国家自然科学基金(60674015)
- 作品数：9 被引量：71H指数：3
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- Sliding Mode Control for Neutral Delay Systems with Unmatched Uncertainties
- This paper deals with the problem of sliding mode control for a class of uncertain neutral delay systems.In th...
- Ho Daniel W.C.
- 关键词：UNCERTAINTIES
- 文献传递
- 一种基于模糊-比例积分双模控制的主动队列管理算法被引量：4
- 2008年
- 通过将模糊推理方法和PI算法相结合,提出了一种新的主动队列管理(AQM)算法——基于模糊-比例积分(Fuzzy-PI)的双模态控制主动队列管理算法——Fuzzy-PI AQM算法。该算法的基本思想是当偏差很大时,使用模糊逻辑控制,当偏差小于某一阈值时,则切换到PI控制,从而将模糊逻辑控制的鲁棒性强和收敛速度快的特点与PI控制稳态性能好的特点有机地结合起来,实现对网络拥塞的有效控制。而且,由于在设计模糊控制器时采用了合成推理的查表法,极大地提高了模糊控制的实时效果,节省内存空间,优化了路由器的控制性能。仿真结果表明:Fuzzy-PIAQM算法的性能优于传统的PI算法,对队列控制能力强,鲁棒性好,能很好地抵抗突发性业务的干扰,更适合工作在瞬息万变的动态网络环境中。
- 罗鸣牛玉刚王行愚孙培林
- 关键词：主动队列管理自适应
- 基于加强型价格的随机指数标记算法被引量：2
- 2009年
- 随机指数标记算法(REM)是一种有效的主动队列管理算法,但存在队列收敛性差、对网络环境变化响应慢等问题。通过理论分析表明REM算法类似于PI控制策略,感知网络拥塞的能力不足。为克服上述缺点,提出了基于加强型价格的随机指数标记算法(EPREM)。EPREM在原价格中增加数据包到达速率的变化率,得到加强型的价格,同时引入带宽缓存比例因子指导新增参数λ的设定。在NS2中的仿真实验结果表明:相对于REM算法,EPREM提高了收敛速率,增强了算法对网络环境变化的适应性。
- 汪浩牛玉刚
- 关键词：网络拥塞控制主动队列管理随机指数标记
- 一种基于RBF网络的参数自调整REM算法被引量：2
- 2010年
- 针对传统的随机指数标记(Random Exponential Marking,REM)算法存在参数难以调整的缺陷,提出了一种改进型主动队列管理算法——基于RBF网络的参数自调整REM算法。利用RBF神经网络动态地对算法参数进行调整,使其能够适应不断变化的网络环境。该算法将REM算法在一定条件下近似为比例积分控制,使REM算法参数调节近似等效于比例积分系数的调节,简化了参数调节,提高了算法的实时性。仿真实验表明:该算法优于传统的REM算法,具有良好的鲁棒性及较快的调节速率。
- 陈炳卿牛玉刚
- 关键词：网络拥塞控制主动队列管理比例积分控制
- 存在输入时滞的不确定系统的滑模控制被引量：3
- 2010年
- 考虑存在输入时滞情况下不确定系统的滑模控制问题,其中被控系统存在状态不确定和控制输入不确定性。通过设计一种新的积分型滑模切换面,不仅可以保证系统状态轨迹从初始状态开始就位于指定的切换面上,而且能够适应系统参数的摄动。给出了保证闭环系统渐近稳定的充分条件。仿真实验结果验证了本文算法的有效性。
- 夏康陈蓓牛玉刚
- 关键词：输入时滞不确定性滑模控制线性矩阵不等式
- 一种基于粒子群算法的轮式机器人路径规划被引量：6
- 2010年
- 针对轮式机器人具有非完整性约束的情况,为了优化机器人路径,提出了利用粒子群算法处理轮式机器人在滚动窗口内的路径优化问题。根据机器人当前滚动窗口内的障碍物信息进行避障和趋向目标运动,同时在充分考虑轮式机器人运动特性的基础上构建了一个符合其非完整性约束和避障要求的适应度函数,从而能较好地满足实时避障的要求。为了尽量减少可行区域由于障碍物建模造成的损失,提出了采用改进的栅格法进行建模,该方法较全面地考虑了障碍物的外形尺寸。仿真实验证明上述方法的正确性和有效性。
- 陈宜航牛玉刚
- 关键词：粒子群算法轮式机器人路径规划
- 基于粗糙集理论的客户关系管理被引量：3
- 2008年
- 粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。本文介绍了粗糙集的基本理论,通过决策属性支持度定义的条件属性对决策属性重要性的启发式信息,求取决策表的最小约简。并将该方法用于对企业客户进行分类,为客户关系管理的决策支持提供了新的解决方法。
- 王家星牛玉刚
- 关键词：粗糙集属性约简客户关系管理
- 一种遗传蚁群算法的机器人路径规划方法被引量：50
- 2010年
- 研究遗传算法和蚁群算法可作为新兴的智能优化算法,在解决多目标、非线性的组合优化问题上表现出了传统优化算法无可比拟的优越性。基于将两种智能优化算法动态融合的思想提出了一种新的遗传蚁群算法(GA-ACO)。与已有的将遗传算子引入蚁群算法的结合方式不同之处在于,GA-ACO算法第一阶段采用了遗传算法生成初始信息素分布,在第二阶段采用蚁群算法求出最优解,从而有效地结合了遗传算法的快速收敛性和蚁群算法的信息正反馈机制。仿真结果表明,在具有深度陷阱的特殊障碍物环境下,应用GA-ACO算法求解机器人路径规划问题可以得到较好的的结果。
- 何娟涂中英牛玉刚
- 关键词：遗传算法蚁群算法机器人路径规划
- 一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法被引量：1
- 2009年
- 针对PI主动队列管理算法存在调节时间长和鲁棒性差的缺点,提出了一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法(IMC PD-PID)。其突出特点是控制器参数整定方便,由于采用了积分分离的方法,使其既保持了积分作用,又减小了超调量。仿真结果表明:该算法较PI算法有更小的超调量,队列收敛速度明显加快。
- 罗鸣牛玉刚
- 关键词：网络拥塞控制主动队列管理内模控制积分分离
- 一种基于内模PID控制的主动队列管理算法被引量：1
- 2007年
- 针对传统主动队列管理中PID控制存在的参数不易整定等缺点,通过引入内模控制思想,提出了一种基于内模控制的PID控制器(IMC-PID),其突出特点是控制器仅有一个参数需要整定。将IMC-PID应用于网络拥塞控制中,得到了一种新的主动队列管理(AQM)算法——IMC-PID算法。仿真实验表明,IMC-PID算法有较强的鲁棒适应性及较快的队长调节速率。
- 罗鸣牛玉刚
- 关键词：网络拥塞控制主动队列管理内模控制PID
