1) hierarchical optimization of large scale systems
大系统递阶优化
4) hierarchical theory of large system
大系统递阶理论
1.
Emergency water transfer scheme on regional combating drought based on hierarchical theory of large system
基于大系统递阶理论的区域抗旱应急调水方案
5) hierarchical optimization
递阶优化
1.
Model of iron & steel enterprises group strategy production scheduling & planning based on theory of hierarchical optimization;
基于递阶优化的钢铁企业集团战略排产计划模型研究
2.
The fire distribution of different kinds of anti-aircraft missile s fire cell in aerial defence is analyzed under the optimal target distribution tactic,and a model is established to solve the problem of hierarchical optimization.
借助兵力交换的思想,从宏观层次上研究不同类型的防空导弹火力单元对空中目标的优化分配问题;分析在最优目标分配策略下区域防空中各类型防空导弹火力单元的火力分配问题,并建立了递阶优化的求解模型。
3.
To deal with the optimization control problem for large-scale systems using Hopfield network which easily converges local optimal solutions,hierarchical optimization network algorithm based on TCNN is proposed.
针对基于 Hopfield 优化网络的大系统优化控制算法易陷入局部最优值而无法得到全局最优值的问题,利用暂态混沌神经网络比 Hopfield 网络更为丰富的动力学特性,提出一种基于 TCNN 的递阶优化网络算法,此网络提高了对大系统稳态优化控制问题全局最优值搜索的能力。
6) hierarchical system
递阶系统
补充资料：大系统递阶控制理论
研究具有递阶结构的大系统的控制问题的理论。它包括大系统的分解和协调、最优控制和稳定性等。
一个递阶系统必须具备三个基本特征：①一个由多台决策器组成的多级控制结构，其中每一级包含有一定数量的决策器。上级决策器在数量上通常少于下级决策器，整个结构呈金字塔形。每级决策器都赋予一定的决策权，同级决策器可以并行工作。②信息只能在相邻级间垂直传送，由上向下的信息传递有优先权。各决策器通过它们的模型、目标函数和约束条件等实现关联。③整个系统有一个总体目标，而每个子系统有各自的局部目标。总体目标是各局部目标的一个保序函数，最常见的形式是总体目标等于诸局部目标的算术和。经过上级决策器对下级决策器的反复协调，各子系统的局部目标与整个系统的总体目标最终将同时达到极值。
大系统的分解和协调是递阶系统赖以建立的基础。分解就是把一个大系统分成若干子系统。分解的结果(不管这种分解是自然的还是概念的)产生一组有关联(耦合关系)的下级子系统。这组子系统可以在放宽关联约束之下各自求解，这样得到的解当然不可能是大系统的整体最优解。为了从整体上把握各子系统之间的关联，就需要在上级设置一个协调机构(协调器)，通过协调某些变量，不断调整下级各子系统间的关系。一旦关联约束条件成立，则在一组凸性的条件下(见非线性规划)，各子系统局部最优解的组合便成为大系统的整体最优解。据此选定的变量称为协调参数或协调变量。M.D.梅萨罗维茨等通过选择不同的协调变量，提出两种典型的分解协调方法──目标协调法和模型协调法。
70年代，递阶控制理论在以下两个方面得到了迅速发展。①建立了各种递阶控制最优化方法，其中比较突出的有：田村坦之的三级法和时延算法、非线性系统的哈桑－辛预估法、非线性系统的三级共态预估法，以及M.G.辛和A.铁脱里等提出的线性二次型系统的闭环控制法等。②初步形成统一方法。M.S.穆罕默特等把广义梯度法和拉格朗日对偶理论结合起来，提出一种统一方法。这种方法具有下列特点:在两级结构的上下关系方面,控制级（下级）和协调级(上级)的排序是无关紧要的；每一级包含的变量数不受限制；在多台计算机并行工作的情况下，可依据每级计算机的功能适当调配其解题任务。G.科恩在无限维凸规划(见非线性规划)的基础上，依据辅助问题原理和松弛原理，建立了另一种统一方法。这两种方法都可推出大多数分解协调算法，为探索新的算法开辟了途径。
参考书目
M.G.辛，A.铁脱里编著，周斌等译：《大系统的最优化及控制》,机械工业出版社，北京,1983。(M.G.Singhand A.Titli, Systems：Decomposition，Optimization and Control, Pergamon Press, Oxford, 1978.)
M.D.Mesarovic et al., Theory of Hierachical Multilevel Systems, Academic Press, New York, 1970.
一个递阶系统必须具备三个基本特征：①一个由多台决策器组成的多级控制结构，其中每一级包含有一定数量的决策器。上级决策器在数量上通常少于下级决策器，整个结构呈金字塔形。每级决策器都赋予一定的决策权，同级决策器可以并行工作。②信息只能在相邻级间垂直传送，由上向下的信息传递有优先权。各决策器通过它们的模型、目标函数和约束条件等实现关联。③整个系统有一个总体目标，而每个子系统有各自的局部目标。总体目标是各局部目标的一个保序函数，最常见的形式是总体目标等于诸局部目标的算术和。经过上级决策器对下级决策器的反复协调，各子系统的局部目标与整个系统的总体目标最终将同时达到极值。
大系统的分解和协调是递阶系统赖以建立的基础。分解就是把一个大系统分成若干子系统。分解的结果(不管这种分解是自然的还是概念的)产生一组有关联(耦合关系)的下级子系统。这组子系统可以在放宽关联约束之下各自求解，这样得到的解当然不可能是大系统的整体最优解。为了从整体上把握各子系统之间的关联，就需要在上级设置一个协调机构(协调器)，通过协调某些变量，不断调整下级各子系统间的关系。一旦关联约束条件成立，则在一组凸性的条件下(见非线性规划)，各子系统局部最优解的组合便成为大系统的整体最优解。据此选定的变量称为协调参数或协调变量。M.D.梅萨罗维茨等通过选择不同的协调变量，提出两种典型的分解协调方法──目标协调法和模型协调法。
70年代，递阶控制理论在以下两个方面得到了迅速发展。①建立了各种递阶控制最优化方法，其中比较突出的有：田村坦之的三级法和时延算法、非线性系统的哈桑－辛预估法、非线性系统的三级共态预估法，以及M.G.辛和A.铁脱里等提出的线性二次型系统的闭环控制法等。②初步形成统一方法。M.S.穆罕默特等把广义梯度法和拉格朗日对偶理论结合起来，提出一种统一方法。这种方法具有下列特点:在两级结构的上下关系方面,控制级（下级）和协调级(上级)的排序是无关紧要的；每一级包含的变量数不受限制；在多台计算机并行工作的情况下，可依据每级计算机的功能适当调配其解题任务。G.科恩在无限维凸规划(见非线性规划)的基础上，依据辅助问题原理和松弛原理，建立了另一种统一方法。这两种方法都可推出大多数分解协调算法，为探索新的算法开辟了途径。
参考书目
M.G.辛，A.铁脱里编著，周斌等译：《大系统的最优化及控制》,机械工业出版社，北京,1983。(M.G.Singhand A.Titli, Systems：Decomposition，Optimization and Control, Pergamon Press, Oxford, 1978.)
M.D.Mesarovic et al., Theory of Hierachical Multilevel Systems, Academic Press, New York, 1970.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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