具有群集行为的时变函数分布式优化

本文对具有群集行为的连续时间多智能体系统的优化问题进行了研究. 考虑具有二阶动力学的多智能体系统, 每个智能体都具有一个局部的时变代价函数. 本文的目标是仅仅依靠局部信息交流使得多智能体在运动的过程中保持 连通性、避免碰撞、总体代价函数最小. 为此本文设计了一种具有群集行为的控制协议, 该协议仅仅依赖于自己和邻居 的速度. 可以证明在该控制协议作用下, 所有智能体在保持连通、避免碰撞的同时, 速度能够跟踪上最优速度. 最后, 通 过一个仿真来说明本文的结果.     

浅析竖井施工中井颈下沉及矫正

新城金矿主竖井施工中发生井颈钢筋混土下沉，采用在井颈钢筋混凝土下耐用 临时钢管加砖垛支括掘短砌的施工方法进行矫正，达到了部颁验收标准，这种施工方法值得在今后竖井施工中借鉴。     

非平衡有向网络下带约束的连续时间分布式优化算法设计EI北大核心CSCD

本文基于权重不平衡有向网络,对一类分布式约束优化问题进行研究,其中全局目标函数等于具有李普希兹梯度的强凸目标函数之和,并且每个智能体的状态都有一个局部约束集.每个智能体仅知道自身的局部目标函数和非空约束集.本文的目标是用分布式方法求解该问题的最优解.针对优化问题,提出了一种新的分布式投影梯度连续时间协调算法,利用拉普拉斯矩阵的零特征值对应的左特征向量消除了图的不平衡性.在某些假设下,结合凸分析理论和李雅普诺夫稳定性理论,证明了算法能够获得问题的最优解.最后,通过仿真验证了算法的有效性.     

基于融合改进RANSAC光流法的无人机视觉SLAM研究

针对同时定位与建图(SLAM)中存在定位精度不足、匹配特征点误差累积和特征匹配时间较长,提出了一种融合改进RANSAC光流法的优化算法。该方法基于传统RANSAC算法,加入最小二乘法对模型进行迭代优化来估计最优模型,对光流法的误匹配点进行剔除,大量减少图像误匹配特征点;把融合改进后的RANSAC光流法与特征点通过卡尔曼滤波进行融合,最后使用改进后的算法在公开的EuRoC MAV数据集中进行SLAM定位精度实验。实验结果表明：该改进算法能够有效减小光流法特征匹配的误差,从而提高无人机视觉SLAM的定位精度。     

多智能体系统的自适应群集分布式优化

本文对具有非线性函数群集行为的连续时间多智能体系统的分布式优化问题进行了研究。本文的目的是 使局部代价函数之和最小。每个智能体只知道与其对应的代价函数。为了解决这一问题,本文设计了一个分布式 控制律,在这个研究中该控制律仅仅依赖于自己和邻居的速度。通过李雅普诺夫稳定性证明了多智能体系统的收 敛性,而且在最小化局部代价函数之和的同时所有智能体可以避免碰撞。最后,通过一个仿真案例来说明所获得 的分析结果。     

具有通信时延和有向网络的多智能体分布式优化

本文对非平衡有向拓扑下一阶多智能体系统的分布式优化问题进行研究. 研究的智能体在与邻居的通信过程 中都有一个变化的时延. 本文的目标是找到使得目标函数f(x) =NΣi=1fi(xi)最小的智能体的状态. 提出了一种基于有向 图的拉普拉斯矩阵的零特征值对应的左特征向量和智能体的局部信息的控制器. 在这项研究中, 去掉了fi(xi)的梯度有 界要求, 并且不要求网络平衡. 在某些假设下, 所有智能体都达到相同的状态, 同时最小化目标函数NΣi=1fi(xi). 最后, 通 过数值模拟验证了本文的研究结果.