智能大厦的系统规划方案模糊评价

分析了智能大厦系统规划方案的作用，提出采用模糊多属性群体决策法对系统规划方案进行评价，给出了模糊判断矩阵和隶属度的构造方法，详细介绍了模糊多属性群体决策法在智能大厦的系统规划方案决策中的计算步骤及方法。     

基于模糊逻辑的过饱和交叉口定周期配时方案优化

引入模糊逻辑模拟高峰时段过饱和交叉口处交通信号控制器的逻辑,基于车辆排队长度给出了绿灯延长时间的模糊逻辑规则,计算出每个入口的有效绿灯时间,使用SimTraffic仿真软件对模糊逻辑的优化过程和传统的定时控制的效果进行对比。本文观测了北京市平乐园交叉路口高峰时段的交通流数据,通过延误指标的计算,基于模糊逻辑的优化方法比传统的定周期配时方法延误减少13.7%,具有较好的控制效果,对过饱和交叉口配时方法具有较好的普及意义。     

模糊优化多维动态规划模型及应用

模糊优化多维动态规划是系统优化研究中的一个重要课题.文中将模糊优化动态规划模型从一维拓展为多维,并结合地区水资源分配实例给出计算机算法,取得了满意的结果.     

多目标规划的模糊随机优化数学模型及其解法

多目标规划中的模糊性是明显的,工程问题的优化设计一般均有对可靠性的要求,基于以上两个特点,本文提出了一种多目标模糊随机优化的数学模型,并给出了它的求解方法.     

基于模糊评价的未知环境地图构建探测规划

针对未知环境信息的模糊性和不确定性,提出基于模糊综合评价决策的机器人未知环境地图构建自主探测规划方法.该方法将栅格图中的介于已知区域和未知区域边缘的前沿点按距离和可行性进行分类,选取优先级较高的类别中的点作为候选点.根据候选点与当前位置的距离、信息增益和可定位性进行模糊综合评价,以较小的计算代价决定机器人下一步的探测位姿或者某一段路径上的一系列探测位姿,从而完成对未知区域的探测,构建出准确度高的环境栅格图和特征线段图.仿真实验结果表明,该方法提高了自主探测效率,并具有很高的实时性.     

基于模糊神经网络算法的机器人路径规划研究

路径规划是移动机器人研究的关键技术之一.在研究模糊理论和神经网络的基础上,提出了一种新的算法,即模糊神经网络.模糊神经网络既可以像神经网络那样并行处理、自行学习,又可以像模糊理论处理模糊信息、完成模糊推理功能.采用模糊神经网络来对移动机器人的路径进行规划,充分发挥模糊理论和神经网络的各自优势,从而获得从起始点到目标点的最优路径.在环境信息完全未知且静态的情况下进行了仿真实验,结果表明：该算法效率高、收敛速度快,有效提高了移动机器人的智能化水平.     

电力体制改革背景下的安徽省配电网规划发展研究

当前电力体制改革对配电网规划提出了新要求;文章针对安徽省配电网现状特点,提出了适应电改要求的省内配电网规划发展思路和方向;梳理安徽省配电网改革方案,通过适应性分析确定新一轮电力体制改革对配电网规划的影响因素,根据影响因素的重要程度,总结提炼安徽省配电网未来规划发展的着力点,并提出切实可行的工作建议。     

基于模糊决策法的水下机器人路径规划方法

路径规划是自主式水下机器人研究及实用化中的重要问题之一 .本文对基于模糊决策法的水下机器人实时路径规划方法进行了探讨 .首先 ,水下机器人通过测距声呐对其运动前方 180°的范围进行实时探测 ,得到环境信息 ,通过模糊决策进行实时规划 ,得到避障所需的转动方向及角度 ,对于墙角等特殊情况参照连续转角记录仪对转角进行修正 ,实现特殊环境下的运动避障 .上述过程通过计算机仿真得到了较满意的结果 .     

基于深海采矿车的避障规划模糊控制器的研究

非结构化环境的深海自主车辆绕障策略算法制约车辆行走作业性能.利用测障声纳获取了障碍物信息,集中研究了面向非结构化环境绕障的模糊控制器结构、模糊控制算法.仿真结果表明:自主设计的模糊控制器在算法的控制下可使采矿车按规划路径实现绕障行走,控制效果显著.     

