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智能控制、进化论与人机交互

北京理工大学学报 1997年第3期17卷 263-267页

作者：吴沧浦北京理工大学自动控制系

论述了智能控制领域的发展动力及其包括通行含义在内的多种含义，根据当今工程实践对控制技术的要求，智能控制中蕴含的智能应具有复杂的递阶结构，从生物智能与进化论的观点对智能控制中智能的递阶结构进行了分析，着重指出进化过程是... 详细信息

论述了智能控制领域的发展动力及其包括通行含义在内的多种含义，根据当今工程实践对控制技术的要求，智能控制中蕴含的智能应具有复杂的递阶结构，从生物智能与进化论的观点对智能控制中智能的递阶结构进行了分析，着重指出进化过程是自然界的过程而非智能过程，生物智能本身也处于进化中。作为智能控制中重要技术之一的智能计算，人机交互对之起着重要作用。

关键词：智能控制智能系统人机交互递阶结构

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优化新技术的进展与自动控制

控制理论与应用 1994年第1期11卷 106-109页

作者：吴沧浦北京理工大学自动控制系

优化新技术的进展与自动控制吴沧浦（北京理工大学自动控制系，１０００８１）１引言优化技术在自动控制小几乎是无处不在的．在控制系统的建模与辨识中，各种类型的控制系统的设计（从简单的ＰＩＤ控制系统到复杂的离散事件系统的设计... 详细信息

优化新技术的进展与自动控制吴沧浦（北京理工大学自动控制系，１０００８１）１引言优化技术在自动控制小几乎是无处不在的．在控制系统的建模与辨识中，各种类型的控制系统的设计（从简单的ＰＩＤ控制系统到复杂的离散事件系统的设计）中，在各种不同要求的控制咱适应控...

关键词：自动控制最佳化

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系统优化方法中的并行处理与神经网络技术

控制理论与应用 1992年第3期9卷 309-312页

作者：吴沧浦北京理工大学自动控制系 100081

自然界中存在许多系统优化的现象,例如,动力系统稳定时其能量达到最小,钟乳石的外形遵循多指标最优化的准则,生物的进化遵循某种最优地适应外界环境的准则等。在人类改造包括其自身的自然界的活动中,对于面临的任何要完成一定任务的问题... 详细信息

自然界中存在许多系统优化的现象,例如,动力系统稳定时其能量达到最小,钟乳石的外形遵循多指标最优化的准则,生物的进化遵循某种最优地适应外界环境的准则等。在人类改造包括其自身的自然界的活动中,对于面临的任何要完成一定任务的问题,只要问题的解决方法不只一个,就存在从可供选择的方法中选取在某种意义下最优方法的问题。因此不难理解,为什么从古典的控制理论时期就出现了优化的问题和方法,例如Wiener滤波和自寻最优点控制等。而在现代控制理论中,优化更成为其主要中心思想之一。

关键词：并行处理神经网络系统优化

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一种动态大系统实时递阶控制方法

北京理工大学学报 1997年第3期17卷 287-291页

作者：侯增广吴沧浦北京理工大学自动控制系

为了克服数值计算方法的困难，给出了一种用于求解动态大系统递阶优化控制问题的神经网络模型。构成该神经网络的局部优化子网络和协调子网络同时工作，给出最优解，具有很高的求解效率，并且该网络具有全局渐近稳定性。

关键词：动态大系统优化递阶控制神经网络

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有效的自适应λ即时差异学习(英文)

Journal of Beijing Institute of Technology 1999年第3期8卷 251-257页

作者：毕金波吴沧浦北京理工大学自动控制系北京100081

目的　寻求更有效的解决延迟强化学习任务的基于即时差异的学习算法．方法　针对吸收马氏决策过程提出一种λ取值具有自适应性的基于截断ＴＤ（ λ）的Ｑ学习算法，并在计算机上实现了该算法．结果与结论　在最短路径搜索问题上... 详细信息

