积分二次约束下系统鲁棒镇定的凸参数化方法

研究了积分二次约束下不确定系统的鲁棒控制器设计问题. 通过将控制器的Youla参数化方法与鲁棒稳定性频域判据相结合, 将鲁棒控制器设计问题转化为RH∞空间的凸可行性问题, 进而将该问题转化为求解频域线性矩阵不等式的可行解问题. 在此基础上, 利用有理函数矩阵边界插值方法求得鲁棒控制器.     

D-优化算法实现几何约束问题的重组

当前对几何约束求解普遍使用建设性方法,按照先分解后重组的方式进行求解.但多数情况下这些方法产生非线性方程数量多,计算量大,解决问题较为复杂.此处提出D-优化算法通过将欠约束子问题分离的方法,利用自定义的分离规则,将问题分解为若干单位问题.单位问题规模较小,求解难度较低.实验证明,该优化方法可有效降低问题求解的复杂程度.     

基于改进遗传算法的电力系统经济负荷分配

针对电力系统经济负荷分配问题,分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性,提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的改进遗传算法.利用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题,将BFGS法引入遗传算法,提出了BFGS算子,以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力.同时,应用单纯形交叉算子将种群逐步向最优点进行引导,实现算法的快速寻优.实例研究结果验证了所提出方法的有效性.     

联想开天：开启“绿色”办公时代

不容忽视的能耗问题 自从上个世纪电脑问世以来,我们的生活就发生了翻天覆地的变化.尤其是在工商业领域,大规模、大范围应用电脑已经成为提高企业生产效率、提升企业利润率的不二法门.但是,随着电脑的普及,一些新的问题也在逐步凸显出来,例如电脑的能耗问题、使用者的健康问题、对环境的污染问题等等.据预测,在2008年,全球PC保有量将突破10亿台.这是一个惊人的数字,如果将这些电脑连在一起,足以架起一座从地球到月球的桥梁,如果将它们铺在地球的表面,那么它们将"淹没"一些中小型国家.而与此同时,新的电脑还在以每年几千万台的数量不断加入到这个"队伍"中来.     

基于伴随向量方法的多延时系统最优扰动抑制

研究包含有状态、控制和测量延时连续系统的最优扰动抑制问题.首先分析并提出了系统转换的方法,将原系统转化为无延时项的连续系统.然后将该系统与扰动系统联立为增广系统,并将最优扰动抑制问题转化为最优状态调节器问题.运用Pontryagin极小值原理证明最优控制的必要性,运用动态规划法证明其充分性;通过定义伴随向量解决了扰动向量和最优性能指标物理不可实现的问题.最后运用数据仿真将几种不同控制律作用下的系统响应作比较,验证所设计控制律的有效性及简易性.     

基于生物芯片的背包问题DNA算法

通过生物芯片上的DNA算法求解背包问题.先将给定问题的约束条件进行分解,然后将物品重量映射为DNA序列,再依次在设计好的生物芯片上进行链接反应、凝胶电泳、探针检测和放射自显影,最后得到问题的解.本文的工作是在生物芯片上实现DNA算法,求解优化问题的一次有益尝试.     

多目标动态规划时段轮换并行算法

针对SIMD和MIMD结构的并行机提出多目标动态规划时段轮换并行算法,多目标动 态规划的时段轮换迭代算法,将全过程优化问题转化成子过程优化问题,然后在子过程非劣解 集中寻找全过程非劣解.这样,将多目标动态规划内存不足的问题转化成时间问题,然后利用 并行机超高速运算的优势来有效地解决内存不足问题.通过时间复杂性、加速比分析及实例. 说明了算法的有效性及优越性.     

求解二次规划逆问题的非单调信赖域算法

为了提高求解二次规划逆问题的速度,提出了针对求解该问题的非单调信赖域算法.为了降低问题的复杂度,将二次规划逆问题转换为决策变量相对较少的对偶问题,采用增广Lagrange法构造对偶问题的子问题,并通过引入光滑函数将子问题转换为无约束优化问题,利用非单调信赖域算法进行求解.数值实验结果表明,该算法的迭代次数比牛顿算法、Gauss回代交替方向法少,运行速度快.因此,对于大规模二次规划逆问题,该算法更加有效.     

