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为研究路口交通信号灯的实时最优控制问题, 提出一种以最小化等待时间为目标的多阶段决策模型. 该模型利用最短绿灯和红灯时间的结构特征, 通过合理选择系统状态和控制变量压缩了模型规模, 进而提出了前向动态规划算法以高效得到最优解. 数值实验显示, 对比于固定时长的周期性控制可以节省路口车辆的等待时间; 对比基于混合整数规划的求解方法, 可以提高求解效率, 满足实时控制的要求.
为了获得非线性离散时间系统的最优控制策略, 基于自适应动态规划的原理, 提出了一种带误差限的自适应动态规划方法. 对于一个任意的状态, 用一个有限长度的控制序列近似最优控制序列, 使性能指标与最优性能指标的误差在一个较小的范围内. 选取一个非线性离散时间系统对算法的性能进行数值实验, 结果验证了该算法的有效性, 用较少的计算代价获得了近似最优的控制策略.
在求解一维连续型动态规划问题的自创算法—–离散近似迭代法的基础上, 结合双收敛方法, 对多维连续型动态规划问题进行计算. 该算法的基本思路为: 在给定其他状态向量序列的基础上, 每次对一个状态变量序列进行离散近似迭代, 并找出该状态变量的最优序列, 直到所有状态向量序列都检查完. 当模型为非凸非凹动态规划时, 证明了该算法的收敛性; 当模型为凸动态规划时, 证明了该算法的线性收敛性. 最后, 通过...
针对交通流模型的强非线性、不确定性等特点, 提出了基于近似动态规划的交通流模型参数辨识算法. 该算法具有自学习和自适应的特性, 不依赖于被控对象的解析模型. 严格的理论推导证明了这种参数辨识方案的收敛性,仿真结果验证了所提出算法的有效性.
由于在产品不同生命周期阶段市场竞争具有不同的特征,因此企业采取的市场战略也有较大的差别。应用物流系统的动态评价方法,研究了有效支撑企业产品市场竞争战略的物流系统应该具有的关键性特征,并在此基础上分析了如何组织企业内外部的物流资源,使得物流系统成本最小化的动态规划问题。
提出了企业管理信息化需要进行动态规划的观点和动态规划管理的内容。在分析了企业管理信息化动态规划的原则和方法后,提出了基于核心业务的能力扩张策略和基于战略联盟的雁行拉动策略这两种企业管理信息化动态规划的策略。
基于直觉模糊集理论的思想与方法,探讨多阶段决策问题.运用分析技巧,构建直觉模糊集比较可能度公式及区间直觉模糊集比较可能度公式.在普通动态规划的基础上,提出区间直觉模糊动态规划及其最优解的概念,建立相应的数学模型及其最优解的算法,并指出直觉模糊动态规划是区间直觉模糊动态规划的特例.通过算例分析,说明了算法的合理性和可行性.为不确定动态规划和直觉模糊集理论的应用研究提供了新的思路.

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