本文研究了异步离散时间多智能体系统的约束共识问题，其中每个智能体在达成共识时都需要位于封闭的凸约束集内。 假定通信图是有向的，不平衡的，动态变化的。 另外，假定它们的并集图在有限长度的某些间隔之间是牢固连接的。 为了处理代理之间的异步通信，可以通过添加新的代理将原始异步系统等效地转换为同步系统。 通过利用凸集上的投影特性，可以估算从新构建的系统中的智能体状态到所有智能体约束集的交集的距离。 基于此估计，通过显示新构建系统的线性部分收敛并且非线性部分随时间消失，证明了原始系统已达成共识。 最后，提供了两个数值示例来说明理论结果的有效性。

遗传算法在资源受限项目调度中的应用 在项目管理领域，资源受限项目调度问题（Resource-Constrained Project Scheduling Problem, RCPSP）是一个重要的研究课题。它主要考虑如何在有限资源的约束下，合理安排项目中各个活动的执行顺序，以最小化项目的完成时间或者最大化资源利用效率。这个问题属于组合优化的范畴，由于其潜在的广泛应用背景，吸引了众多学者的关注。 本研究探讨了一种具有有限抢占次数的资源受限项目调度问题（Preemptive Resource-Constrained Project Scheduling Problem, PRCPSP），其目标是通过最小化项目的总工期（makespan）来优化资源分配。该问题的难点在于活动可以被中断，但是中断的次数是有限制的（最多M次），这为问题带来了额外的复杂性。 为了有效解决这一问题，研究者们提出了一种有效的遗传算法。该算法的主要思路是通过动态规划将资源分配问题转化为经典的0-1背包问题，利用伪多项式时间复杂度进行求解。同时，算法还开发了一种调度改进方法，通过在活动列表中移除并重新调度每个活动来进一步提升所得调度方案的质量。结合资源分配和调度改进方法，提出的遗传算法能够有效处理所考虑问题，并以最小化总工期为目标。 在实际应用中，项目管理者需要根据活动要求和资源可用性为不同时间段的活动分配资源。资源的动态状态是通过构建资源片段链（resource-fragment chain）来维护的。由于需要处理有限抢占，算法在设计上必须能够充分考虑活动的中断情况，并且在活动中断后能够合理地继续或重新安排这些活动的资源分配。 通过对标准测试集J30和J120进行计算实验，证明了所提出的算法在有限抢占情况下是现有文献中最具有竞争力的算法之一。这里J30和J120指的是国际上通用的资源受限项目调度问题测试集，这类测试集包含一系列标准化的项目实例，用于评估各种调度算法的有效性和效率。 关键词包括抢占（Pre-emption）、资源受限项目调度问题（Resource-constrained project scheduling problem）、资源分配（Resource allocation）和遗传算法（Genetic algorithm）。这些关键词准确地描述了文章的核心内容以及研究的重点领域。 总结而言，本研究通过对资源分配和调度改进方法的创新，提出了一种高效的遗传算法，有效地解决了具有有限抢占次数的资源受限项目调度问题。该算法不仅能够动态处理项目中活动的中断和重新调度，而且在多个标准测试集上验证了其高效性和竞争力，为实际项目管理提供了有力的工具和理论支持。

在数学领域，特别是运筹学和非线性分析的研究中，向量变分不等式（Vector Variational Inequality, VVI）作为一种强有力的数学工具，已经广泛应用于各种优化问题。其中，带约束向量变分不等式（Constrained Vector Variational Inequality, CVVI）更是处理实际问题中众多约束条件的关键模型。本文由杨虎和姚斌共同撰写，提出了一种基于像空间分析技术的新方法来研究CVVI问题，并引入了导向距离函数和非线性正则弱分离函数，进而构建了间隙函数（Gap Function）和确定误差限（Error Bounds），为带约束优化问题的求解提供了新的视角和工具。 在研究之初，作者引入了导向距离函数的概念。导向距离函数是一种度量函数，可以表示为从一个点到一个集合的最短距离。在向量变分不等式的框架下，导向距离函数使得研究者能够对解的空间进行有效的区分，特别是针对那些满足约束条件的解。通过将导向距离函数与像空间分析相结合，作者构建了一个新的非线性正则弱分离函数。这种分离函数利用非线性特性，对约束条件下的变量取值进行区分，从而为后续的间隙函数和误差限的推导提供了坚实的基础。 间隙函数是优化领域中的一个重要概念，它能够为解的存在性和优化问题的性能提供评估。在CVVI的背景下，间隙函数能够帮助研究者理解解集与可行解之间的关系，并且量化解的最优性。杨虎和姚斌所构建的间隙函数，正是基于他们所提出的非线性正则弱分离函数，从而为CVVI问题的求解提供了新的理论工具。 然而，单凭间隙函数的研究，还不足以充分理解CVVI问题的复杂性。因此，作者进一步引入了误差限的概念。误差限是指在解集和可行解之间存在的一种度量关系，它能够为解集与最优解之间的距离提供一个上界估计。通过分析误差限，研究者不仅可以估计出解集和可行解之间的差距，还可以为优化问题的求解策略和算法设计提供理论依据。这一概念在实际应用中尤为重要，因为误差限的存在使得问题的求解更具可操作性和准确性。 杨虎和姚斌的这项研究不仅在理论上有新的突破，而且在实际应用中也有重要的意义。向量变分不等式的理论研究背景广泛，从Gianessi在有限维空间中的首次提出到后来学者的深入研究，该领域的工作已经涵盖有限维和无限维空间中的各种情况。本文的研究，为这一系列的研究工作增添了新的内容，特别是在带约束条件下的优化问题研究上，提供了新的视角和方法。 值得注意的是，向量变分不等式在工程设计、经济规划等决策优化问题中有着广泛的应用。通过本文提出的间隙函数和误差限的研究方法，可以为这些实际问题提供更加精确的理论指导和解决方案。在实际操作中，这将有助于改进算法的性能，提高求解问题的效率，并且可以更好地理解问题的本质。 杨虎和姚斌的这篇论文，为带约束向量变分不等式的理论研究开辟了新的道路，同时也为实际应用中带约束的优化问题提供了解决方案。通过导向距离函数和非线性正则弱分离函数的引入，间隙函数和误差限的构建，以及对现有研究的继承和发展，本文为向量变分不等式的研究做出了贡献，并为相关领域的决策优化提供了理论支持。

