摘要：传统照明系统因其缺乏灵活性和适应性,已难以满足建筑内部使用需求和外部环境变化,导致能源浪费现象普遍存在。基于此,本文探讨了实现照明系统能效最大化的有效策略,以提升用户舒适度和满意度,并为未来建筑照明系统的设计和优化提供有益参考和实践指导。

摘要：通信网络、可编程控制器的引入在为微电网控制策略设计提供便利的同时,也增加了系统遭受多种类型扰动的可能性。针对控制通道中存在的未知扰动,定量分析了扰动对基于一致性的常规微电网次级控制策略产生的不利影响。进一步,提出了一种基于自适应积分滑模的微电网次级控制策略,分析了所提分布式控制策略在扰动下的动态性能,理论证明了该策略对未知扰动具有良好的抑制能力。该策略不需已知扰动的任何先验信息或假设扰动符合某种特定类型,可实现对未知扰动的自适应补偿,从而确保在多种类型扰动下微电网频率和电压的恢复以及有功功率的合理均分。仿真实验证实了所提控制策略的正确性与有效性。

摘要：基于邓肯－张本构模型及Ｚｉｅｎｋｉｅｗｉｃｚ－Ｚｈｕ误差估计方法，本文提出一种适应于土与结构物相互作用有限元分析的非线性自适应策略（即在每一级荷载作用下找出最优化的网格，以达到减少离散误差的目的）。研究结果表明，本文提出的非线性自适应策略是有效的。

摘要：状态转移模拟退火算法(STASA)作为解决复杂优化问题的有效方法,其搜索效率依赖于搜索算子和参数值的选择,在一些高维复杂问题上出现效率低下的问题。提出一种自适应状态转移模拟退火算法(ASTSA),通过自适应算子和参数选择策略来提高算法的适用性和求解效率;借鉴群智能算法的均值更新方法对平移算子进行改进,增强算子的搜索特性。通过23个基准测试函数和8个工程设计问题进行实验验证并与其他算法对比,证明了ASTSA算法和改进策略的有效性。

摘要：空间机械臂操作环境是时变且不确定的,存在接触力过大造成损坏的风险,对机械臂操作柔顺性提出挑战.本文以六自由度机械臂为研究对象,针对定导纳控制在时变不确定接触环境依赖精确估计实现力跟踪的问题,研究了自适应变导纳控制.针对自适应变导纳控制超调过大的问题,设计了用于补偿自适应策略参数的模糊系统,提出一种自适应模糊变导纳控制方法.基于三类时变环境进行了Matlab/Simulink仿真,验证了自适应模糊变导纳控制算法的有效性.仿真结果表明提出的自适应模糊变导纳控制在时变接触环境下具有更优的力跟踪和超调抑制综合效果.

摘要：随着微电网规模日益增大,如何快速稳定完成二次控制目标是一个亟待解决的问题。因此首先针对现有微电网中分布式二次控制器的收敛速度问题,提出了一种基于自适应有限时间的分布式二次控制,所提的控制器在不同的场景下,可以通过分布式的方式来获取当前情况下最适合的有限时间控制器的收敛系数,从而加快二次控制的速度。其次针对分布式控制器易受到扰动而无法完成控制目标的问题,设计了基于滑模控制的分布式有限时间控制器来消除扰动影响。然后通过李雅普诺夫函数证明方法分析了所提策略的稳定性和可行性。最后通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型,在4个不同的算例下验证了本文所提的控制策略的有效性和可行性。

摘要：文章提出了一种基于XML的智能界面的设计方法。这种界面易于扩展,并且能够实时地处理多个信息。它采用一种自适应策略,此策略容易满足不同应用域和使用者要求,略加修改就可适应不同的应用。

摘要：乌鸦搜索算法(CSA)是近年发展起来的一种新型智能优化算法,具有搜索精度高、收敛速度快等优点,但是其搜索性能对参数依赖性较强,参数的选取对算法的全局搜索能力、收敛速度至关重要。为解决最佳参数的确定问题,首先提出了一种用于表征种群优化算法收敛进程的方法,从而将优化过程分为前、中、后期,并在此基础上提出了一种基于优化过程的自适应参数乌鸦搜索算法(APICSA)。经Levy No.5函数和齿轮系统设计问题对APICSA算法的测试表明,相对于标准CSA算法,该方法的可靠性和收敛速度可以得到更好的平衡,且均有一定程度的提高。与人工蜂群算法(ABC)等其他智能优化算法相比,该方法在50次运算中的标准差比ABC算法减小了55%,平均值与最优解的误差减小了67.7%,说明APICSA算法在可靠性和精度上具有更大优势。

摘要：社交网络上的舆论演化过程是现今国内外信息传播、复杂系统、行为分析等领域的一个研究热点。针对现有研究常受制于固定的网民观点交换、更新策略,而难以还原真实网络舆论演化过程的问题,提出了一种基于自适应策略的网络舆论演化模型。首先,选取BA(Barabási和Albert)无标度网络和WS(Watts和Strogatz)小世界网络作为网络模型。然后,结合Sznajd模型与多数准则模型的思想,设计了两种观点更新策略。最后,为保证网民所持观点在全局网络中占据优势,设置了自适应的观点更新策略选取规则。仿真实验结果表明,随着舆论演化时间的增长,网民选取固定策略的概率逐渐趋近于1;最终选择说服邻居策略的网民数量与选择多数观点策略的网民数量基本相等,这种变化趋势不依赖于初始观点分布和网络拓扑结构。在舆论演化过程中,节点中心度大于100的网民均有固定的观点更新策略,而中心度小于10的网民常动态改变策略。仿真实验结果显示,WS网络和BA网络中持少数观点的网民数量会随着时间增长而减少,但WS网络中的少数观点网民数量减少幅度更大。

摘要：针对传统遗传算法在AGV路径寻优过程中容易出现过早收敛、效率较低等问题,提出了一种改进的融合算法。首先在随机初始化种群后引入删除操作,以减少种群个体路径当中的重复节点;接着设计了新的自适应策略来优化交叉变异概率,以提升AGV在复杂环境下的避障能力;随后增加逆转进化操作进一步提升算法的全局寻优能力;最后使用并行融合机制将遗传算法和自适应蚁群算法融合构成改进融合遗传蚁群算法(Improved Fusion Genetic ant Colony Algorithm,IFGCA)来实现解质量的提升和路径长度的最优。实验仿真结果显示,改进的融合算法相对于传统的蚁群算法、自适应蚁群算法和单一遗传算法寻优的解质量更优、路径长度更短且稳定性更好。