公平的基础上,实现移动设备GPS时间平均功率最小化.通过控制退避时间和GPS关闭时间,提出一种分布式准最优算法.最后,基于多种拓扑结构进行全面的仿真实验,验证了算法的高能效性和公平性.     

一个分布式K互斥算法的概率模型检测

传统的验证方法难以保证分布式K互斥算法的有效性和安全性.为解决这一问题,给出了进一步的研究,提出一种基于概率模型检测器PRISM的方法,对Kerry Raymond的分布式K互斥算法进行形式化建模与分析验证.通过设置算法中各个进程进入临界区的时间而得出的结果中发现,改变临界区的数目K,对于某一进程进入临界区的平均及时时间的影响并不大.如果某一进程的执行时间比其他进程大很多,则K的增加可以提高运行效率.最后证明了这一结论.     

基于符号化的时间序列复杂网络构造及其拓扑结构研究

复杂网络理论是时间序列分析中一种有力的工具,但在面对高频数据时,现有建网方法是低效的.因此,提出利用时间序列符号化技术压缩原始序列,并构造网络的方法.该方法使用最小二乘估计时序分段斜率,提取序列的局部特征,并构造字典判断节点是否邻接.模拟实验表明,所建网络的标度指数、集群系数与过程的Hurst指数高度相关,可以精确地捕捉原过程的复杂性特征.     

分车型的高速公路短时交通流量预测方法研究

针对混合交通流中车辆类型的不确定性和随机性,导致了直接对总车流量进行预测时难以获得较高的预测精度问题,提出一种分车型的流量预测方法.依据各种车型的车流量变化规律不同的特点,选用改进的时间序列算法对大型车和拖挂车的流量进行预测,选用二次指数平滑法对小客车和中型车的流量进行预测;然后通过车辆折算系数将各车型的流量预测值进行加权求和,从而得到总车流量预测值;最后利用渝武高速公路上微波车检器的实测数据对提出的预测方法进行了实验验证,并与非参数回归预测方法和卡尔曼滤波预测方法进行了对比.实验结果表明,无论在工作日还是节假日,分车型的流量预测方法均具有更高的预测精度,该结果为进一步提高高速公路管控能力建立了基础.     

大规模定制环境下基于产品结构复杂度的工时定额制定研究

针对大规模定制环境下产品种类多、工时制定困难的特点,为了能够快速且准确获取产品工时,研究了产品结构复杂度与工时之间的关系,提出了一种基于产品结构复杂度的工时估算方法.综合考虑影响产品结构复杂度的各种因素后,针对决策结果的排序向量决定决策者权重,引入灰色关联理论,建立了产品结构复杂度计算模型.基于数据库中的工时信息,运用MATLAB软件进行编程确定产品结构复杂度和工时之间的函数关系.最后,以某企业产品加工工时估算实例,证明了所提出的估算方法的可行性.