简介：针对多智能体系统的跟踪及编队控制问题,研究其分布式预测控制器的设计方法。考虑时变通讯拓扑情况,在优化问题中附加一项辅助约束,保证了优化问题的递归可行性及多智能体系统的闭环指数稳定性。在每个采样时刻,各智能体根据通讯拓扑实时更新其代价函数及辅助约束,通过求解带有状态、输入及辅助约束的优化问题来计算其控制输入。仿真结果验证了结论的有效性。

简介：在弱信号情况下,一种易于实现且性能渐近于Neyman-Pearson处理器的结构称为局部最优处理器。利用分叉噪声构造了一类局部最优处理器,证实了这类处理器对于非零噪声强度具有最大输出输入信噪比增益,即局部最优处理器性能的噪声增强现象。

简介：分析了包含两种个体的逻辑网络的时滞优化控制。其中第1种被称为机器的个体策略是固定的;第2种被称为人的个体具有自适应性,即能根据系统的整体状态做出策略的调整。以矩阵的半张量积作为逻辑分析的工具,分析了在状态时滞和输入时滞的影响下使人的收益最大的最优控制问题。理论分析显示状态时滞导致最优控制策略的周期长度增加,但人的最大收益值不会改变。最后提出仿真算法,其数值结果与理论结果一致。

简介：本文根据货运列车编组调度性质和特征,将博弈论思想应用于货运列车编组调度这一复杂工程领域。抽象描述了典型编组站的场区结构,根据编组站＂到、解、编、发＂四个基本作业过程,明确了货车编组调度的工作流程。按照模块化思想,分析、设计了货运列车进站、解编、发车博弈调度流程图。基于时间成本与技术成本考虑,合理设定了编组调度效率评价指标、优化目标及约束条件,建立了基于博弈理论的货运列车编组调度多目标优化模型。

简介：研究灾难环境下翼伞空投机器人系统轨迹规划问题,基于简化的翼伞系统质点模型,采用混沌粒子群优化算法对翼伞系统归航轨迹进行寻优。该方法采用非均匀B样条技术实现最优控制规律的参数化,将翼伞系统轨迹规划的最优控制问题转换成参数优化问题,进而运用混沌粒子群优化算法进行寻优计算。轨迹规划的控制曲线是光滑的,利于电机对翼伞系统的操纵伞绳实施控制。仿真结果表明,该方法对翼伞系统的轨迹规划控制是有效的。

简介：为解决具有一般非线性形式和不确定参数的多智能体系统的协调控制问题,设计了非线性分布式反馈控制器,使得多智能体系统鲁棒渐近跟踪参考信号或者鲁棒渐近抑制干扰。在所考虑的多智能体系统中,将动态领导者或者环境干扰看作是产生参考信号或者干扰信号的外部系统。最后,给出一个仿真算例,验证所得结果的有效性。

简介：为了控制车辆在交叉路口顺畅通行,本文在介绍交通信号灯系统结构、运行模式及工作流程的基础上,分析了系统控制中不同策略的方法,使用在不同的时段采用不同的路口控制模式,自适应地控制车辆通行时间,并根据路口间距采用不同的开启时刻以及使用交通诱导策略,减少车辆等待时间,提高车辆通行效率,保证整个交通系统的高效流通,而且通过车载标签及时掌握的车速、车型和交通量等交通信息可以为该路段远期规划的交通预测提供基础数据,对智能交通控制具有很大的指导意义。