基于次优解集扰动IWD的PID锂电池均衡充电控制

为实现串联锂电池组充电均衡控制,提出基于次优解集扰动智能水滴算法(IWD)的PID锂电池均衡充电控制策略。首先,对锂电池的充电均衡电路进行研究,给出具有单均衡器设置的PID充电控制结构图,并讨论了不同情形下的均衡控制策略;其次,针对PID参数整定问题,引入智能水滴算法进行参数优化,为提高其优化性能,利用次优解集和混沌扰动提高水滴进化的多样性,提高进化精度和效率;最后,通过MATLAB/Simulink仿真,对所提出的锂电池均衡充电控制策略的有效性进行了验证,均衡后的电压曲线拟合分布更为集中,所用时间更短。

离散事件系统反馈控制综合问题的一个次优解

针对部分可观下状态反馈控制综合问题，指出了这个问题的最优解是不存在的，给出了利用网络流理论求次优解的方法．

对经济欠发达地区农村信用社改革的次优解之探讨

经济欠发达地区与经济发达地区的农村信用社改革需要区别对待。经济欠发达地区的种种现实决定了其农村信用社改革只能选择次优方案。而不能追求完美。间接的产权改革、商业化经营、特定时期的垄断(为达到最低规模经济)都是经济欠发达地区农村信用杜改革的理性选择。

大时间区间优化问题的“两分法”变换次优解

本文对于两端固定的大时间区间 LQ 优化问题,提出了一种基于“两分法”变换(Dichotomy Transformatinn)的次优解法.该解法避免了对高阶矩阵的求逆运算,并具有较高的精度.在此基础上,运用次优性的有关概念,给出了估计上述次优控制引起的性能损失的方法,从而使次优解的可靠性建立在定量的基础上.

次优解频移补偿的频率与相位联合估计器

频率与相位联合估计器因适用于卫星、雷达、声呐等通信系统而备受关注。现有的联合估计器主要通过多次估计的方式提高估计精度,系统复杂度较高,运算量较大。为降低系统计算复杂度,对已有前后向子分段联合估计器做了两点改进:①使用相位加权法求频率偏差,解决相位折叠问题;②采用次优解拟合的方法和信号频域修正的方法,替换原估计器的频移补偿机制,避免了阈值设定和多次FFT运算的问题。理论分析和仿真实验表明,该方案在0 dB的信噪比和0.1△ω~0.4△ω的频偏环境下具有较好的估计性能,与改进前的估计器相比,虽然频率估计和相位估计的信噪比门限阈值分别上升了2 dB和3 dB,但可减少约60%运算量,适用于高速实时的通信环境。

一类分散滤波问题的最优及次优解

其中所有噪声皆为零均值Gauss白噪声,并记E[w(k)w^T(l)]=Q(k)δ_(kl),E[w_i(k)w_i^T(l)]=Q_i(k)δ_(kl),E[v_i(k)v_i^T(l)]=R_i(k)δ_(kl),δ_(kl)为Kronecker delta符号,v_i与w、w_i不相关。假定v_i,i=1...,N两两互不相关,即所考虑的系统拥有N个独立的量测向量。 我们的问题是:从子系统(3)、(4)的局部最小方差滤波器构造出关于大系统(1)、(2)的全局最优或次优滤波器。

国有控股上市公司治理结构制度变迁的次优路径

我国国有控股上市公司治理结构制度变迁路径依赖主要包括国有企业初始状态、产权安排和外部市场。在上述约束条件下 ,单边治理结构和共同治理结构都不可能实现帕累托效率最优化。为此 ,我们应放弃最优化路径 ,寻找治理结构制度变迁的次优路径 ,即在“股东主导模式”下 ,建立起附加约束的股东主导治理结构。

输电网的中长期动态整数规划——临界可行结构匹配法

本文提出用“临界可行结构匹配法来求解输电网的多阶段动态规划问题。方法的要点是:先对各个规划阶段分别作静态规划,搜索出各阶段的“临界可行结构”,由此形成动态规划的求解空间。然后在此空间中把不同阶段的临界可行结构进行匹配同时结合分枝定界法搜索得出动态最优解。实际系统的应用举例表明了本方法是实用的和十分快速的。

收发频谱不一致条件下的变换域通信系统基函数设计

针对变换域通信系统收发频谱不一致条件下接收端基函数存在错误而导致系统性能下降的问题,提出了具有信噪比次优解的基函数设计方法。详细分析了系统的收发过程,在此基础上研究了系统误码率的最优化与接收端基函数组成的关系,在收发频谱不一致而无法获得最优基函数的情况下,采用类似等增益合并的方法设计了接收端基函数,从而以该基函数完成数据解调。仿真结果表明:在单用户和多用户环境下,当收发频谱不一致比例较高时,接收端采用类似等增益合并的基函数设计方法可以完成系统的次优接收。在单用户环境下,相比不一致比例为40%时,次优接收方法的信噪比增益可达4dB左右,并且发送端频谱可用率为80%时,相比最优接收法的信噪比损失在1.5dB以内。

基于QoS的单播源路由算法研究

保证服务质量的QoS 路由是网络中解决QoS 问题的一项关键技术,QoS 路由的主要目标是为接入的业务选择满足服务质量要求的传输路径,同时保证全网资源的有效利用。围绕度量参数选择问题、寻路问题这两个方面,给出了一个基于源地址的单播QoS 次优解路由算法,并对其正确性进行了证明。

