检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：肖亦琛谢俊岳东黄崇鑫翁盛煊解相鹏王晓亮 210023 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号

本发明提出了一种基于分布式次梯度算法的电力系统无功功率最优控制方法，利用分布式次梯度算法对电力系统无功功率的分布进行优化求解，并按照最优解执行无功功率的分布控制。本发明能够减少集中式、半分布式控制下发生单点故障的概率... 详细信息

标准号: CN105870933B

本发明提出了一种基于分布式次梯度算法的电力系统无功功率最优控制方法，利用分布式次梯度算法对电力系统无功功率的分布进行优化求解，并按照最优解执行无功功率的分布控制。本发明能够减少集中式、半分布式控制下发生单点故障的概率，在改善电力系统运行状况的同时降低电力系统的损耗，并能灵活应用于不同规模和拓扑结构的电力系统中，不受某些特定错误的干扰。

关键词：电力系统无功功率次梯度算法电力系统运行分布式控制单点故障分布控制拓扑结构优化求解最优控制集中式最优解概率灵活应用

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一种基于改进次梯度算法的配电网阻塞管理方法

一种基于改进次梯度算法的配电网阻塞管理方法

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作者：林顺富刘志鹏施佳辉李东东边晓燕 200090 上海市杨浦区平凉路2103号

本发明公开了一种基于改进次梯度算法的配电网阻塞管理方法，包括：建立配网中柔性资源的通用状态空间模型，分析所述配网各主体间的信息交互过程；基于拉格朗日对偶函数的分布式优化策略，减轻所述配网系统运营商的运行负担并保障用户... 详细信息

标准号: CN113689031B

本发明公开了一种基于改进次梯度算法的配电网阻塞管理方法，包括：建立配网中柔性资源的通用状态空间模型，分析所述配网各主体间的信息交互过程；基于拉格朗日对偶函数的分布式优化策略，减轻所述配网系统运营商的运行负担并保障用户隐私；利用次梯度求解对偶函数，进而提出启发式迭代策略，自适应调整迭代步长并提高收敛速度。本发明克服了传统集中式调度的缺陷，实现了配网多主体系统的分布式调度，并且其算法收敛性能不依赖相关参数设置，算法较为简易不存在冗长的试错过程，相比于其他方法，本发明模型简单，对于阻塞管理具有实际意义。

关键词：配网对偶函数阻塞管理分布式优化策略信息交互过程配电网次梯度算法多主体系统分布式调度集中式调度自适应调整保障用户迭代策略空间模型配网系统算法收敛通用状态相关参数启发式运营商求解迭代算法收敛隐私简易改进分析

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基于分布式次梯度算法的电力系统无功功率最优控制方法

基于分布式次梯度算法的电力系统无功功率最优控制方法

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作者：肖亦琛谢俊岳东黄崇鑫翁盛煊解相鹏王晓亮 210023 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号

标准号: CN105870933A

关键词：电力系统无功功率次梯度算法电力系统运行分布式控制单点故障分布控制拓扑结构优化求解最优控制集中式最优解概率灵活应用

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无人机通信中的抗干扰模型及斯坦伯格博弈次梯度算法

无人机通信中的抗干扰模型及斯坦伯格博弈次梯度算法

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作者：任国春陈瑾徐逸凡徐煜华陈学强杨旸贾录良孔利君 210007 江苏省南京市秦淮区后标营路88号

本发明公开了一种无人机通信中的抗干扰模型及斯坦伯格博弈次梯度算法。模型为：在无人机群通信过程中，一个干扰机对用户通信实施干扰，无人机群内部也存在互干扰，干扰机与无人机群通过调整各自的传输功率以达到最大效用。算法为：首... 详细信息

标准号: CN108092729A

本发明公开了一种无人机通信中的抗干扰模型及斯坦伯格博弈次梯度算法。模型为：在无人机群通信过程中，一个干扰机对用户通信实施干扰，无人机群内部也存在互干扰，干扰机与无人机群通过调整各自的传输功率以达到最大效用。算法为：首先构建斯坦伯格博弈模型，博弈领导者为干扰机，博弈跟随者为无人机用户。无人机用户进行通信，智能干扰机根据无人机用户的传输功率，将其自身传输功率调整至最优，接着无人机用户根据智能干扰机的传输功率，将各自的传输功率调整为最优；循环交替进行功率调整，直至无人机用户和智能干扰机均收敛至最优传输功率。本发明模型完备，物理意义清晰，能够更好地刻画无人机通信中的抗干扰场景。