目的　寻求更有效的解决延迟强化学习任务的基于即时差异的学习算法．方法　针对吸收马氏决策过程提出一种λ取值具有自适应性的基于截断ＴＤ（ λ）的Ｑ学习算法，并在计算机上实现了该算法．结果与结论　在最短路径搜索问题上的仿真研究表明采用自适应λ的基于截断ＴＤ（λ）的Ｑ学习能够加速算法收敛。

关键词：动态规划延迟强化学习吸收马尔可夫过程即时差异学习 Q学习

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精确求解一类动态规划问题的神经网络

控制与决策 1996年第2期11卷 261-265,271页

作者：黄西士吴沧浦清华大学自动化系北京理工大学

根据一类动态规划问题（ＤＦＤＰ）的特点，提出一种能够精确求解此问题的神经网络（ＬＤＰＮＮ）。ＬＤＰＮＮ具有结构简单、易于硬件实现、求解速度快并且能够求得精确最优解等优点，特别适合于大规模动态规划问题的求解。在复杂系统... 详细信息

根据一类动态规划问题（ＤＦＤＰ）的特点，提出一种能够精确求解此问题的神经网络（ＬＤＰＮＮ）。ＬＤＰＮＮ具有结构简单、易于硬件实现、求解速度快并且能够求得精确最优解等优点，特别适合于大规模动态规划问题的求解。在复杂系统的实时优化与控制等方面具有广阔的应用前景。

关键词：神经网络动态规划最优控制广义Lagrange乘子法

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多步 R 学习算法(英文)

Journal of Beijing Institute of Technology 1999年第3期8卷 245-250页

作者：胡光华吴沧浦北京理工大学自动控制系北京100081

目的　讨论平均准则下控制马氏链的强化学习算法，在事先未知状态转移矩阵及报酬函数的条件下，通过试凑法寻找使得长期每阶段期望平均报酬最大的最优控制策略．方法　结合平均报酬问题的一步学习算法和即时差分学习算法，提出了一种... 详细信息

目的　讨论平均准则下控制马氏链的强化学习算法，在事先未知状态转移矩阵及报酬函数的条件下，通过试凑法寻找使得长期每阶段期望平均报酬最大的最优控制策略．方法　结合平均报酬问题的一步学习算法和即时差分学习算法，提出了一种多步强化学习算法——— Ｒ（ λ）学习算法．结果与结论　新算法使得已有的Ｒ学习算法成为其λ＝０时的特例．同时它也是折扣报酬Ｑ（λ）学习算法到平均报酬问题的自然推广．仿真结果表明λ取中间值的Ｒ（ λ）学习算法明显优于一步的Ｒ学习算法．

关键词：强化学习平均报酬 R学习 Markov决策过程即时差分学习

基于Web的决策支持系统界面开发的一种面向对象框架

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计算机工程与设计 2002年第11期23卷 59-62页

作者：黄健昌吴沧浦北京理工大学自动控制系北京100081

随着Internet/Intranet在现代企业中的广泛应用,基于Internet/Intranet的决策支持系统已成为一个亟待研究的新领域。许多学者已经对如何把面向对象的编程思想运用到模型管理系统和数据库管理系统中作了大量的研究,但对于界面开发方面的... 详细信息

随着Internet/Intranet在现代企业中的广泛应用,基于Internet/Intranet的决策支持系统已成为一个亟待研究的新领域。许多学者已经对如何把面向对象的编程思想运用到模型管理系统和数据库管理系统中作了大量的研究,但对于界面开发方面的研究还很少。提出了针对基于Web的决策支持系统界面开发的一种面向对象的框架。与传统的方法（如HTML/CGI）相比,这个框架具有鲁棒性、可重用性、可扩展性等优点。最后给出了仿真实例。

关键词： Web 决策支持系统界面开发面向对象框架用户界面 Internet Intranet

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基于Span压缩的相对值迭代算法(英文)

运筹学学报 1999年第2期3卷 1-9页

作者：胡光华吴沧浦北京理工大学自动控制系北京100081

本文研究平均报酬马氏决策过程（MDP）的相对值迭代算法．给出了span半范数压缩因子的一个表达式，证明了该因子小于1时本文绘出的相对值迭代算法及小步长相对值迭代算法均收敛到其最优解．

关键词：马氏决策过程 Span压缩相对值迭代算法