一类线性切换广义系统的保性能控制

针对一类线性切换广义系统,研究了其在任意切换策略下的保性能控制问题。结合一个二次型性能指标,利用单Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式(LMI)技术,给出了状态反馈保性能控制器存在的一个充分条件,使得相应的闭环切换广义系统保持正则、稳定和无脉冲,且闭环性能指标值不超过某个确定上界。并进一步将保性能控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式的可行解问题,使得控制器的设计更加简便,易于操作。这个条件可以通过Matlab的LMI工具箱求解,适合在工程中应用。数值仿真例子说明了该方法的有效性。     

H∞控制理论在纳什均衡动态对策问题中的应用研究

在l2范数有界不确定性扰动影响情况下,把N人线性二次纳什对策问题归结为由非合作、非零和线性二次动态对策及二人零和动态对策组成的复合对策问题;基于纳什均衡对策理论的H∞控制理论方法,给出并证明了不确定环境下纳什对策问题状态反馈解存在的条件及其求解方法;通过一个政府债务稳定问题简例,说明了算法的有效性。     

半分布式 forward-reflected-Douglas-Rachford分裂算法求解广义纳什平衡点

针对多个体参与的广义纳什平衡点的求解问题, 已有算法通常都是基于两算子分裂算法forward--backward splitting. 本文基于三算子分裂算法forward--reflected--Douglas--Rachford(FRDR) splitting, 提出一种半分布式的FRDR算法. 半分布式旨在强调对偶变量的信息交换总是按照分布式的方式进行. 该算法有如下特性: 可以实现邻点映射和投影映射分别计算; 不需要假设伪梯度映射是协强制的或者强单调的; 通过存储上一轮交换的信息, 可以做到所需信息在每一轮迭代中只进行一次交换. 同时, 论文给出了有关迭代残差的收敛速率, 并通过数值仿真验证了所提算法的有效性.     

不确定非线性时滞切换广义系统的鲁棒无源控制

将无源的概念从广义系统扩散到切换广义系统之中,进而研究了一类带有非线性扰动项和时滞不确定项的切换广义系统的无源控制问题。并且系统中的不确定性要满足有界条件。首先,基于一类广义Lyapunov函数结合线性矩阵不等式,获得了使非线性切换广义系统能够渐近稳定且严格无源的充分条件。然后,根据已给的条件设计出鲁棒无源控制器,使得闭环广义切换系统对于所有容许的不确定性是严格无源的。最后运用Matlab中的LMI工具箱具体给出实例,证明其可行性。     

自适应PID切换控制在烧结自动配料系统中的应用

提出一个自适应控制器和一个传统PID控制器相互切换的控制方案,仿真结果表明,该算法辨识精度高,控制性能优、跟踪能力强,是一种简便有效的控制方法,同时该算法应用于烧结过程的自动化控制中,取得了较好的应用效果。     

一类切换线性广义系统的稳定性

提出了一种新的切换系统即广义切换系统．应用共同Lyapunov函数方法研究切换线性广义系统的稳定性,给出了切换广义系统在任意切换律下都稳定的充分条件．以及构造一类共同Lyapunov函数的方法．最后的数值例子说明了方法的可行性．     

广义预测控制在时滞系统中的应用

对于时滞系统,首要解决的问题是系统的输出预测。广义预测控制利用预测模型和当前和过去的偏差预估过程未来的输出．本文推导了基于CARIMA对象模型的广义预测控制器,利用渐消记忆的递推最小二乘法在线辨识广义预测模型,利用二次型性能指标对广义预测控制器进行滚动优化,通过在温度控制中的实验表明：广义预测控制可以很好的克服时滞,系统无超调、无稳态误差。     

具有脉冲作用的切换线性广义系统的稳定性

本文引入一类新的系统模型—具有脉冲作用的切换线性广义系统. 应用驻留时间(Dwell time)方法和平均驻留时间(Average dwell time)方法研究其稳定性问题, 并给出系统指数稳定性的充分条件. 证明了当平均驻留时间足够大且重设律是允许的, 那么系统是指数稳定的. 利用广义系统的受限等价性质, 具体给出允许的重设律的设计方法. 数值例子说明本文方法的有效性.     

切换控制在倒立摆系统摆起和镇定中的应用

本文针对一级直线型倒立摆对象,基于非线性共振原理和线性二次型最优状态反馈控制,提出了一种基于状态的切换控制策略,实现了倒立摆的快速摆起和镇定。最后通过仿真实验表明,本文提出的方法对一级直线型倒立摆系统的摆起和镇定具有较好效果。     

切换广义系统的H∞输出反馈控制

针对一类切换广义系统,提出了一种更加简单易解的H∞输出反馈控制方法.基于投影引理和Finsler's引理结合线性矩阵不等式技术,给出保证闭环系统在输出反馈控制下是容许的并具有期望的H∞性能水平的严格线性矩阵不等式条件.所提出的充分条件不要求对系统模型进行坐标变换,也不需要对Lyapunov矩阵和其逆矩阵进行分解.给出的结果可经例子进行验证并可以推广到单一的广义系统和正常的切换系统.     