关键词：干扰机传输功率博弈无人机群传输功率调整抗干扰智能通信次梯度算法对用户通信博弈模型功率调整通信过程物理意义循环交替最大效用构建算法收敛刻画场景清晰

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基于模糊次梯度算法的分布式智能电网实时定价策略

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淮阴工学院学报 2024年第5期33卷 97-104页

作者：张莉秦远哲崔俊峰刘松涛淮阴工学院数理学院江苏淮安223003 昆士兰大学商业经济与法律学院澳大利亚布里斯班4702 江苏省水文水资源勘测局淮安分局江苏淮安223001

实时定价是智能电网需要研究的关键问题之一,社会福利最大化方法是研究分布式智能电网实时定价的重要方法。从电网系统的整体效益出发,兼顾供需双方利益,建立社会福利最大化的定价模型。在模型求解中,首先,基于对偶理论,将所建模型的求... 详细信息

实时定价是智能电网需要研究的关键问题之一,社会福利最大化方法是研究分布式智能电网实时定价的重要方法。从电网系统的整体效益出发,兼顾供需双方利益,建立社会福利最大化的定价模型。在模型求解中,首先,基于对偶理论,将所建模型的求解转化为其对偶问题的求解;其次,求解对偶问题,针对次梯度算法易出现振荡、求解效率低的问题,利用历史次梯度信息对传统次梯度算法进行改进,且基于模糊理论,采用隶属度函数确定迭代中历史次梯度的权重系数;最后,给出一个新的分布式实时定价算法。求解过程中,通过用电数据信息和供电数据信息的实时交互,获得实时电价,以及所有用户的用电量、供电商的供电量。数值仿真验证了所建定价模型的合理性以及给出的分布式算法的有效性。

关键词：实时电价对偶优化模糊理论次梯度算法

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多个体切换网络分布式量化次梯度优化算法

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计算机应用 2018年第2期38卷 509-515页

作者：李甲地马驰李德权王俊雅安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001

由于已有的分布式次梯度算法大多基于理想的假设:网络拓扑是有向平衡的,构成网络的个体间通信的是各个个体某个状态变量的完全精确的信息。针对更一般的非平衡切换网络以及实际生活中网络通道的带宽限制,提出一种基于有限量化信息通信... 详细信息

由于已有的分布式次梯度算法大多基于理想的假设:网络拓扑是有向平衡的,构成网络的个体间通信的是各个个体某个状态变量的完全精确的信息。针对更一般的非平衡切换网络以及实际生活中网络通道的带宽限制,提出一种基于有限量化信息通信的切换网络分布式量化次梯度优化算法。在非平衡切换网络中,通过设计具有有限量化水平的一致量化器使所有信息在发送之前都经过量化,利用非二次李雅普诺夫函数方法,证明了所提出的多个体分布式量化次梯度优化算法的收敛性。最后仿真实例验证了所提算法的有效性,而且通过调节量化水平参数,在相同的带宽条件下,可提高信息传输速率,使网络中的个体更快地达到一致。该方法弱化了对刻画网络拓扑的邻接矩阵的假设及对网络带宽的要求,更具实用性。

关键词：分布式优化非平衡有向图切换网络一致量化器非二次李雅普诺夫函数次梯度算法

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具有通信时延的多个体分布式次梯度优化算法

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2013年第5期36卷 559-565页

作者：刘军李德权安徽理工大学理学院安徽淮南232001

文章研究了存在通信时延情况下的多个体分布式次梯度优化算法。通过系统扩维,将存在通信时延情形的优化问题转化为无时延情形的优化问题,同时所得通信网络对应的邻接矩阵是一个所有主对角元素不必全为正数的随机矩阵,从而弱化了已有文... 详细信息

文章研究了存在通信时延情况下的多个体分布式次梯度优化算法。通过系统扩维,将存在通信时延情形的优化问题转化为无时延情形的优化问题,同时所得通信网络对应的邻接矩阵是一个所有主对角元素不必全为正数的随机矩阵,从而弱化了已有文献关于邻接矩阵的若干假定;进而利用不可逆Markov链的相关结论,证明了只要通信时延有上界,则优化算法最终仍然收敛,并发现通信时延会造成较大的迭代误差;最后通过仿真算例验证了文中算法的有效性。

关键词：分布式凸优化通信时延次梯度算法多个体系统随机矩阵

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切换网络分布式次梯度优化算法

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计算机科学 2018年第1期45卷 228-232页

作者：李甲地李德权安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001

研究了切换网络的多个体分布式次梯度优化算法。在有向切换网络是周期强连通的且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,利用非二次李雅普诺夫函数方法证明了所提多个体分布式次梯度优化算法的收敛性。最后,通过仿真实例验证了所提... 详细信息

