船舶动力定位非线性模型预测控制

针对受船舶运动状态和推力饱和约束影响的动力定位控制问题,本文提出了一种非线性模型预测控制方法。依据多面体描述理论建立了船舶动力定位多面体描述偏差模型,针对上述模型采用线性矩阵不等式设计非线性模型预测控制器中的终端要素,并证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明:设计的控制器能在满足约束条件和受环境干扰条件下快速控制船舶稳定在计划航向和计划船位,验证了控制器的有效性和本质鲁棒性。

基于分布式约束满足的产品配置研究

针对分布式网络化产品配置的特点,将产品配置问题抽象为约束满足问题进行研究.为解决配置知识共享及配置知识的语义表达问题,采用本体驱动的面向对象的思想构建产品配置约束网络结构模型,将该模型转化为分布式约束满足问题(Distributed Constraint Satisfaction Problem,DCSP)求解模型,从而可以准确、完全地描述产品零部件的结构及设计知识,并采用异步弱授权回溯算法进行约束求解,大大提高了求解的搜索效率和准确性.最后给出模型在水泵产品配置设计过程中的实际应用.

基于AC-4的动态值启发式约束满足问题求解算法

通过对弧相容算法AC-4的研究,提出了基于AC-4的动态值启发式约束满足问题求解算法MAC-DMSV。算法充分利用AC-4在初始化阶段建立的计数器信息,选择计数最大者为优先实例化的值。将此值启发式加入MAC算法之中,在MAC的相容性检查时,更新计数器的值,实现了动态值启发式。实验结果表明,MAC-DMSV算法比MAC和BT+MPAC算法具有更高的求解效率。

面向产品设计的BOM配置研究

为了将产品自动配置技术有效融入产品开发之中,从而提高产品的开发效率,提出了BOM知识体(KBOM)的理念,并建立了基于KBOM的可重用、可共享的产品配置模型,以表达领域知识;然后将配置模型映射成为动态约束满足问题(DSCP),进而设计了将回溯法、优选法和最邻近相似匹配法融入其中的分级遍历算法来求解DSCP,并给出了算法的实现流程;最后,以某企业的齿轮泵设计为应用实例,验证了所述方法的可行性和有效性。

分布式约束管理系统的设计与实现

介绍了一种并行工程中分布式约束管理系统的设计与实现的方法。该系统采用约束满足问题的求解算法作为核心，可以求解约束网络中连续变量的可行值域。采用Ｃ／Ｓ结构及分布式数据库产品，具有分布式的特点，以支持ＩＰＴ地理位置的分布特点。它可及时地发现冲突，针对冲突信息，可从冲突仲裁系统的实例库中获得可行的解决方案。最后通过一个转向架设计的应用实例说明了该系统的有效性。

一类基于动态约束满足问题的产品配置方法

分析了传统约束满足问题在表示产品配置中动态配置知识上的缺陷,对传统约束满足问题的概念进行了扩展,提出了一类动态约束满足问题,能够表示配置中的动态配置知识,比传统约束满足问题具有更强的知识表示能力,更小的搜索空间和更好的计算复杂度,最后给出了基于动态约束满足问题的产品配置仿真。

基于约束半环的CP-nets占优查询算法

用户的偏好在自动决策中起着重要的作用,作为一种表示多属性定性偏好断言的直观工具,CP-nets被许多学者研究.其上的占优查询算法的高复杂度还是一个难题,本文研究如何降低其复杂度.引入了一种求解约束满足问题的通用框架——SCSP(基于约束半环的满足问题),并指出CP-nets中的条件偏好表本质上是一种动态约束.给出了将CP-nets中的条件偏好表转化为SCSP中的约束,在SCSP中进行解的优劣判断的算法,并指出该算法具有多项式时间复杂度特性,从而基于约束半环解决了无环CP-nets上的占优查询问题.

基于动态值启发式的约束满足求解算法

为提高约束满足问题的求解效率,提出了一种基于动态值启发式的约束满足问题求解算法。该算法在求解过程中吸收了以往启发式算法的优点,充分利用了预处理和弧相容检查阶段的信息。不但加入了变量启发式,而且在实例化变量时,对所有值的优先级进行动态的改变,从而实现了动态值启发式。比较了静态值启发式和动态值启发式的效率,分析了该算法的优缺点。通过随机问题标准库用例测试表明,该算法比经典主流算法具有更好的效率优势。

分布式约束满足问题及其在MAS任务分配中的应用

针对多智能体系统(MAS)任务分配问题中多个任务与MAS两者的分布式特征,将任务分配问题形式化为分布式约束满足问题(DCSP)进行求解,分别建立了以任务为中心和以agent为中心两种MAS任务分配模型,基于改进的DCSP分布式并行求解算法,提出了基于DCSP的MAS任务分配问题求解框架。该方法适合求解agent间通信有随机延迟以及agent间存在多约束的问题,应用实例的求解表明了其实用性与有效性。

基于动态约束网络的约束优化分解

约束网络通过对较大规模的任务和问题的分解,传递了并行工程产品开发过程中的各多功能小组之间必然存在的相互制约、相互依赖的关系。在任务和问题简单分解的过程中,由于所得到的子问题之间通常是不能完全独立的,因而只能在有限程度上降低难度、简化问题。在分析了约束求解的研究现状和不足的基础上,提出了一种基于动态约束的约束优化分解方法,使得各个子任务、子问题间的关系得到进一步的分解,从而在满足原要求的基础上,得到优化的结果。

