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1.
主要研究了具有Lipschiz-type非线性多智能体系统的分布式优化问题.在多智能体网络中,每个个体都拥有一个代价函数,整个多智能体网络的好坏由这些代价函数的和来进行评判.在整个过程中,每个目标仅知道局部的交互信息和其自身代价函数的梯度.为了实现协同优化的目标,提出了一个新的分布式优化算法,运用李雅普诺夫稳定性分析的方法可以证明该算法能够保证所有智能体实现协同优化.最后进行数值仿真,成功地验证了该算法的正确性和可行性. 相似文献
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本文考虑了非连通通信模式下互联网网络的带宽资源优化分配问题,其目标是使得网络中每个节点独立地将流量以最优方式分配给给定的一个或多个下一跳节点.注意到用户在使用某些应用时有非弹性的服务需求,故将网络效用函数建模为非凹的函数.最大化一类非凹的效用函数,也就是要解决非凸的优化问题.为了解决上述问题,本文设计了一个序列的优化问题,该序列的优化问题的解会收敛到原问题的最优解.基于上述优化问题,设计了一种分布式的流量分配算法.本文中的结果是基于实分析和凸优化理论等理论得到的.应用本文的算法可以使得每个节点独立地更新流量分配策略,并且仅用到最少的局部信息.最后,通过数值仿真验证了算法的有效性. 相似文献
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针对网络化多智能体的分布式优化问题,本文讨论一种只利用邻居相对状态的符号信息的分布式算法.该算法不要求与图相关的权重矩阵是双随机矩阵.首先利用优化理论中的惩罚函数法解释该算法,然后分析算法在静态图上的收敛性以及收敛速度.与现有使用邻居相对状态的完整信息的分布式梯度下降算法相比,所提算法的收敛速度并没有本质上降低.另一方面,将所提算法扩展到确定性和随机性的时变图上,并给出相应的收敛性结论.最后,通过数值仿真实验验证算法的有效性. 相似文献
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针对实际环境中因麦克风阵列失配误差导致宽带波束形成器性能下降的问题,提出基于线性约束最小方差对角加载的稳健频率不变波束形成算法.该算法首先在线性约束最小方差准则的基础上,结合空间响应偏差函数,并对波束形成器权矢量的二范数施加不等式约束,再通过拉格朗日乘子法和凸优化工具箱CVX(ConVeX)分别在不等约束条件下求得权矢量的解析解和全局最佳解,以有效解决麦克风的增益、相位和位置等的不确定性造成的失配误差问题,提高频率不变波束器的稳健性.仿真结果表明:采用拉格朗日乘子法求解该算法的最优权矢量所得到的波束形成器对失配误差最不敏感,性能最稳健. 相似文献
5.
求解条件非线性最优扰动(Conditional Nonlinear Optimal Perturbation,CNOP)属约束最优化问题,一般采用基于伴随模式提供梯度信息的约束优化算法(简称ADJ)进行求解。当优化问题涉及不连续的"开关"过程时,传统优化算法的寻优能力会受到较大的影响。近年来遗传算法(Genetic Algorithm,GA)因其在非光滑优化问题中的鲁棒性备受关注,但GA的性能不仅与优化问题有关,还取决于遗传算子的配置。本文将一种新的约束GA(GA1)用于求解CNOP,并对GA1,ADJ及具有不同遗传算子配置的约束GA(GA2)求解含"开关"过程的CNOP时的性能进行了比较。数值试验结果显示,GA1和GA2的全局寻优能力明显优于ADJ,后者易于陷入局部最优;对于不同的初猜值(不同的初始种群),GA1求解的CNOP能够保持一个较为一致的空间结构,ADJ求解的CNOP呈现了明显的两种结构,一种代表的是全局CNOP,一种是局部CNOP。通过验证不同遗传策略对优化结果的影响发现,对不同的优化问题,采用合适的遗传策略以及合适的参数设置是获取更好优化结果的一种有效途径。 相似文献
6.
数值天气预报准确性直接取决于好的预报模式和初始场;资料同化方法就是一种有效的求解初始场方法.鉴于进化算法在求解这些数值问题方面的优越性,将进化策略算法应用到变分同化方法中,即将三维变分方法中的代价函数作为进化策略算法优化的目标函数,应用进化策略算法优化此目标函数,均衡背景场和观测场,以求得最优分析场.以Lorenz-63和Lorenz-96模式为例,进行了理想个例试验,与传统三维变分方法进行对比.试验结果表明经优化后的误差与传统方法相比非常一致,从而验证了进化策略算法在资料同化问题中应用的可行性. 相似文献
7.