研究了切换网络的多个体分布式次梯度优化算法。在有向切换网络是周期强连通的且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,利用非二次李雅普诺夫函数方法证明了所提多个体分布式次梯度优化算法的收敛性。最后,通过仿真实例验证了所提算法的有效性。

关键词：多个体网络分布式优化有向切换网络非二次李雅普诺夫函数次梯度算法

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切换网络分布式次梯度优化算法

切换网络分布式次梯度优化算法

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作者：李甲地安徽理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着复杂系统科学的发展,许多分布式算法可以通过借助多个体系统的方式来实现。由于许多集中式算法难以解决复杂系统的优化问题,因此,分布式算法研究得到越来越广泛的关注。目前分布式优化算法已广泛应用于人类生活的各个方面,... 详细信息

近年来,随着复杂系统科学的发展,许多分布式算法可以通过借助多个体系统的方式来实现。由于许多集中式算法难以解决复杂系统的优化问题,因此,分布式算法研究得到越来越广泛的关注。目前分布式优化算法已广泛应用于人类生活的各个方面,如银行等金融单位之间的信息存储与调用、城市交通的调度问题、因特网网络系统、集群式无人飞行器的编队飞行、卫星群的协调等。通过以上系统的共同点给出多个体系统的定义,由大量的具有一定自主能力的个体,通过系统中某些个体之间的局部信息传递耦合而成的大规模的网络化系统,系统中的每一个独立个体都具有自主决策、计算等能力并通过和周围邻居个体进行信息传递协调地完成复杂任务。与集中式算法相比较,分布式算法具有不需要系统全局信息,在复杂环境下具有极强的鲁棒性和适应能力,以及节约成本等优点。并且更重视通讯与个体之间协调在优化中起到的重要作用。因此,本文从多个体系统网络的网络拓扑条件以及个体之间的通讯两个方面进行研究。当多个体系统网络的运行环境极其恶劣时,会出现通信数据丢包、个体连边失效或者个体配备的传感器等设备出现不同的感知范围等故障,使得系统中个体间的进行互惠信息交流变得非常困难或不现实。因而研究多个体系统网络中个体间进行非互惠信息通信具有重要的实际意义。此外,大多数现有的分布式算法一般都基于一个理想化的假设:即构成系统网络的个体间通信的是每个个体状态变量的完全精确的信息。即在实际生活中,要求现实网络的信息传递通道具有无限的网络带宽,并且优化算法能够做到以无限的精度被精确执行。但是实际生活中的多个体系统是呈现空间立体分布的特点,并且因为实际中构成系统个体间信息通道材料性能的不同,使得信息通道存在有限的网络带宽限制,这最终导致了实际生活中,多个体系统中个体之间仅仅只能通过量化信息通信而不是精确信息。因此,本文先研究了有向非平衡切换网络中的一般分布式无约束凸优化问题。进一步地,将网络拓扑与量化信息通信统一考虑,重点研究了基于量化信息通信交流的有向非平衡切换网络的分布式无约束凸优化问题。论文主要内容和研究成果总结如下:一、研究有向非平衡切换网络的分布式次梯度优化算法。不同于已有文献中理想化的假设:假定有向网络拓扑必须是平衡的,这意味着多个体系统网络中个体间的信息交流是平衡的。而这一条件在实际应用中过于苛刻。因为多个体系统网络有空间分布的特性,个体间通常基于远程通信和无线传感网络实现信息共享。尤其是网络运行在非常恶劣的环境中,往往会造成系统网络个体间的通信网络是有向非平衡的。因此,考虑强连通的有向非平衡切换网络,降低对实际网络拓扑条件的要求,拓展了现有文献算法的适用范围。由于非平衡网络对应的邻接矩阵是随机的,利用过渡矩阵的方法对有向非平衡切换网络的分布式次梯度优化算法的分析有一定的困难,本文采用非二次李雅普诺夫函数方法,在有向非平衡切换网络是周期强连通的且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,证明了所提出的有向非平衡切换网络的分布式次梯度优化算法的收敛性,说明与已有有向平衡网络的分布式次梯度优化算法相比,两种算法在有向非平衡切换网络中运算都收敛到最优值的邻域内且收敛速度几乎相同;但明显地,本文所提出的分布式次梯度优化算法具有更小的迭代误差。接着通过几个仿真实例直观的验证了本文所提算法的有效性以及优势。二、采用有限水平动态一致量化策略,对有向非平衡切换网络的一般无约束分布式凸优化问题进行研究。如果多个体系统网络的个体之间通过某个个体某时刻的个体状态变量的完全的精确信息进行通信,也就是说,若个体之间进行信息传输的某个个体的状态变量是实值,则要求在实际网络中连接个体之间的信息通道必须具有无限的带宽,并且优化算法可以做到以无限的精度被准确执行。这就导致了在实际中的网络化系统中个体间通信的不可能是完全精确的信息。本文考虑有向非平衡切换网络中,个体间通过某个体状态变量的量化信息进行交流并且信息传输受无线通信网络带宽限制,提出了有向非平衡切换网络的分布式量化次梯度优化算法。因此统一考虑了网络拓扑条件以及量化信息通信,弱化已有文献对刻画网络拓扑的邻接矩阵的假设及对网络带宽的要求,更具实用性。利用非二次李雅普诺夫函数方法,证明本文所提出的有向非平衡切换网络的分布式量化次梯度优化算法的收敛性。最后利用计算机进行仿真试验直观表现了所提算法的有效性以及优越性。通过仿真试验结果分析表明:不论一个多个体系统的网络规模有多么大,只需要适当地选取所设计的有限水平动态一致量化器的参数,在同等的网络带宽下,算法不需要额外的通信成本用于通信反馈,降低网络中所有个体达到一致所需的信息量,节约成本。并且使多个体系统网络中的个体收敛更快,从而降低对网络带宽无限的依赖。综上所述,本文在有向非平衡切换网络是周期强连通的且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的以及次梯度有界的条件下,证明了