面向目标区域规划的分布式约束满足求解方法

根据目标区域规划的特点,将目标区域规划形式化为分布式约束满足问题进行求解。建立目标区域规划的分布式约束满足模型,并在分析现有分布式约束满足问题求解算法的基础上,对异步回溯搜索算法进行改进,提出基于分布式约束满足问题的目标区域规划求解框架。仿真结果表明,该方法在求解目标区域规划问题方面有效。

基于动态约束满足框架的强表达时态规划算法

智能规划已经成为人工智能领域最热门的研究主题之一。近年来,智能规划在现实领域的应用越来越广泛,这对规划器的处理能力和效率提出了很大的挑战。以一类强表达时态规划——基于约束区间规划为研究对象,基于动态约束满足框架设计和实现了一个基于约束区间的规划算法LP-TPOP;对算法的可靠性和完备性进行了证明;最后以一个规划实例演示了算法的运行过程。

交互式CSP用于解决产品配置中交互问题的研究

传统CSP(Constraint Satisfaction Problem)难以用于描述和解决产品配置中的交互配置问题和使用户得到满意的配置结果。本文通过对传统CSP在交互配置中所存在缺陷的分析,定义了一类新的动态约束满足问题DCSP(Dynamic CSP),并以DCSP为基础提出了一种基于交互式约束满足问题ICSP(Interactive CSP)的交互配置方法的框架,解决了产品配置中的交互问题,使用户得到最优配置结果。最后进行了仿真验证。

面向对象的产品配置建模及约束推理研究

为了高效地开发产品配置系统,有效解决配置问题,提出了结合面向对象的建模技术和动态约束满足问题的配置方法。首先采用面向对象技术建立了可重用、可共享的配置模型,以表达领域知识,然后将配置模型映射成为动态约束满足问题,从而通过约束推理的方式实现了配置问题的最终求解。在从配置模型到动态约束满足问题的映射阶段,给出了映射规则集;在求解阶段,设计了扩展的回溯算法,并给出了算法的求解步骤。最后,以国内某客车公司的客车配置为应用实例,阐述了配置模型的建立过程,验证了扩展的回溯算法的可行性和有效性。

一种基于图分割的动态回溯算法

动态回溯算法在进行回溯时保留所有已赋值变量的值,从而可能与后面赋值的变量产生冲突,其在解决不具有明显子问题结构的约束满足问题时效率较低。为此,将图分割技术应用于动态回溯,通过图分割将变量分为若干集合,当发生回溯时,不保留全部变量的值,舍弃那些与引起冲突的变量在同一集合变量中的值。实验结果表明,该算法在求解没有明显子问题结构的约束满足问题时具有较高的效率。

一个基于工作流的web服务组合系统

本文介绍了一个基于工作流的web服务组合系统,这个系统为说明组合服务的流模型和用户对组合服务约束提供了环境。在web服务资源分配的约束下进行工作流建模和进度安排,并扩展它使其具有发现服务的功能。在组合服务建模中,系统引导用户选择相关的服务类型。在引导功能和发现服务阶段都利用了基于本体的语义服务信息。

基于MAC的动态回溯算法优化

针对基于MAC的动态回溯算法在求解约束满足问题时,不仅需要大量空间存储删除解释,而且回溯机制过于复杂,对经典的删除解释及动态回溯算法的回溯机制进行优化,优化后的动态回溯算法减少了存储删除解释的空间,并可仅使用一次回溯操作返回到可能导致冲突的关键变量.在最差情况下,存储删除解释的空间复杂度由O(n2 d)改进为O(nd+n2).通过结合restart技术使优化后的动态回溯算法成为完备算法.实验结果表明,优化后的完备动态回溯算法在大部分问题求解中,整体效率明显优于标准回溯算法.

基于动态度的回溯算法求解大值域约束满足问题

针对一个具有精确可满足性相变现象的大值域随机约束满足问题,提出了两种启发式动态回溯算法,即基于动态度的ddeg-MAC(dynamic degree-maintaining arc consistency)回溯算法和基于值域与动态度比值的dom/ddeg-MAC(dom/dynamic degree-maintaining arc consistency)回溯算法。这两种算法分别基于ddeg和dom/ddeg挑选变量,利用维持弧相容(MAC)技术为挑选的变量进行赋值。当赋值无法进行时,再执行动态回溯修正变量的赋值。数值实验结果表明:在控制参数非常接近理论相变点时,算法仍然能够有效地找到问题的解。与经典回溯算法相比,这两种启发式动态回溯算法具有显著的优越性。

一种改进解析冗余度的损伤识别方法

提出一种采用无损指标和损伤指标相结合进行损伤识别的改进解析冗余度方法.该方法通过剔除求解方程组中与损伤单元相关的方程,补充与损伤单元无关的方程,构造出新的求解方程组进行求解.在新模型中,与损伤单元无关的约束条件构成无损指标,相关的约束条件则构成损伤指标.同时,采用结构无阻尼振动方程建立约束满足问题模型,提出了改进解析冗余度方法在结构动力测试方面的理论.通过数值算例验证所提方法在结构静动力方面单、多损伤识别的有效性,也证明了该方法在一定数据误差及模型误差下的适用性.最后,设计了钢梁静、动力试验.试验结果显示,所提出的方法能够定位结构较小的损伤,并且损伤指标较为明显.该方法在梁式结构的损伤识别和安全评估中具有一定的工程实用性.