基于模糊逻辑的自主移动机器人实时滚动路径规划及控制

针对动态不确定环境下自主移动机器人路径规划和运动控制这一工程实际问题,提出一种简化的实验参考系统结构模型。在此基础上,借鉴预测控制的基本原理,运用模糊逻辑推理方法解决了自主移动机器人导航和避障问题,实现了自主移动机器人实时滚动路径规划和控制,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于C#的动态规划法矩形工程板单一排列优化下料程序设计

采用动态规划算法对矩形石板单一排列进行优化下料,依据单一排列数学模型,采用C#语言进行编程,并对AutoCAD进行二次开发.该程序模块具有计算功能和图形输出功能,为完成石材下料设计和加工智能化建立了基本理论和软件工作基础.通过事例计算,该数学模型计算准确,程序运行速度快,石材利用率可高达90%以上.     

Improved Group Fuzzy Preference Programming Method Based on Fuzzy Random Theory

A new prioritization method in the analytic hierarchy process （AHP）, which improves the group fuzzy preference programming （GFPP） method, is proposed. The fuzzy random theory is applied in the new prioritization method. By modifying the principle of decision making implied in the GFPP method, the improved group fuzzy preference programming （IGFPP） method is formulated as a fuzzy linear programming problem to maximize the average degree of the group satisfaction with all possible group priority vectors. The IGFPP method inherits the advantages of the GFPP method, and solves the weighting trouble existed in the GFPP method. Numerical tests indicate that the IGFPP method performs more effectively than the GFPP method in the case of very contradictive comparison judgments from decision makers.     

模糊推理下的一种非线性规划问题的新算法

给出了模糊非线性数学规划问题的一种新算法,在这种非线性规划问题中,目标函数和决策变量之间的精确的函数关系是完全未知的,可利用的信息是一些初始的“Ｉｆ－Ｔｈｅｎ”模糊推理规则基,对此,本文采用模糊神经元学习算法对其进行训练调节,然后应用模糊推理方法确定目标函数的近似值,从理论上给出了此类优化问题的算法。     

基于模糊行为决策的机器人主动寻径导航

针对在传统的机器人导航中, 机器人行为的激发是一种被动过程, 容易导致机器人的行为出现“缺乏规划性”的问题, 类比于人类在未知环境中的寻路过程, 提出了一种基于模糊行为决策的主动寻径方法.首先, 在机器人的探测域内寻找可视点并确定最优子目标点;然后, 对感知到的环境信息及最优子目标点信息进行分析以确定机器人所处环境;最后, 设计了一种模糊控制器, 并对机器人的行为进行规划并输出控制指令使得机器人实现避障且逃离半封闭区域, 最终到达目标点.仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

模糊系数二次规划

本文定义了模糊系数二次规划,并给出了求解法。     

基于模糊耦合的智能小区无线主干网路由算法

目的 为了减少智能小区无线网络设备，提高网络信息传输的可靠性和快速性．方法 研究了智能小区无线网络及其路由算法．根据智能住宅小区的特点和2．4GHz频段无线收发特性，提出了智能住宅小区主干网结构模型。即分层自组织网络模型，并对其网络模型进行了讨论．并结合模糊规则和耦合概念。提出了基于模糊耦合的列表路由算法．结果 通过对该算法的仿真，证明了该算法具有良好的网络信息传输可靠性、快速性和实用性的特点．结论 本文根据分层自组织网络，提出的基于模糊耦合的小区无线主干网路由算法，能够减少小区无线网络设备。降低小区组网的成本，能够提高网络信息传输的可靠性和快速性．促进智能小区无线网络的发展。     

粗糙模糊规划

提出了一种基于粗糙模糊集的数学规划模型,该模型利用粗糙模糊集中的上、下近似之差表示模糊规划模型中的容差,可得出系统的客观容差,为解决基于粗糙模糊信息系统的规划问题提供理论参考。     

随机线性规划的单纯形法与模糊随机线性规划的解法

本文在讨论了一个实际工程问题的基础上,引入了两种模糊随机线性规划模型。在这两种模型中,约束、目标具有模糊随机变量系数,而决策变量是伪随机的。进一步,我们讨论了随机线性规划的单纯形法,并且研究了这两种模糊随机线性规划的解法。     

物流网络规划的Fuzzy集成优化模型与算法

从整合的物流网络系统出发,根据各节点固定运营成本、运输成本、库存持有成本、分拣成本4方面综合决策,使用LR型模糊数建立了物流分销系统的Fuzzy集成优化模型.为求解该模型,进行了确定化处理,使之转化为一个确定型多目标线性规划模型,并设计了一个求解该模型的遗传算法,以此解决系统中给定潜在设施的位置选择、运输路线选择、配送中心最优订货量,实现了网络全局最优.最后通过算例进行了测算,结果证明了该模型、算法的有效性.