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为了能更好地跟踪状态变量可观测的参数未知线性系统的参考轨迹，将模型参考自适应控制与迭代学习控制相结合，提出了线性模型参考自适应迭代学习控制算法(MRAILC)。设计了控制器结构并提出了迭代学习控制律。利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论证明了当迭代次数趋于无穷时，跟踪误差在有限时间区间上一致收敛到零。仿真结果验证了算法的有效性。
面向级联失效的加权网络负载容量非线性模型鲁棒性优化
复杂网络 级联失效 负载容量模型 粒子群优化算法
2012/2/26
在考虑网络负载容量关系的情况下, 研究加权网络中的级联失效现象. 提出了负载容量非线性模型, 并针对模型参数的多目标优化问题, 通过理论分析确定其影响因素. 以级联失效前后网络连通性测度的比值作为鲁棒性测度, 以网络容量与负载的比值平均数作为网络成本测度, 采用基于拥挤距离排序的多目标粒子群优化算法(MOPSO-CD) 对参数进行优化. 最后通过在模拟网络和实际网络中进行的仿真比较, 验证了优化后...