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《西安理工大学》 2001年
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复杂系统的若干问题研究

杨恒占  
【摘要】:大系统问题和多模型自适应控制问题是复杂系统中两个比较典型的问 题。对于大系统问题来说,如果其目标函数可分,利用传统的递阶优化理 论可以解决其控制和优化问题。并且,为了解决传统递阶优化算法中因迭 代导致优化时间过长的问题,有的研究者提出了基于Hopfield网络的可分 大系统智能稳态优化算法,大大减少了优化时间。但是,如果系统的目标 函数是不可分的,上述算法则无法解决,为此,有的研究者提出利用多目 标优化技术将不可分问题首先转化为可分问题再进行解决。但是,它同样 具有迭代算法的缺点,即优化时间太长。对于多模型自适应控制问题来说, 现有的基于概率加权方式构成的多模型自适应控制,在系统参数发生改变 时,往往需要经过较长时间才能寻找到相应的控制策略,从而严重影响了 系统的整体性能,必须加以改进,才能满足实际需要。为此,本文对这两 类复杂系统进行了认真的研究。 为了解决上述不可分大系统问题,本文首先对可分大系统问题进行了 描述,并简要概括了可分大系统的两种递阶算法——关联平衡法和关联预 测法,同时对基于Hopfield网络的可分大系统智能稳态优化算法进行了分 析。接着引入多目标优化技术,利用原始-对偶算法将不可分问题首先转化 为可分问题。在此基础上,本文认真研究了Hopfield神经网络,通过对不 可分稳态大系统递阶优化问题的一系列转换,将其约束函数并入目标函数, 分别建立了基于关联平衡法和关联预测法的不可分大系统的Hopfield网络 递阶优化控制模型,并从理论上证明了该网络的稳定性和最优性,解决了 传统大系统递阶优化方法中的迭代问题。这种网络实际上是一种三层结构, 即分解层、协调层和局部决策层。它具有非迭代性和快速性的优点,甚至 逼近最优解,是解决不可分大系统递阶优化问题的新途径,极具有研究价 值。 在解决了上述不可分大系统问题的基础上,为了使便该方法更加实用化, 本文又尝试实现不可分大系统的Hopfield网络递阶优化控制的模拟优化电 路。为此,首先对一般二次优化问题的模拟优化网络进行了研究,并结合 实例,基于模拟优化器的思想,构造了基于罚函数和基于Lagrange函数的 不可分大系统的模拟递阶优化网络。通过研究电路中信息反馈问题,实现 了不可分大系统的Hopfield网络模拟优化电路。这种模拟实现电路可以消 除等式和不等式的约束误差,进一步提高优化精度。更重要的是,这种模 拟优化器的优化时间非常短暂,能够满足某些特定场合的需要,值得更深 入的研究。 针对多模型自适应控制问题,本文首先对多模型自适应控制的研究进 展进行了介绍。多模型自适应控制的基本思想就是多参考模型和多控制器 方法,基于“分割简化,分别击破”的思想,对复杂系统进行有效的控制。 多模型自适应控制给那些具有高度不确定性的、快时变的复杂系统提供了 一种行之有效的控制手段。多模型自适应控制的策略有两个方向——基于 概率加权方式构成的多模型自适应控制和基于切换策略构成的多模型自适 2 两女埋厂人学帧I:学位沦义 应控制。本文针对具有未知参数的线性系统,主要对基于后验概率加权方 式的自适应控制算法进行了认真研究,针对其反应较慢的缺陷,认真分析 了控制与辨识这一对矛盾结合体的关系,提出了一种改进算法,从而大大 提高了系统的控制性能。在此基础上,为了提高该算法的鲁棒性,研究了 该算法中的信息流向,给出了该算法的模糊自适应控制方法。该模糊多模 型自适应控制算法的原理就是首先为描述对象不确定性的每个模型设计满 足要求的控制器,在系统运行过程中,根据各控制器的预测输出与系统实 际输出的偏差,模糊决择器则不断的实时对系统做出辨识,并据此判定各 子模型与被控系统在当前动态特性上接近的程度,以此作为各子模型对被 控系统的控制权重,被控系统的实际控制作用就是各控制器输出的加权综 合值。在本部分最后,给出了详细例子进行说明。 大系统问题和多模型自适应控制问题是目前国际控制界广泛重视的两 个复杂系统问题。本文对不可分大系统问题和多模型自适应控制问题进行 了认真的研究,并提出了若干问题的解决方法,有关定理也给出了详细认 真的证明。
【学位授予单位】:西安理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP11;TP13

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 吴峰;杨晨阳;田亚飞;毛士艺;;实现线性约束最小功率滤波器的迭带辅助矢量算法[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
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2 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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6 李华文;船舶交通管理系统经济社会影响评价研究[D];大连海事大学;2010年
7 梁燕军;海洋平台非线性系统最优减振控制研究[D];中国海洋大学;2010年
8 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
9 张城明;非线性时滞系统最优控制及在海洋平台减振控制中的应用研究[D];中国海洋大学;2010年
10 陆济湘;三维物体建模和场景构造技术研究[D];华中科技大学;2010年
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1 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
2 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
3 李安新;BP神经网络研究与硬件实现[D];山东科技大学;2010年
4 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
5 张永宾;居住区景观设计方案评价方法初探[D];中南林业科技大学;2009年
6 张力淼;农村电力网规划计算机辅助设计系统的研究[D];郑州大学;2010年
7 张峰;丘陵山区重力式村镇供水管网优化及安全调控研究[D];山东农业大学;2010年
8 马玉辉;徂徕山森林公园生态公益林健康评价及经营决策研究[D];山东农业大学;2010年
9 吴国强;无人机航迹跟踪控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 孙敬武;基于周期图和神经网络船舶运动预报方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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1 李艳君;基于博弈论的交通控制与诱导一体化模型的研究[D];天津大学;2003年
【二级引证文献】
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1 易俊华;城市道路交叉路口交通信号模糊控制系统设计与实现[D];中南大学;2010年
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5 刘新杰;城市交通控制系统与交通流诱导系统协同策略研究[D];吉林大学;2007年
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8 杨朝;基于多智能体和Q-学习的交通控制与诱导协同方法研究[D];吉林大学;2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 叶仲泉,张邦礼,曹长修;Minimax神经网络收敛性分析[J];信息与控制;1997年01期
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【相似文献】
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10 曾建潮;崔志华;;群体行为仿真与群体智能算法[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年
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2 李学勤;眼学与科学二者不可分[N];中国艺术报;2003年
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8 王镇岭;复杂系统、科学引文网的研究[D];青岛大学;2006年
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10 柏仲干;复杂系统Bayes可靠性评估方法研究及其应用软件的研制[D];国防科学技术大学;2003年
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