蚁群优化算法在求解随机组合优化问题中的应用综述*

不确定条件下的优化问题更贴近真实世界环境,因而日益受到广泛关注。综述了蚁群优化在求解一组不确定条件下的组合优化问题,即随机组合优化问题方面的应用。首先介绍了不确定条件下组合优化问题的概念分类模型,给出了随机组合优化问题的一般定义;然后指出了其与求解传统确定性组合优化问题的不同之处,即目标函数的计算存在不确定性,并详细论述了目前解决方法的进展;最后分析了该领域值得重点关注的几个研究方向,并对其未来发展进行了展望。     

一类结构不确定非线性系统的鲁棒镇定

基于鲁棒控制Lyapunov函数,首先给出一个函数为鲁棒控制Lyapunov函数的等价条件,进而获得该类系统可鲁棒稳定、可鲁棒实用稳定、可鲁棒渐近稳定的充分条件,并构造了与之相应的逐点最小范数的连续状态反馈控制律.仿真实例说明了所采用方法的有效性.     

Reserve estimation of an open pit mine under price uncertainty by real option approach

Reserve estimation is a key to find the correct NPV in a mining project. The most important factor in reserve estimation is the metal price. Metal price fluctuations in recent years were exaggerated, and imposed a high degree of uncertainty to the re-serve estimation, and in consequence to the whole mine planning procedure. Real option approach is an efficient method of deci-sion making in the uncertain conditions. This approach has been used for evaluation of defined natural resources projects until now. This study considering the metal price uncertainty used real option approach to prepare a methodology for reserve estimation in open pit mines. This study was done on a copper cylindrical deposit, but the achieved methodology can be adjusted for all kinds of deposits. This methodology was comprehensively described through the examples in such a manner that can be used by the mine planners.     

混凝土坝裂缝变形的不确定性分析模型

混凝土坝裂缝的发生和发展受到不确定因素影响。将大坝系统及其安全监控看作一个受诸多因素影响的不确定性系统,结合裂缝实测资料,应用近似推理模型和信息分配法,建立了裂缝变形的不确定性分析模型。     

贝叶斯网络在模型诊断中的应用

把贝叶斯网络引入到模型诊断框架中,依据观测量,研究了一种建立系统贝叶斯网络观测模型的方法。利用网络观测模型,可计算系统诊断解的后验概率,从而找出系统最可能的故障组件。最后,以卫星两轴姿态控制系统为例,应用本文方法进行了分析。     

民用建筑工程室内空气中氨的测量不确定度评定

民用建筑工程室内空气中氨的测定采用国家标准《公共场所空气中氨测定方法》GB/T18204.25-2000进行。分析了不确定度分量的来源及评定,确定了各不确定度分量值与灵敏度系数,求得了空气中氨含量测定的扩展不确定度。     

带参数扰动非线性系统的变结构控制

考虑了带系统参数扰动的非线性时变系统的变结构控制的设计问题.首先,给出了一个状态决定的微分Ricatti方程,在一定的假设条件下,该Ricatti方程可解;其次,由此Ricatti方程的解,设计出系统的滑动区域,在此滑动区域内,给出系统的控制律,在滑动区域外,此控制律在有限时间内将系统轨迹拉入滑动区域,而在系统之外,此...     

一种动态不确定环境下的机器人路径规划算法

为了提高机器人在动态不确定环境下的实时性和适应能力,提出了一种机器人实时路径规划新方法.采用环境信息处理算法,通过搜索实时局部环境信息特征信息的方式对环境信息进行分析和处理.该方法能够捕捉动态障碍物并对动态障碍物的运动规律进行预测,将特征信息及时更新给运动动作规划算法部分.运动动作规划算法是通过引入启发式思想选择双安全子目标点,完成规划运动动作并实现优化路径.在不同环境下进行仿真实验,检验了算法的有效性,证明算法在动态不确定环境下具有良好的实时性和适应性。     

搜索双安全边缘点的实时路径规划方法研究

针对未知不确定性环境下机器人路径规划的特点,提出了基于搜索双安全边缘点的实时路径规划新方法.该方法从有限的实时环境信息中搜索躲避障碍物和保证机器人到达目标点的双安全边缘点信息,并结合启发式算法,实现了基于双安全边缘点的实时路径规划.机器人的实际工作环境是十分复杂的,要求路径规划算法有较高的适应能力,特别在u型环境中要求算法能够脱离死区.仿真实验在2种U型环境和复杂环境中进行,仿真结果表明,该方法具有反应灵敏、实时性好的特点,对不确定环境具有良好的适应性,能够实现未知复杂环境下的路径规划.     

利用置信规则库构建WSN节点故障检测模型

在无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base, BRB)的WSN节点故障检测方法。首先,根据WSN工作原理及节点工作特性描述WSN节点故障检测过程;然后,从空间和时间2个维度对节点数据提取特征,建立基于空间和时间相关性的WSN节点故障检测模型;最后,利用Intel Lab Data无线传感器数据集进行案例研究以验证模型的有效性。结果证明,本文方法能够统筹利用专家知识和节点数据实现WSN节点故障检测。