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凸多边形区域中的有限元方量校正
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作者 潘建华 《石油大学学报(自然科学版)》 CSCD 1993年第2期112-115,共4页
对凸多边形区域中的线性椭圆蛩方程.采用二次元插值对线性有限元解进行方量校正.使解的精度提高了二阶.
关键词 有限元 方量校正 凸多边形区域
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基于元胞自动机理论的紧急人员疏散模拟 被引量:10
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作者 郭玉荣 郭磊 肖岩 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期25-29,共5页
基于元胞自动机原理,建立了紧急情况下人群疏散模型,并利用Visual Basic6.0开发了可视化模拟仿真程序.在疏散模拟的仿真实现中,为了简化算法,使用墙体和障碍物把复杂建筑平面分割成凸多边形区域,然后利用门道把各个凸多边形区域联系起... 基于元胞自动机原理,建立了紧急情况下人群疏散模型,并利用Visual Basic6.0开发了可视化模拟仿真程序.在疏散模拟的仿真实现中,为了简化算法,使用墙体和障碍物把复杂建筑平面分割成凸多边形区域,然后利用门道把各个凸多边形区域联系起来构成一个整体的疏散平面空间.利用程序对建筑设计方案进行人员疏散模拟,可以找出建筑方案出现严重拥堵现象的临界人数,以论证建筑布局是否符合安全设计要求,并为建筑布局的改进提供参考. 展开更多
关键词 人员疏散 元胞自动机 疏散模拟 凸多边形区域
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具有通信时延的跟随者-多领导者聚集控制 被引量:3
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作者 刘学良 胥布工 谢立华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期649-654,共6页
本文考虑了一个连续时间多智能体系统跟随者-多领导者聚集控制问题.假设智能体之间的通信频道是有向的且存在时延.基于邻居原理,提出了一个新的跟踪协议.应用线性矩阵不等式技术和Lyapunov方法得到所有的跟随者都能够群集于由多个领导... 本文考虑了一个连续时间多智能体系统跟随者-多领导者聚集控制问题.假设智能体之间的通信频道是有向的且存在时延.基于邻居原理,提出了一个新的跟踪协议.应用线性矩阵不等式技术和Lyapunov方法得到所有的跟随者都能够群集于由多个领导者组成的凸多边形区域的充分条件.此外,并将文中结果推广到通信频道含有时延和噪声情形.最后,数值仿真验证了文中理论结果的有效性和正确性. 展开更多
关键词 多智能体系统 领导者-跟随者 协议 凸多边形区域 均方指数稳定
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二阶多智能体系统的跟随者-多领导者聚集控制 被引量:3
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作者 刘学良 胥布工 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期8-14,共7页
针对二阶连续时间多智能体系统的跟随者-多领导者集合聚集控制问题,假设每个领导者的运动速度为同一常数且它们之间没有通信,基于邻居原理,对网络没有通信限制(零通信时延)和有通信时延的情形,分别提出了一个新的控制协议;利用频域分析... 针对二阶连续时间多智能体系统的跟随者-多领导者集合聚集控制问题,假设每个领导者的运动速度为同一常数且它们之间没有通信,基于邻居原理,对网络没有通信限制(零通信时延)和有通信时延的情形,分别提出了一个新的控制协议;利用频域分析、矩阵理论和Nyquist稳定性判据,对零通信时延和有通信时延的情形,分别得到所有的跟随者都能够聚集于由多个动态领导者组成的凸多边形区域的充分条件;最后,通过数值仿真验证了文中所提控制协议的有效性和可行性. 展开更多
关键词 多智能体系统 聚集控制 控制协议 跟随者-多领导者集合 凸多边形区域
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具有通信时延的二阶多智能体系统包容控制 被引量:1
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作者 刘学良 张志 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第5期910-914,共5页
针对二阶连续时间多智能体系统包容控制问题,假设智能体之间的通信为有向通信且存在时变通信时延,基于代数图论、矩阵理论和Lyapunov分析方法,得到了所有的跟随者都能够最终汇聚于由多个动态领导者组成的凸包的充分条件。所得条件以线... 针对二阶连续时间多智能体系统包容控制问题,假设智能体之间的通信为有向通信且存在时变通信时延,基于代数图论、矩阵理论和Lyapunov分析方法,得到了所有的跟随者都能够最终汇聚于由多个动态领导者组成的凸包的充分条件。所得条件以线性矩阵不等式表示,且与通信时延的上界及其导数信息有关。最后,用一个数值仿真来验证其的主要结果表明。 展开更多
关键词 通信时延 多智能体系统 凸多边形区域 线性矩阵不等式
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二类不等式约束的条件极值的初等微积分解法
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作者 姚振坤 吴其苗 《远程教育杂志》 1998年第3期38-40,共3页
关于不等式约束的条件极值,是线性规划与非线性规划研究的问题,但对于二类比较特殊的问题,可用初等微积分方法求解。 一、max(min)Z=C<sub>1</sub>x+C<sub>2</sub>y s.t.ai<sub>1</sub>x+ai<s... 关于不等式约束的条件极值,是线性规划与非线性规划研究的问题,但对于二类比较特殊的问题,可用初等微积分方法求解。 一、max(min)Z=C<sub>1</sub>x+C<sub>2</sub>y s.t.ai<sub>1</sub>x+ai<sub>2</sub>y(≤,=,≥)bi(i=1,2,…m)若约束条件在ai<sub>1</sub>x+ai<sub>2</sub>y(≤,=,≥)bi(i=1,2,…m)在xy面上所表示的平面区域为凸多边形区域K,赋目标函数Z=C<sub>1</sub>x+C<sub>2</sub>y一个初始值,如Z=0,则C<sub>1</sub>x+C<sub>2</sub>y=0为xy面上的一条等值线, 展开更多
关键词 条件极值 初等微积分 不等式约束 等值线 非线性规划 凸多边形区域 原问题 约束条件 目标函数 最优解
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