摘要：本文建立了主动基础隔震结构地震反应控制的状态方程，利用随机控制理论，对该混合控制系统的主动控制装置和被动控制装置同时进行了优化设计，提出了随机最优混合控制算法。给出了这两种控制装置最优参数的表达式，最后用实例验证了这种算法。

摘要：控制性能标准(control performance standard,CPS)下互联电网调度端的自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令(简称CPS指令)到各类型AGC机组的动态优化分配是随机最优问题。将CPS指令分配的连续控制过程离散化,并可将其看作是一个离散时间马尔可夫决策过程,提出应用基于Q–学习的动态控制方法。根据优化目标的差异,设计不同的奖励函数,并将其引入到算法当中,有效结合水、火电机组的调节特性,并考虑水电机组的调节裕度,提高AGC系统调节能力。遗传算法和工程实用方法在标准两区域模型及南方电网模型的仿真研究显示,Q–学习有效提高了系统的适应性、鲁棒性和CPS考核合格率。

摘要：为了提高零航速减摇鳍在不同风浪强度下驱动能量的利用效率,对随机海浪的频谱特性进行了分析,在此基础上对系统状态方程进行扩展,设计了基于二次型指标的随机最优控制器.为实现能量消耗与减摇效果之间的最佳匹配,采用遗传算法对二次型指标的加权矩阵进行优化,优化过程中根据系统的特点对基本遗传算法进行了改进.为了在不同海况下实现随机最优控制,提出了加权矩阵的自适应准则.仿真结果表明,只要根据外部环境正确选择加权矩阵参数,就可以用尽可能少的能量达到预定减摇效果.