摘要：针对一类不确定T-S模糊动态系统,利用线性矩阵不等式方法,研究了一类非线性系统H∞动态输出反馈控制,且满足闭环极点配置要求.采用动态并行分布补偿进行控制器的设计,考虑了受控输出变量中的参数不确定以及控制器中控制系数不为零的情况,较以往设计更具一般性.给出了模糊闭环系统的全局稳定性充分条件,并将其转化为线性矩阵不等式形式.最后,以复杂非线性陈系统为仿真算例。

摘要：针对宝钢采购供应链系统中不同物料对应订货策略不同的问题,建立了物料的订购量模型;给出了物料安全库存设定的经验公式,并针对实际应用过程中有些量不能准确找到概率分布的问题,引入灰色模型对物料需求量、消耗量进行预测.通过对采购供应链系统中需求量的预测,给物料设定安全库存,采用不同物料的订购量模型,解决了采购供应链系统中的订货策略问题.实例表明,订货策略模型具有很强的实用性,为用户提供了较为实用的订货策略.

摘要：针对区分服务网络的两种典型业务类型(奖赏业务和确保业务)分别进行分析和控制,应用非线性流体流理论建立区分服务网络模型,设计推导出一种新的自适应滑模控制器.先将非线性流体流模型转化为参数严格反馈的形式,然后应用反演控制理论完成控制器的设计.通过该方法设计的自适应反演滑模控制器,能够抑制系统的未知动态和不确定性扰动,使缓冲器队列长度的调节达到理想效果.在理想滑动模态下系统渐近稳定,仿真结果进一步验证了该控制器的有效性.

摘要：针对高速通信网络的拥塞问题,设计了智能PID控制器对ATM网络中的ABR速率进行实时、在线调节.引入了Smith预估补偿器来消除往返传播时延对控制造成的不利影响.采用改进的粒子群优化方法对PID控制器的参数进行调节,所设计的控制算法不依赖于网络的数学模型,克服了ABR带宽、用户数量及传播时延等不确定因素对网络性能造成的影响,并确保了带宽的公平分配及链路的充分利用.仿真结果表明,闭环系统具有良好的稳态性能及抗干扰能力,网络的服务质量得到了保证.

摘要：针对高速通信网络的拥塞问题,设计模糊免疫PID控制器,对网络中的ABR速率进行实时、在线调节。提出了确保最小信元速率的算法。所设计的控制算法不但克服了ABR带宽、用户数量及传播时延等不确定因素对网络性能造成的影响,而且保证了带宽的公平分配及链路的充分利用。仿真结果表明系统具有很好的快速性、鲁棒性及适应性,网络的服务质量得到了保证。

摘要：为使MATRIXx环境下开发的冷连轧动态仿真模型库系统具有跨平台、跨仿真开发环境的功能,实现仿真系统在联邦高层次上的互操作和可重用,提出了将仿真模型库重构成符合HLA标准的联邦成员的方案:以仿真模型库为对象类,将仿真模型库的功能模块和子模块转换成联邦成员的自身代码,得到联邦成员的仿真模型;设计仿真模型与RTI之间的接口程序,实现从文件形式的输入输出到字符串格式传输的双向转换;设计仿真时间管理类,管理模型库联邦成员的仿真时间推进;在此基础上完成了联邦成员的代码实现。联邦成员的一致性测试验证了重构联邦成员的可行性和实用性。

摘要：对一类不确定系统,研究了使得闭环系统渐近稳定的输出变结构控制器的设计问题.控制器由线性和非线性两部分组成,重点在线性部分的设计,通过采用全部动态来消除非匹配不确定性,而非线性部分的设计尽可能简单.利用Lyapunov理论和矩阵不等式方法,推导出动态输出变结构控制律存在的充分条件,并转化为矩阵不等式表示的可行性问题,从而可利用Matlab LMI工具箱来求解,以便构造出变结构控制器.仿真算例说明分析方法和结果是有效可行的.

摘要：针对实际应用中大量存在的离散变量优化设计问题,研究了利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足。结合离散变量优化问题与遗传算法的特点,提出离散交叉算子和离散变异算子,使遗传算子真正在离散空间中进行搜索。基于线性搜索思想提出离散引导算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向离散极值点进行引导,实现算法的快速离散寻优。通过对两个实际离散变量优化设计问题的应用研究,验证了本方法解决离散变量优化设计问题的有效性。

摘要：针对虚拟企业的风险因素具有随机性的特点,将随机风险因素描述为随机变量,提出了一个虚拟企业风险管理的随机规划模型.针对该模型设计了嵌入蒙特卡罗模拟的遗传算法,蒙特卡罗模拟是处理模型中随机变量的有效方法.仿真分析表明了该算法的有效性和该随机规划模型对于虚拟企业风险管理的重要作用.

摘要：针对实际机械优化设计中大量的非线性规划问题,提出一种改进的遗传算法.在对单纯形搜索与算术交叉思想进行分析的基础上,将二者相结合,提出了改进的交叉算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向极值点引导,实现算法的快速寻优.同时,为了更好地引导非可行个体趋近可行域,改善解的可行性,将惩罚策略与修复策略相结合提出修复算子,对不可行解进行修复操作,加快个体趋近可行域的速度,提高算法搜索效率以及对非线性约束的处理能力,从而达到改善算法整体性能的目的.实际机械工程优化设计问题的应用研究验证了这种方法的有效性.