针对网络控制系统（ＮＣＳ）中的随机时延问题,根据实际网络时延的分布情况,提出一种新的具有随机时延的网络控制系统的建模方法———离散Ｔ Ｓ模型,并在此基础上应用并行分布补偿原理（ＰＤＣ）设计模糊控制器．同时提出一种新的模糊控制系统隶属函数的确定方法,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ定理和线性矩阵不等式（ＬＭＩ）研究系统的稳定性问题,给出了基于ＬＭＩ的模糊控制器的设计方法．最后通过仿真实例验证了该控制方法能使具有时延的网络控制系统稳定．
相似文献基于带有随机时滞的多通信通道,建立了离散时间网络控制系统模型．利用缓存对丢包进行补偿,并设计了状态反馈控制器,使系统达到随机稳定．采用锥型补偿线性化（ＣＣＬ）算法得到了控制器增益的全局最优解．最后通过倒立摆系统的仿真例子验证了所提出方法的可行性．
相似文献研究一类网络控制系统（ＮＣＳ）的H∞ 优化控制问题．状态反馈是兼顾系统性能和敏感性的最有效的控制方式,因此,针对一类不确定时延和有限能量干扰输入的状态反馈ＮＣＳ,将其建模为不确定的线性时滞系统,并利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论和线性矩阵不等式（ＬＭＩ）研究H∞ 优化控制问题．首先给出ＮＣＳ的鲁棒稳定的充分条件;然后给出ＮＣＳ状态反馈次优和最优H∞ 控制律的设计方法．仿真结果表明了该方法的可行性和有效性．
相似文献采用Vague集来表达传感器的模糊测量信息,提出一种基于Vague集的多传感器信息融合方法,建立Vague集表达的多目标模型数据库,并定义两Vague值之间的贴近度,利用多目标规划模型客观地确定各特征的权重,根据综合贴近度给出目标识别算法.实例分析表明了算法的有效性.
相似文献为了克服粒子群优化容易陷入局部极小的缺陷,利用粒子速度不依赖于其与最优粒子之间距离的大小,而仅依赖其方向信息的特点,采用自适应策略弹性地修正粒子速度的幅值．同时,充分利用混沌运动的遍历性、随机性及对初值的敏感性等特性,提出一种基于混沌的弹性粒子群优化（ＣＲＰＳＯ）算法,并将其成功用于典型多极点函数优化．仿真结果表明,该算法增强了摆脱局部极值点的能力,提高了收敛速度和精度．
相似文献三机以上同顺序Ｆｌｏｗ ｓｈｏｐ问题（ＰＦＳＰ）是著名的ＮＰ完全问题．在充分利用ＰＦＳＰ自身特性的基础上,提出一种可变路径的深度优先搜索算法．该算法在搜索过程中根据需要采用两种不同邻域,在必要时将ＰＦＳＰ 转化为一个指派问题,自动变更搜索路径,以避免陷入局部最优解．数值仿真实验表明,该算法对于大规模ＰＦＳＰ 能取得良好
的计算结果．
由于随机量的作用,粒子群优化算法（ＰＳＯ）中粒子的位置迭代是一个非线性动态离散过程,单个粒子在随机量影响下的运动方程可转换为一个二阶变系数非齐次方程．为此,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定定理对该方程的稳定性作了深入研究,分析得到了使粒子运动稳定收敛的惯性权重和随机参数取值条件．实验结果表明,按照所得到的条件选择参数取值,能使粒子运动轨迹快速稳定收敛．该结果有助于实际应用中ＰＳＯ 算法参数的选择和调整．
相似文献提出了基于效用函数的ＣＤＭＡ 网络下行链路的功率和速率联合控制最优化算法．在这类算法中,效用函数为非凸函数,经典的最优化理论很难解决这类问题．将粒子群优化方法应用于算法的非凸性设计,并通过仿真算例证明了该算法能有效解决非凸优化问题,且可保证系统的公平性．
相似文献在ARRIVE 算法的基础上, 提出一种信任和能量意识的补救路由算法(TeaRR). 在选择下一跳节点时, TeaRR 综合考虑候选节点的信任值和剩余能量, 选择信任值和剩余能量最优的节点转发数据. 为了防御链路不稳定和On-Off 攻击造成的丢包问题, TeaRR 采用发送节点主动推荐和邻居节点被动参与相结合的补救策略, 快速恢复对 可能丢失包的转发. 实验结果表明, TeaRR 更加适用于延时敏感的应用, 可在接收率与能耗间平衡.
相似文献针对一类未知时变时滞非线性系统,提出一种基于观测器的重复控制方案．采用线性矩阵不等式设计非线性观测器,所设计的控制律含有ＰＩＤ 反馈项,常值参数自适应律是微分 差分型的,时变参数学习律是差分型的．在假设未知时变时滞、时变参数和参考输出的周期有已知的最小公倍数下,通过构造一个Ｌｙaｐｕｎｏｖ-Ｋｒａｓｏｖｓｋｉｉ型复合能量函数,证明了所有闭环信号有界且输出跟踪误差收敛．仿真实例表明了算法的有效性．
相似文献讨论一类大规模系统的优化问题,提出一种递阶优化方法．该方法首先将原问题转化为多目标优化问题,证明了原问题的最优解在多目标优化问题的非劣解集中,给出了从多目标优化问题的解集中挑出原问题最优解的算法,建立了算法的理论基础．仿真结果验证了算法的有效性．
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