奇异摄动时滞系统次优控制的Chebyshev多项式级数方法

研究奇异摄动时滞系统次优控制的近似设计问题.基于奇异摄动的快慢分解理论,将系统的最优控制问题转化为无时滞快子问题和线性时滞慢子问题;利用Chebyshev多项式级数方法将时滞慢子问题的近似求解问题转化为线性代数方程组的求解问题,进而得到原系统的次优控制律,该控制律由Chebyshev多项式级数的基向量表示.仿真算例表明了该方法的有效性.     

硬件问答

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一种鲁棒故障检测与反馈控制的最优集成设计方法

研究线性不确定系统的反馈控制器与鲁棒故障检测滤波器集成设计问题.基于新提出 的性能指标函数,将鲁棒故障检测滤波器设计问题归结为最优化问题,通过求解Riccati方程可 得到鲁棒故障检测滤波器设计问题的最优解.在共用同一状态观测器的情况下,将反馈控制器 和鲁棒故障检测滤波器的集成设计问题归结为两目标优化问题,解决了同时满足闭环控制系统 设计要求和故障诊断系统鲁棒性能的最优集成设计问题.简例验证了提出算法的有效性.     

网络问答

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基于量子粒子群优化算法的车辆路径问题

针对粒子群优化算法的搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法用于求解车辆路径问题.车辆路径问题是组合优化问题中的NP-难问题.将量子粒子群算法用于车辆路径问题求解,用粒子的位置表示车辆路径,建立车辆路径的数学模型.与粒子群算法相比,量子粒子群算法提高了最优路径搜索的成功率,能更有效的求解问题.     

一种高效的函数可微的全局优化模拟退火算法

针对函数可微的全局优化问题,将最速下降法,Newton法和罚函数法引入模拟退火算法中,提出了一种高效的模拟退火算法.该算法可以求得可微函数优化问题的全局最优解,且具有计算量小,效率高的特点.利用罚函数将约束优化问题转化为无约束优化问题后,可以利用提出的算法进行求解.数值算例表明,提出的算法能够高效地求解无约束及带约束的函数可微的全局优化问题.     

自由时间最优控制问题的一种控制向量参数化方法

针对自由时间最优控制问题,提出一种控制向量参数化（CVP）方法.通过引入时间尺度因子,将自由时间最优控制问题转化为固定时间问题,并将终端时刻作为优化参数.基于CVP方法,最优控制问题被转化为一个非线性规划（NLP）问题.建立目标和约束函数的Hamiltonian函数,通过求解伴随方程获得目标和约束函数的梯度,采用序列二次规划（SQP）方法获得问题的数值解.对于控制有切换结构的优化问题,给出了一种网格精细化策略,以提高控制质量.补料分批反应器最优控制问题的仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

旅行商问题(TSP)算法比较

将求解TSP问题的算法分为两大类:仿生算法和非仿生算法.通过实验比较两类算法在解决TSP问题时的优劣.实验结果表明,仿生算法是解决TSP问题的有效方法,在问题规模较大时,能够在允许的时间和误差内求得问题的解;而非仿生算法或者求解问题的规模很小,或者无法满足误差要求,因此都无法有效求解TSP问题.基于仿生算法在解决大规模组合优化问题时的有效性,论文提出了将仿生算法应用于云计算这一当今IT界热门话题的猜想.     

系统问答

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MSP问题及其求解研究

提出多级图简单路径求解问题,我们称之为MSP问题.给出求解该问题的Z-H算法,证明算法的正确性,分析算法的时间复杂性.最后通过将HC问题(哈密顿图判定问题)多项式归结成MSP问题,证明MSP问题的NP完全性质.结论是MSP∈P,HC∈P.     

旋转曲面变换PSO 算法解非线性最优控制问题

针对利用粒子群优化算法进行多极值点函数优化时,存在陷入局部极小点和搜寻效率低的问题.提出旋转曲面变换方法,将被优化函数映射到一个同胚曲面上.它将当前局部极小点变换为全局最大点,并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的形状不变,从而克服陷入局部极小点的问题.最后将其用于解一个非线性系统的最优控制问题,实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于DNA进化算法的车间作业调度问题研究

针对遗传算法解决车间作业调度问题时存在早熟收敛的缺点,采用一种新型进化算法——DNA进化算法解决车间作业调度问题.将算法从连续优化问题拓展用于解决离散优化问题,并将其成功地应用于Job shop生产调度.采用了著名的M u th和T hom pson标准问题FT 10进行了验证.仿真结果表明,与遗传算法相比,该算法简单有效,不仅具有很好的求解性能,而且具有更快的收敛速度和全局搜索能力.