改进智能水滴算法在车辆调度问题中的应用

目的克服标准智能水滴(IWD)算法泥土含量更新对象较为单一的缺点,提高其求解车辆调度问题的全局搜索能力。方法在IWD算法基础上,设计一种改进智能水滴(IIWD)算法用于车辆调度问题的求解。引入次优解集合的概念,每次迭代结束后同时更新最优解集合和次优解集合中的泥土含量;设计浑沌扰动机制,对陷入局部最优解的智能水滴进行浑沌扰动;根据车辆调度问题的特点,提出求解车辆调度问题的IIWD算法。结果得到含有8条子路径,总行驶距离为842.60 km的最优调度方案,相对于标准IWD算法(941.35 km)和遗传算法(860.76 km)的求解结果分别缩短了98.75和18.16km。结论与遗传算法和标准IWD算法相比较,IIWD算法在求解车辆调度问题时收敛速度更快,全局优化能力更高。

加快启发式实时算法的收敛

LRTA 算法是一种实时搜索算法 ,若重复求解同样的规划任务 ,LRTA 将收敛于最短路径 .文中给出了通过改变值更新规则来加快实时算法收敛的一种方法 .实验表明它比LRTA

具有输入时滞的不确定线性系统的鲁棒镇定

研究了一类具有输入时变滞后的不确定线性系统的鲁棒控制器设计问题。以线性矩阵不等式的形式给出系统可镇定性的充分条件,系统的可镇定性不仅与输入时滞大小有关,而且与输入时滞的微分大小有关。一种新的凸优化算法被用于控制器设计,能保证在给定的不确定性范围内求得一个使系统镇定的次优解。

计算机算法和计算复杂性浅介

对计算复杂性的研究始于本世纪60年代末。当时离第一台电子计算机的发明已近20年。在这期间,计算机科学取得了巨大的成就,人们解决了为数众多靠人的笔难以完成的问题,但在某些问题面前却遇到了意想不到的困难。这些问题都是从理论上已证明可以用计算机解决的,解决这些问题的算法已编制出来。但是,所有这些的算法时间或存储空间的耗费都大得惊人。

两片式铝罐尺寸设计的优化模型

建立了两片式铝罐尺寸设计的优化模型,讨论了模型的两种次优解。通过测量数据,验证了可口可乐汽水355 m l罐型尺寸设计的次优性。

易拉罐尺寸设计的优化模型

建立了易拉罐尺寸设计的优化模型,得到了正圆柱形罐尺寸设计的最优解和上部为正圆台下部为正圆柱形罐以及CCB-1A型罐尺寸设计的次优解。作为例证,检验了椰树牌椰奶245ml罐尺寸设计的最优性和王老吉凉茶310ml罐及可口可乐汽水355ml罐尺寸设计的次优性,从而回答了2006年全国大学生数学建模竞赛C题所提出的问题。

基于连锁环网与改进离散粒子群算法的多目标配电网重构

配电网重构本质上是一个复杂的高维数非线性组合优化问题。为避免其不可行解的影响,同时实现快速寻优,提出了一种通过连锁环网矩阵快速判断粒子是否满足配电网拓扑约束的方法。采用基于Pareto准则的离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)以求解配电网重构多目标优化问题。从三方面对BPSO算法进行改进:改进粒子更新策略以提升新代粒子的可行概率;改进sigmoid函数同时提出邻域搜索机制以强化算法后期的收敛能力;提出基于次优解保留策略的小生境共享机制以改进群体最优粒子更新方式,进而强化算法的全局搜索能力。对IEEE33系统算例进行仿真,结果表明改进BPSO算法在求解含分布式电源(Distributed Generation,DG)的配电网重构多目标优化问题时,能够更加精确高效地收敛至Pareto最优前沿。

数学规划在证券组合优化投资中的应用

证券市场信息是一种具有不确定性的缺失信息.证券组合投资的收益是一个动态的波值。即模型要满足(达到)两个目标:利润最大1化和风险最小化。他们是互为前提的。没有绝对意义上的最优解。最优是相对的,也就是多目标决策下的次优解空间(或非劣解集)。在本文中我们在进行分析的基础上,建立一个合理的多目标初等模型,利用数学的方法将模型进化,使得模型易于求解。在此基础之上对模型做进一步的改进,使其趋于合理。

数学规划在证券组合优化投资中的应用

证券市场信息是一种具有不确定性的缺失信息.证券组合投资的收益是一个动态的波值。即模型都要满足(达到) 两个目标:1、利润最大化。2、风险最小化。利润最大化是在风险相对固定下的最大化。风险最小化是在利润相对固定下的最小化。他们是互为前提的。所以没有绝对意义上的最优解。最优是相对的,也就是多目标规划下的次优解空间(或非劣解集)。在本文中我们在进行分析的基础上,建立一个合理的初等模型,利用数学的方法将模型进化,得到一个适应一般情况的模型。并对模型做进一步的改进,使其趋于合理。

ι~1优化设计的连续性分析(英文)

本文研究ι1优化设计在一般情形下的连续性，本文的结论是文[1]的推广．首先，证明了ι忧优化设计在一般情形下次优解的存在性并给出了ι1优化设计的统一算法．然后，证明了ι1优化设计在一般情形下的连续性．这个结论是研究自适应ι1控制理论的基础．