关键词：分布式优化多个体系统有向切换网络非平衡有向图一致量化器量化通信非二次李雅普诺夫函数次梯度算法

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有向拓扑下的分布式次梯度优化算法研究

有向拓扑下的分布式次梯度优化算法研究

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作者：尹艳辉南开大学

学位级别：硕士

多智能体系统(MAS，Multi-Agent System)的研究近年来成为学术界的研究热点。多智能体在交通控制、软件开发、商业管理等领域有广泛的应用。在多智能体系统中，各个智能体通过互相通信、协调合作，共同处理某些大型复杂的任务。多智能... 详细信息

多智能体系统(MAS，Multi-Agent System)的研究近年来成为学术界的研究热点。多智能体在交通控制、软件开发、商业管理等领域有广泛的应用。在多智能体系统中，各个智能体通过互相通信、协调合作，共同处理某些大型复杂的任务。多智能体协同控制的基本问题是一致性问题，即随着网络中信息交换，各智能体的部分或全部状态量达到一致。一致性算法在经典的编队控制、蜂拥问题、聚集问题中一致性算法有很好的应用。\n 然而，在现实的多智能体网络中，不仅要考虑一致性问题，还要考虑整个网络的优化问题。通常设计者有两方面的优化内容需要考虑:1.使系统的某个性能指标函数达到最小，这个指标函数通常被认为是各个智能体的独立的性能指标函数之和。2.网络拓扑结构的优化，主要是关于网络连通性的优化。解决第一个问题的经典方法是分布式次梯度优化算法，将经典一致性算法和次梯度算法相结合，最终达到状态量一致和成本函数和最小。\n 本文的主要内容和研究成果包括:\n 1.有向固定拓扑下，利用齐次有限马尔科夫链的遍历性质，提出了一种新的分布式次梯度算法。证明了在有向拓扑下，多智能体系统的状态可以达到一致性，但是不能收敛到全局目标函数的最优解集。利用齐次马氏链的相关性质，提出一种新的算法，既能够保证一致性，又能够实现优化目标。在步长满足一定条件时，对所提算法给出了严格的数学证明。并且通过仿真对比，验证了本算法的有效性。\n 2.无向固定拓扑下，对带有固定时延的分布式次梯度算法的收敛性证明。通过坐标变换，将有时延的模型变换为无时延的模型。原模型的邻接矩阵是双随机矩阵，而变换后的模型的邻接矩阵是单随机矩阵。证明了此时算法可以收敛到最优解集中的一个点，并且给出了实节点与虚节点的状态量的比值关系。仿真验证了本部分内容的正确性。\n 3.讨论了有向切换拓扑的收敛条件及收敛速度。首先通过定理描述切换拓扑下收敛结果与极限向量序列之间的关系。在加入比较严格的假设条件下（任意两个智能体的成本函数的最优解集相交非空），证明系统可以收敛到总体成本函数的最优解集。本文还定性分析了此情形下影响收敛速度的因素。提出了加快收敛速度的思路并且给出了一种可行的方案。\n 通过以上三个部分的讨论，详细的分析了当网络拓扑是有向时，分布式次梯度算法的收敛及优化情况，对大规模分布式网络的优化研究有重要的意义。

关键词：多智能体系统网络拓扑结构一致性算法次梯度算法协同控制

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