纯策略纳什均衡的博弈强化学习

将博弈理论与多智能体强化学习结合形成博弈强化学习逐渐受到关注,但是也存在算法的计算复杂度高和无法保证纯策略纳什均衡的问题。Meta equilibrium Q-learning算法通过反应函数将原始博弈转换为元博弈,而元博弈推导出的元均衡是纯策略纳什均衡。该算法在保证纯策略纳什均衡的前提下能够使得每个智能体的回报不低于某特定阈值。同时,基于分形的均衡程度评估模型能够通过计算任意状态的分形维数来判断其稳态,并评估任意状态与均衡状态之间的距离,该模型可以检验元均衡的科学性与合理性,上述算法和模型的相关结论在福利博弈和夺控战中都得到具体验证。     

基于纳什均衡的智能合约缺陷检测

本文研究区块链智能合约的缺陷检测问题,即检测合约中是否存在部分合约方无论选择什么动作,均无法避免损失的状态.将智能合约问题转换成合约状态迁移图上的博弈策略选择问题,提出了基于纳什均衡理论的合约缺陷自动检测方法,以及为了提高检测效率,提出了针对合约状态变迁图和博弈策略形式的一系列化简方法.最后,实现了一个智能合约建模、分...     

无线自组网中节点协作的纳什均衡研究

根据自私节点的特性,提出节点协作的博弈模型。针对单阶段博弈及采取礼尚往来策略、冷酷策略、单步触发策略的重复博弈,分析并比较实现节点协作的纳什均衡条件。结果表明,单阶段博弈中自私节点的纳什均衡类似于囚徒困境,重复博弈采用礼尚往来策略时,实现最佳纳什均衡的临界值最小,相比其他策略更易实现协作。     

基于改进蚁群算法的纳什均衡求解

在基本蚁群算法寻优机制的基础上,提出一种用于求解有限n人非合作博弈的纳什均衡解的改进蚁群算法。在全局搜索中,引入遗传算法中的交叉和变异操作提高算法的全局搜索能力。在局部搜索中,嵌入动态随机搜索技术使算法加速收敛到最优解,并通过引入控制步长调整随机搜索向量,保证蚁群始终在混合策略空间内。算例测试结果表明,与传统的遗传算法相比,该算法具有更好的计算性能。     

一种面向多Agent交互的博弈Nash均衡求解方法

现有的图型博弈Nash均衡求解方法基本是在离散化剖面空间中搜索求解,最终只能得到近似Nash均衡。针对现有求解方法存在的不足,把求解图型博弈的Nash均衡看作是连续策略空间中的函数优化问题,定义Agents在策略剖面中的效用偏离度之和为优化目标,其最优解就是博弈的Nash均衡。本文基于对实例的分析指出目标函数下降梯度的计算可归结为一组线性规划,进而提出一种求解图型博弈Nash均衡的新型梯度下降算法。算法分析及实验研究表明,对于多Agent交互模型中的相关问题,本文提出的方法可求解任意图结构图型博弈Nash均衡,对于大规模图型博弈也有较好的求解精度和求解效率。     

一种基于博弈论模型的Ad Hoc网络功率控制算法

在Ad hoc网络中,采用控制数据报文向相邻节点的发射功率的方法来提高能量的使用效率是一种常用的方法.但是采用功率控制也会对网络连通性、延迟和容量带了负面影响.文中对Ad hoc网络中能量控制机制进行了讨论,给出了Ad hoc网络基于非合作博弈的功率控制问题模型.提出了一种以满足网络连通性、容量最大化、网络半径最小为目标的分布式非合作功率控制博弈算法,并给出了对该算法纳什均衡的存在性和唯一性的证明.实验表明该算法具有较好的综合性能.     

CDMA系统中基于博弈论的速率与功率联合控制

该文针对CDMA系统中的多业务处理的飞速发展,采用非合作博弈方法来实现系统速率与功率联合控制。将速率控制和功率控制分别等效为一个非合作博弈过程,并且针对传统算法收敛速度慢和非合作博弈算法远近不公平的缺点,考虑用户所受干扰大小以及信干噪比误差,提出一种改进的代价函数,将其应用到速率效用函数中。证明了联合算法NASH均衡的存在性和唯一性,通过仿真表明,用户通过较低的功率获得了较高的传输速率,且具有较快的收敛速度,公平性问题也得到了改善。     

基于博弈论的Multi-homing负载均衡

针对移动网络的多主接入中的负载均衡问题,提出一种基于博弈论的解决方案。通过建立效用函数,量化用户对带宽的需求,根据用户对网络带宽的需求建立Bertrand博弈模型,求解出用户需求带宽的Nash均衡价格,并利用Nash均衡价格调整带宽资源的分配,从而最大化网络自身收益。仿真结果证明算法是有效的,该方案能够合理有效地利用带宽资源,实现了负载均衡。     

一种改进的认知无线网络功率控制博弈算法

针对认知无线网络的特点,设计了一种基于信干比的新效用函数,其优点是无须考虑用户无线接入技术的调制方式,且具有边际效用递减的特性。另外,在传统代价函数中引入了动态调整机制。在此效用函数的基础上,提出了基于动态代价的非合作功率控制博弈算法,分析了算法纳什均衡解的存在性和唯一性。仿真实验表明,新算法与经典算法相比,能够明显改善系统性能。最后,比较和分析了在不同用户数下新算法的性能表现。     

博弈论在数学综合素质培养机制中的应用

根据大学生数学综合素质培养机制的研究现状,创建了数学综合素质培养机制的＂理论与应用均衡模型＂,为高校数学综合素质培养模式提供科学的定量化的方法。运用博弈均衡理论,建立培养机制模型并给出纯策略纳什均衡解。从定量的角度确定了＂理论与应用均衡＂的培养机制中理论课与应用课所占课时的最佳比例,以及要使学生的收益最大,学生应该付出的学习时间。通过算法示例及对博弈模型结果的分析,说明了博弈模型的有效性和可操作性。