控制系统的满意优化方法研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 满意优化在优化理论中的意义 | 第13-14页 |
| 1.1.2 满意优化在优化控制中的意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 决策理论满意思想研究现状 | 第16页 |
| 1.2.2 模糊理论满意思想研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 效用理论满意思想研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.4 基于模型的满意优化方法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的研究思路、主要贡献及论文内容组织 | 第19-22页 |
| 第2章 满意理论基本知识 | 第22-28页 |
| 2.1 满意准则 | 第22-23页 |
| 2.1.1 偏序 | 第22页 |
| 2.1.2 满意准则的数学描述 | 第22-23页 |
| 2.2 测度理论的基本概念及定理 | 第23-26页 |
| 2.2.1 可测集与测度 | 第23-24页 |
| 2.2.2 简单函数及积分 | 第24页 |
| 2.2.3 分解定理、绝对连续及奇异性 | 第24-25页 |
| 2.2.4 Radon-Nikodyr定理 | 第25-26页 |
| 2.3 概率测度与模糊测度 | 第26页 |
| 2.3.1 概率测度 | 第26页 |
| 2.3.2 Sugeno模糊测度 | 第26页 |
| 2.4 Lyapunov稳定性理论 | 第26-28页 |
| 第3章 满意优化的特点及结构研究 | 第28-40页 |
| 3.1 满意优化的基本结构 | 第28-29页 |
| 3.2 满意优化的基本特点研究 | 第29-30页 |
| 3.3 满意度函数的多样性 | 第30-35页 |
| 3.3.1 模糊满意度函数 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于神经网络的满意度函数 | 第31-32页 |
| 3.3.3 线性型满意度函数 | 第32-33页 |
| 3.3.4 多响应满意度函数 | 第33-35页 |
| 3.4 两类多指标满意度函数的建立 | 第35-38页 |
| 3.4.1 多指标样本统计满意度函数 | 第35-37页 |
| 3.4.2 多指标特征选择满意度函数 | 第37-38页 |
| 3.5 满意优化结构图 | 第38-39页 |
| 3.6 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 模糊理论满意优化方法 | 第40-57页 |
| 4.1 模糊控制发展过程及特点 | 第40-41页 |
| 4.2 模糊理论的满意特性 | 第41-48页 |
| 4.2.1 模糊理论的满意逻辑基础 | 第41-42页 |
| 4.2.2 模糊测度及积分 | 第42-43页 |
| 4.2.3 模糊测度的计算 | 第43-45页 |
| 4.2.4 指标集模糊测度及积分 | 第45-48页 |
| 4.3 模糊系统基本类型 | 第48-50页 |
| 4.3.1 T-S模糊系统 | 第48-49页 |
| 4.3.2 模糊基函数模糊系统 | 第49页 |
| 4.3.3 标准可加性模糊系统 | 第49-50页 |
| 4.4 基于模糊约束域的满意控制 | 第50-56页 |
| 4.4.1 基于模糊边界的满意优化 | 第50-53页 |
| 4.4.2 基于指标模糊测度的满意优化 | 第53-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-57页 |
| 第5章 测度理论满意优化方法 | 第57-81页 |
| 5.1 满意决策基本性质 | 第57-60页 |
| 5.2 控制系统状态空间的概率测度 | 第60-65页 |
| 5.2.1 马尔可夫链 | 第60-61页 |
| 5.2.2 转移概率函数 | 第61-63页 |
| 5.2.3 控制指标转移概率函数 | 第63-65页 |
| 5.3 指标测度空间满意优化方法 | 第65-73页 |
| 5.3.1 指标集约束调整序列 | 第65页 |
| 5.3.2 σ-类指标集序列 | 第65-66页 |
| 5.3.3 σ-类指标测度扩张 | 第66-68页 |
| 5.3.4 指标偏序下的效用测度及测度扩张 | 第68-70页 |
| 5.3.5 模糊满意测度 | 第70-73页 |
| 5.4 测度理论满意准则 | 第73-74页 |
| 5.4.1 有约束、多指标满意控制测度模型 | 第73页 |
| 5.4.2 状态测度空间满意准则 | 第73-74页 |
| 5.5 指标测度满意优化算法仿真 | 第74-80页 |
| 5.5.1 四旋翼飞行器PID控制算法 | 第74-75页 |
| 5.5.2 俯仰角控制 | 第75-77页 |
| 5.5.3 横滚角控制 | 第77-78页 |
| 5.5.4 偏转角控制 | 第78-80页 |
| 5.6 小结 | 第80-81页 |
| 第6章 效用理论满意优化方法 | 第81-115页 |
| 6.1 效用理论基础 | 第81-86页 |
| 6.1.1 效用理论的公理化过程 | 第81-83页 |
| 6.1.2 效用函数及其存在性条件 | 第83-85页 |
| 6.1.3 多效用准则 | 第85-86页 |
| 6.2 有约束、多指标控制系统的效用理论满意准则 | 第86-88页 |
| 6.3 基于指标域的效用测度满意协调 | 第88-96页 |
| 6.3.1 指标域满意协调效用模型 | 第89-90页 |
| 6.3.2 有效域的单调集类 | 第90-93页 |
| 6.3.3 效用函数及其基本特性 | 第93-96页 |
| 6.4 基于测度函数的效用满意策略 | 第96-102页 |
| 6.4.1 多指标测度效用满意准则 | 第96-99页 |
| 6.4.2 多指标测度效用满意理论 | 第99-102页 |
| 6.5 效用理论满意控制策略 | 第102-111页 |
| 6.5.1 基于非线性系统的效用满意策略 | 第102-105页 |
| 6.5.2 基于CLF稳定性的效用满意策略 | 第105-111页 |
| 6.6 多指标控制系统的效用测度满意优化算例 | 第111-113页 |
| 6.6.1 单回路控制系统 | 第111页 |
| 6.6.2 效用测度满意优化算法 | 第111-113页 |
| 6.7 小结 | 第113-115页 |
| 第7章 满意优化算法分析 | 第115-125页 |
| 7.1 满意优化逆问题及灵敏度分析 | 第115-119页 |
| 7.1.1 满意优化逆问题 | 第115-116页 |
| 7.1.2 判断函数 | 第116-117页 |
| 7.1.3 基于灵敏度的满意度函数协调 | 第117-119页 |
| 7.2 概率门量子进化算法 | 第119-124页 |
| 7.2.1 量子进化算法 | 第119-121页 |
| 7.2.2 量子概率门 | 第121-122页 |
| 7.2.3 概率门量子进化算法的概率分析 | 第122页 |
| 7.2.4 概率门量子进化算法步骤 | 第122-123页 |
| 7.2.5 典型测试函数 | 第123-124页 |
| 7.3 小结 | 第124-125页 |
| 第8章 结论与展望 | 第125-127页 |
| 8.1 论文总结 | 第125-126页 |
| 8.2 今后工作展望 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-139页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第139-140页 |
