交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

基于直觉模糊粗糙集的属性约简

针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域,相对约简,相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约简算法.实例计算表明,该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

基于区间数的多目标灰色局势决策模型

基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

     

一种新的模糊自适应模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,结合模糊推理,模拟退火算法和自适应机制,提出一种改进的遗传算法---模糊自适应模拟退火遗传算(FASAGA),并分析了该算法的性能和特点.实验研究表明,该算法比标准的遗传算(SGA)具有更快的收敛速度和寻优效果.

     

基于层次分析法的模糊分类优选模型

不同的模糊分类算法在同一个数据集合上常会产生不同的模糊分类．究竟哪种方法最能揭示数据的真实结构,对此,以模糊分类有效性指标为评价指标,应用层次分析法对各模糊分类进行综合评价,建立了一个模糊分类优选模型．大量实验表明,该优选模型所选出的最优模糊分类,其模式识别率高,能揭示数据的真实结构．

     

基于云/神经网络的多属性模糊规则分类

针对模糊规则分类中数据边界硬性划分的局限性问题,建立了云-神经网络模型,并提出了基于云-神经网络的模糊规则分类算法.在不影响数据模糊性和随机性的基础上,将数据转化为规则,并利用神经网络的学习能力,进行多属性模糊规则分类.与传统方法相比,该方法在保证数据模糊性和随机性的基础上,提高了模型精度和分类准确率.应用实例表明了该方法的有效性和可行性.

     

深海采矿车行走的专家模糊控制

深海采矿车的作业过程,受作业环境和采矿车自身的影响,具有随机性、非线性和时变等特性,针对该复杂过程,提出了专家模糊控制算法．该算法参考履带车辆的运动学方程,结合履带车辆人工操作经验整合的专家规则,构成专家系统,实现采矿车绝对速度和航向角的闭环控制;采用模糊控制算法,对采矿车的左、右履带速度进行控制．仿真结果验证了该方案的可行性和有效性．

     

基于PSR模型的规划算法

提出一种基于PSR模型的规划算法.首先提出了状态经历的概念与发现方法,并进一步用此概念来描述系统的PSR状态.在此基础上,讨论了如何用判别分析方法,确定任意经历下的PSR状态以及如何在该过程中同时获取系统的PSR模型.从而可引入Q学习算法,用于决策当前的最优策略.算法被应用于一些标准的POMDP问题,实验结果验证了所提方法的有效性.

     

极值搜索控制系统的一体化设计研究

针对传统极值搜索控制系统设计中,极值搜索算法与控制器采取单独设计易导致系统难以发挥其最佳性能的问题,提出一套极值搜索控制系统的一体化设计方法 .此方法充分考虑到系统的非线性和不确定性,建立了极值搜索算法与被控对象的一体化设计模型,运用终端滑模切换面和相应的控制策略,使极值搜索算法在较短时间内搜寻到系统的最优值,而且其输出值可很快收敛至此最优值. 理论分析和仿真结果分别验证了此方法的稳定性和有效性.

     

贝 叶 斯 网 络 扩 展 研 究 综 述

贝叶斯网络是一种能够对复杂不确定系统进行推理和建模的有效工具,广泛用于不确定决策,数据分析以及智能推理等领域.由于理论和实际的需要,贝叶斯网络不断扩展,出现了各种模型和研究方法 .为此,综述了贝叶斯网络在不同领域的扩展模型以及在不同理论框架下的进展,并展望了未来的几个发展方向.

     

基于群灰色关联分析的化工设备故障诊断

针对化工生产设备,提出一种基于群灰色关联分析的化工生产设备故障诊断方法,较好地解决了化工设备状态预测和故障模式识别问题.与传统的灰色关联分析相比,该方法提高了灰色关联分析的准确性和可靠性,降低了对单个参考信号的依赖性.最后将该方法应用于化工设备化学反应器的故障识别,识别结果显示,该方法比传统的灰色关联分析效果更佳,更可靠,具有简便易行,计算量小,不需复杂的诊断设备等优点.

     

一种基于模糊密度动态调节的融合目标识别方法

针对工程应用的需要,给出一种根据实时动态数据确定模糊密度调节系数的方法,并建立了基于模糊密度动态调节的融合目标识别算法.最后通过仿真实验给出了各种模糊积分用于目标融合识别时的识别结果,验证了所提出方法的有效性.

     

分数阶控制研究综述

作为控制科学与工程中一个新的研究领域,分数阶控制的研究愈来愈被关注.简要介绍了分数阶控制的数学背景和基本知识,对分数阶控制理论及应用(分数阶系统模型,系统分析,分数阶控制器,非线性分数阶系统$系统辨识)的研究作了总结,评述和展望.

     

动态供应链与控制问题研究进展

首先,阐述了在新的信息网络,特别是无线射频识别技术(RFID)环境下,供应链系统动态情景问题;然后,讨论了动态供应链运作特性问题,并分析了动态供应链系统中经典控制,最优控制,模型预测控制,鲁棒控制等问题;最后,指出了动态供应链系统与控制进一步研究的几个问题.