基于多智能体的回炉煤气主管压力控制系统

多智能体系统的分解—综合策略和智能体的自主性为复杂过程控制系统的分析提供了设计依据．基于逻辑代数关系，采用面向智能体的程序设计方法，给出了基于多智能体的复杂工业过程控制系统中控制agent单元及其组织协调关系的具体语义描述，并将其应用于具有复杂扰动的回炉煤气主管压力控制系统设计．实际系统构建和运行效果表明该方法在实际系统的分析与实现中具有通用性和可操作性．     

基于满意域和禁忌域的交互式遗传算法

针对交互式遗传算法中用户易疲劳问题，提出求同算子与求异算子，基于此给出搜索空间的划分及演化方法，提出基于满意域和禁忌域的交互式遗传算法，该方法可以引导遗传算法在不断缩小的空间中产生新个体，从而提高收敛速度，减少进化代数，达到减轻用户疲劳的目的．利用此方法进行服装设计的实验结果表明，该方法可以有效解决用户疲劳问题。     

基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型

焦炭质量预测模型是确保焦炭生产顺利的基础．但在生产多种类焦炭时，模型的泛化能力变差．针对此问题，提出了基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型，给出了基于粗划分的自组织网络初始权值选取方法，通过对基于遗传算法一反向传播人工神经网络的预测模型(GA-BP)和基于自组织映射网络一径向基函数的分布式神经网络(SOM-RBF)的预测模型比较，发现后比前的预测精度高且稳定，完全满足现场要求。     

混合性能指标优化问题的进化优化方法及应用

针对混合性能指标优化问题的普遍性及其处理过程中的特点,提出一种混合性能指标优化问题的进化优化方法,首先给出混合性能指标优化问题的定义;然后．确定不同类型和标度的性能指标的转换策略、混合性能指标的个体适应度的赋值方法、以及混合性能指标优化问题的进化优化流程;最后．通过服装设计这一典型的混合性能指标优化问题的仿真验证了算法的有效性．     

不确定工时下多目标柔性作业车间调度问题的进化求解方法

在实际工业生产中,调度环境的复杂性与不确定性使得调度问题求解难度大大提高.针对加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用不确定参数描述随机工时波动程度和约束条件允许违背程度,构建工时波动服从指数分布的多目标柔性车间调度模型.基于机会约束规划理论,将不确定调度问题转化为加工时间确定的柔性作业车间调度问题,求解得到一定程度上具有鲁棒性能的调度方案.在执行过程中,采用工序移动调整和重调度方法对作业排产方案进行动态调整.基于双链式编码以及贪婪插入法解码规则,提出了基于变邻域搜索的混合NSGA-Ⅱ算法.针对车间调度问题的多约束性和计算复杂度高等特点,设计了基于机器选择的复合启发式规则,包括依据概率的最小累计机器负载和最短工序加工时间规则,以获取更加接近Pareto前沿的均匀分布初始种群.采用改进工序和设备交叉策略以提高算法的全局搜索能力.此外,基于关键工序和机器选择的多种邻域结构,设计了变邻域搜索策略,以进一步提高算法的局部搜索能力.通过Kacem和Brandimarte标准算例的数值仿真以及与多种代表算法的统计比较,验证了所提算法的有效性.本文所提算法为不确定柔性作业车间调度问题提供了更优的调...     

CIMS环境下质量责任制网络管理系统的研究与实施

给出了质量责任制的含义,讨论了ＣＩＭＳ环境下质量责任制网络管理系统的构想,结合实例给出了系统设计的方法和实施的技术路线,最后探讨了其应用前景。     

迁移学习引导的变源域长短时记忆网络建筑负荷预测

历史数据不足会严重影响到长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测建筑负荷的精度.迁移并利用源域中其他相似建筑的用能数据,可以提高LSTM处理目标域中建筑的预测精度,但现有方法没有考虑预测过程中数据增加所导致的源域匹配关系变化问题.鉴于此,提出迁移学习引导的变源域LSTM建筑负荷预测方法.在执行过程中,根据源域建筑负荷与目标建筑负荷在最新窗口的关联度,实时调整要选择的源域建筑及其能耗数据,以确保源域与目标域始终保持较高的相似程度.在多个典型实例上的应用表明,相比传统的定源域迁移学习方法,所提变源域LSTM负荷预测方法可以始终保持较高的预测精度.     

变搜索区域多种群遗传算法

针对孤岛型多种群遗传算法存在的缺陷,提出一种变搜索区域多种群遗传算法.首先,依据各种群最优个体的分布给出搜索区域动态变化的条件和策略;其次,基于搜索区域的测度和搜索粒度给出种群规模自适应调整方法;再次,从搜索区域的测度和种群规模等角度定量分析算法的性能;最后,通过两个典型函数优化验证算法的有效性.     

“智能控制技术”课程全方位多层次考评方法

本文结合"智能控制技术"课程的内容与授课实践,给出了用于该课程的全方位多层次考评方法。该方法通过卷面考试、实例讲解、出勤与作业及实验等四个方面,综合反映学生的学习过程与效果。三年来的实践结果表明,该考核方法能够充分调动学生学习的积极性,全面反映学生学习的效果。     

蜕变测试研究进展及其在并行程序测试中的研究展望

在软件测试过程中,待测程序的预期输出是判断软件是否存在缺陷的重要因素.蜕变测试技术是利用被测软件的属性来检查程序输出,从而有效地解决程序预期输出难以构造的问题.近年来,蜕变测试在软件测试领域取得了蓬勃的发展,许多研究人员将蜕变测试技术进行优化,将其运用到各个领域,有效提高了软件质量.从原理、过程及其优化,应用领域3个方面,总结蜕变测试的研究工作,着重分析了近5年的研究进展,进一步展望了蜕变测试用于并行程序时,可能的研究主题.首先,介绍蜕变测试的基本概念和蜕变测试过程;接着,从蜕变关系、测试用例、测试执行过程以及蜕变测试工具4个角度,总结蜕变测试优化技术;然后,汇总了蜕变测试的应用领域;最后,基于已有研究成果,讨论蜕变测试在并行程序测试领域面临的问题,为蜕变技术在并行程序测试领域的研究提供可能的思路.