为了更好地求解数独问题,提出一种新的求解方法:采用实数编码去除整数约束,同时采用0范数作为目标函数来保证解的稀疏性．在此基础上,根据RIP（Restricted Isometry Property）与KGG(Kashin Garnaev Gluskin)条件,用1范数近似0范数．最后引入松弛矢量,使1范数转换为一个凸线性规划问题．采用主对偶内点法求解该线性规划问题．实验表明：该方法对简单、中等、困难、恶魔级别的数独,可达到100％成功率;对最小提示数目的17数独,达到864％的成功率．另外,该算法耗时短,且与数独的难度无关．因此,该算法在成功率与运行时间上均优于约束规划与Sinkhorn算法 相似文献
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研究了面向网络攻击的无线传感器网络的分布式目标估计问题.由于测量范围有限,网络中只有部分传感器能测量到目标,而且节点受到随机的攻击从而使得测量值被注入虚假信息.在此背景下,本文提出了基于攻击检测识别策略的改进分布式卡尔曼滤波算法.在该算法中,节点首先基于设计给出的攻击识别阈值来判断其是否受到攻击,生成识别因子;然后以估计误差协方差的迹最小为信息融合原则来设计一致性卡尔曼滤波算法,对处于监测域内的运动目标进行分布式状态估计.同时,分析了算法的收敛性,明确给出了网络估计误差均方有界的随机攻击概率的充分条件.最后用数值仿真验证了算法的有效性和优越性. 相似文献
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大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型,并针对该模型的特点,设计改进混合蛙跳算法.通过调整可控精度,增加筛选准则和及时处理异常解等策略增强群体的多样性,降低遗漏最优解的风险,强化局部搜索能力,并提高算法的求解精度.以南京三日游个性化旅游路线推荐问题作为实例,收集南京市内知名景点的门票价格、开放时间、不同出行方式所需的时间和花费情况以及食宿费用等相关数据,基于改进混合蛙跳算法进行求解.实验结果表明,与改进前的方法相比,所提改进方法能够获取更优的路径解,推荐的路线能够更好地满足用户的个性需求. 相似文献
10.
针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足,本文提出一种自适应变化信息素总量的方式,使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进,增加蚁群搜索的目的性,降低陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,改进的蚁群算法提高了搜索能力和收敛速度,验证了算法的有效性和优越性. 相似文献
11.
提出了一种级联控制算法解决多无人艇（USVs）系统的分布式轨迹跟踪问题.这种控制算法可以分为两层：第一层是基于采样信息的分布式估计器,主要用于估计领航者的期望轨迹;第二层是每个无人艇的本地控制器,主要是结合滑模控制与神经网络径向基函数,在系统具有欠驱动、参数不确定性和扰动等因素的情况下,使其状态跟踪期望轨迹的本地估计值.为了求解上述跟踪控制问题,基于李雅普诺夫理论与级联系统理论,推导得到了所有无人艇位置状态收敛到期望轨迹的充分条件,并通过仿真结果验证了所提出控制方法的有效性与正确性. 相似文献
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本文研究了通信拓扑中具有非合作连边的一般线性多智能体系统的包含控制问题.系统中允许多个领导者的存在,这些领导者的状态可以通过它们与邻居领导者进行交互而动态地变化.采用最近邻居规则设计分布式控制协议,利用线性矩阵不等式技术和线性系统控制理论证明了跟随者的状态轨迹最终收敛到由领导者的状态轨迹及领导者相反轨迹生成的凸包中,成功解决了符号图上线性多智能体系统的包含控制问题.仿真结果验证了结论的正确性. 相似文献
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本文提出了基于KKT条件的稀疏编码算法.首先,将非凸非光滑的稀疏编码问题分解成两个凸非光滑问题;然后,巧妙地运用两个矩阵使两个凸非光滑问题转换成三个光滑凸优化问题,并通过KKT条件对三个问题进行求解,再通过凸优化理论证明三个问题在其对应规则下是非增的.最后,实验结果验证了算法的收敛性. 相似文献
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针对多维非高斯系统提出了最小熵控制方法,控制的目标是使系统的非高斯输出概率密度函数跟踪一个已知的联合概率密度函数.首先,根据系统模型和辅助映射,构建了系统状态、跟踪误差与扰动输入之间的泛函算子模型,然后基于梯度算法设计了递归的次优控制律,最后通过仿真验证了最小熵控制算法的有效性. 相似文献
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为了更好地实现全局优化,提出一种遗传模式搜索(Genetic Pattern Search,GPS)算法,该算法结合了遗传算法(GA)的强全局搜索能力与泛化模式搜索算法(PS)的强局部搜索能力.算法流程分为两步:首先是GA与PS联合实现粗搜索;其次是PS实现细搜索.实验对Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer、Woods测试函数进行搜索,表明GPS算法的成功率明显优于改进遗传算法与改进模式搜索算法,可作为一种有效可行的全局优化算法. 相似文献
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针对制造网格资源检索问题,提出了用区间方法描述制造资源与制造任务能力参数的思想,同时给出了能力参数从区间形式转化为确定值形式的具体转化规则.结合多目标优化思想,构造了基于距离的目标函数和遗传算子.采用基于非支配解的快速排序方法产生一组非支配解供用户选择.最后给出一个典型事例,验证该算法的有效性. 相似文献
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网络虚拟化技术通过对物理资源的抽象,可以有效解决现有互联网架构中存在的网络结构僵化、可扩展性差等问题.虚拟网络映射问题是指将用户发送的所有虚网请求映射到底层物理网络中,同时还要满足虚网请求中对各个资源的限制要求（如节点计算能力、链路带宽等）.从节点负载平衡的角度出发,在基于就近原则的虚网映射算法基础上,引入节点负载平衡的反馈机制,引导各个虚网请求更均匀地映射到底层物理网络中.另外,在k短路径算法机制中引入了当前链路资源占有率作为评价参考标准,这样可以尽可能均匀地分散链路压力.同时,在检验链路资源是否满足虚网请求的过程中,由于优先选中的链路资源占有率低,所以算法映射成功率高,映射耗时更短,虚拟网络映射效率得到了有效提高. 相似文献