在过去的几十年中，受自然启发的优化算法因其适用于有效解决具有挑战性的优化问题而引起了研究人员的极大关注。 许多智能系统需要一个优秀的约束优化方案来充当人工智能系统。 人工电场算法（AEFA）是一种智能设计的人工系统，其目的是处理功能优化。 AEFA 的工作原理是库仑静电力定律和牛顿运动定律。 本文通过引入新的速度和位置边界策略扩展了 AEFA 算法以解决约束优化问题。 这些边界导致粒子在问题域内相互交互，并且允许它们单独从问题空间中学习。 它们还通过控制粒子的位置更新来帮助在探索和开发之间取得更好的平衡。 使用 AEFA-C 解决了具有挑战性的 IEEE CEC 2017 约束基准集 28 个问题和 5 个多维非线性结构设计优化问题，测试了所提出方案的有效性和效率。 AEFA-C 的比较研究是使用九种最先进的算法进行的，包括一些 IEEE CEC 2017 竞争对手。 比较研究、统计分析和

求解线性可分离变量凸优化的非精确交替方向法，顾国勇，何炳生，Alternating direction method (ADM) has been well studied in the context of linearly constrained convex programming problems. In the last few years, we have witnessed a number of n

由于物联网中的很多设备都是资源受限型的，即只有少量的内存空间和有限的计算能力，所以传统的HTTP协议应用在物联网上就显得过于庞大而不适用。 IETF的CoRE工作组提出了一种基于REST架构的CoAP协议。CoAP是6LowPAN协议栈中的应用层协议。该文在详细介绍了CoAP协议的内容、特点和交互模型后，在uIPv6 START KIT无线网络开发套件上，使用Contiki嵌入式操作系统，不仅在浏览器端实现了CoAP协议而且用自己编写的客户端程序实现了CoAP协议，增加了和数据库之间的交互功能，从而实现了在Web界面上不仅可以查看实时数据，还可以查看历史数据的功能。 英文版，带目录标签

离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合 约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu，J.，D. Li和Y. Xi（2013）中提出的思想的尝试。 “不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。” IET控制理论与应用7（5）：707-719。 看 。 提供了可与或结合使用的matlab代码。 假定所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。 如果不是，则必须安装它们，在主脚本中取消注释几行，并相应地进行更改。 MATLAB mfiles 主要脚本 主脚本是文件“ Example_Constrained”。 只需在提示符后键入名称，脚本将负责运行本文中给出的示例。 请记住在调用之前为yalmip，sedumi或mosek设置路径。 在脚本中，您将找到以下几行： addpath（genpath（'〜/ Documents / MATLAB / yalmip'）） addpath（genpath（'〜/ Documents / MATLAB / cvx / sedumi'）） addpath（genpath（'〜/ Documents / MATLAB / cvx /

CLM 使用 OpenCV 在 C/C++ 中实现 CLM（约束局部模型）

DNA Tile Assembly for Degree-Constrained Minimum Spanning Tree

安装 您可以通过两种方式使用此库。 首先，可能最简单的方法是使用pip和PyPi： pip install landscapes 您也可以直接从此git repo安装： pip install git+https://github.com/nathanrooy/landscapes 最后，您始终可以克隆/下载此存储库并按原样使用。 wget https://github.com/nathanrooy/landscapes/archive/master.zip unzip master.zip cd landscapes-master 可用函数来自： single_objective 功能名称 方法 方面 ackley() 2个 Ackley N.2 ackley_n2() 2个 阿吉曼 adjiman() 2个 弹药 amgm() ñ 巴特尔斯·康恩 bartel