具有多项式时间复杂性的避免制造系统死锁控制策略

基于系统 Petri 网模型, 研究自动制造系统的避免死锁问题. 对不含中心资源的制造系统, 证明了它只包含安全和死锁两类可达状态. 通过一步向前看的方法, 给出了系统多项式时间复杂性的最佳避免死锁策略. 对一般系统定义了一种辅助 Petri 网. 利用辅助网的最佳避免死锁策略, 提出了综合一般制造系统多项式复杂性的避免死锁策略的方法.     

采样粒子群优化模型及其动力学行为分析

本文提出一种变采样周期的粒子群优化模型, 利用误差动力系统的李雅普诺夫函数分析优化行为的稳定性. 通过粒子的轨迹分析, 得出轨迹收敛的采样时间约束条件. 算法收敛性理论分析结果表明该算法不能收敛到局部最优. 针对多模态函数优化问题, 提出一种基于量子群的变采样周期的粒子群优化模型. 实验分析了采样周期对算法优化行为的影响. 结果表明其相对于传统粒子群算法的优势. 最后对基于量子群的采样子群优化算法的多极值寻优能力进行测试, 结果表明其有效性.     

基于BSP模型的并行神经网络训练算法

提出了一种适合集群计算机上实现的基于BSP模型的并行神经网络训练算法，分析了其他价函数和加速比，在作者研制的集群计算机上进行了实现和测试，结果表明：当问题规模比较大时，此并行算法能区委了的加速比。     

自适应多分辨图像跟踪算法

针对实时图像跟踪中目标尺度不断变化的问题,提出了一种新的最大后验概率指标下尺度自适应的多分辨图像跟踪算法.首先证明了后验概率指标的像素级计算特性,在该特性的基础上提出了一种最大后验跟踪算法.由于后验概率指标不仅可以按照特征进行计算,还可以按照像素进行计算,从而可以方便地实现不同尺度上的像素相似度贡献值的计算和比较,据此提出了一种新的目标尺寸自适应算法.此外,当目标尺寸较大时,可以采用不同的分辨率来计算候选匹配区域的匹配概率值,大大降低计算量,从而保证实时跟踪的时间需求.综合上述特点,给出了最大后验概率指标下目标尺寸自适应的多分辨图像跟踪算法.多组视频跟踪实验结果表明了本算法的有效性.     

FMS的实时调度与控制方法研究

本文以 CIMS 中的基本单元 FMS 为对象,从离散事件动态系统角度出发,研究了 FMS 的实时调度与控制.首先,从递阶控制角度出发讨论了 FMS 的调度与控制,把一般的 FMS 的调度与控制系统划分成三层:调度层、事件轨迹控制层和单元逻辑控制层,提出了 FMS 调度与控制的一体化结构——调度驱动监控结构.在此基础上,建立了 FMS 基于 Petri 网的调度驱动监控的形式化理论.     

采用模拟调节器的二级倒立摆的控制

二级倒立摆的研究已经进行了很长时间,从发表的文献看,采用降阶观测器的模拟控制器的尝试未能取得良好的效果,最终转向采用数字计算机。本文成功地以降阶观测器这样简单的模拟控制器,实现了对二级倒立摆的控制系统受到大的干扰或人为改变实际模型参数时,能非常稳定的工作。     

二阶惯性系统DMC预测控制的闭环分析

文中研究了一类二阶系统ＤＭＣ预测控制的闭环稳定性，并定量地推导出增益失配界，为设计此类控制系统提供了一定的理论依据。     

遗传算法在操作力问题中的应用

本文首次提出并行机器人工作空间的操作力问题；并针对操作力问题的求解特点，提 出优化模型，将遗传算法用于求解中，得到保守意义下杆的最大出力，算例证明收敛速度很 快，说明将遗传算法用于这个问题中是一个很有效的手段．     

3-RSR并行机器人正向运功学闭式解

针对并行机器人的结构特点，提出一种新的自观、简便姿态描述，并对一类3－RSR并行机器人进行几何分析，给出一种新的解法：应用Mathematica软件编程进行符号运算得到该类平台的闭式解，闭式解便于实现实时控制，同时用算例进行校验，结果表明计算速度快，达到秒级，为实时控制和实际应用创造厂条件。     

一种生产计划与车间调度的集成模型及其拉氏松弛求解法

建立了一个车间的集成生产计划与调度模型（ＩＰＳＭ），并采用拉氏松弛技术对其进行求解．通过引入辅助变量批作业的ｌｅａｄｔｉｍｅ，且松弛ｌｅａｄｔｉｍｅ约束，得原问题的松弛问题，它可分解为一个松弛的计划子问题（ＲＰＰ）与一个松弛的调度子问题（ＲＳＰ），各子问题可用有效的动态规划算法求解，而对偶问题极大化则采用次梯度方法．文中方法的优点是能得到优良的次优解，并能对解的性能进行评价，数值实例验证了文中方法的有效性