基于multi-agent的分布式专家系统原理及应用

基于Intemet/Intranet松耦合环境设计分布式选矿专家系统,采用面向agent(智能体)的系统开发方法和multi-agent分布协作求解模式,采用异构异质agent,即agent可建构于广域网、局域网和单处理器紧耦合模式,且求解agent可以是基于符号系统、神经网络、遗传算法等agent的协作.此外,建立了统一的知识库标准,基于关系数据模式表征了传统的规则、框架、语义网络及谓词逻辑等知识表示方法.其中,基于数据库引导及搜索技术实现了正向推理机制及反向推理机制,易于agent之间知识的传输,大大提高了通信效率;基于DCOM技术,以C++构建框架类加速了agent的实现.以矿石可选性预测求解为例,实现了多agent协作求解的仿真系统,较好地验证了所提出的理论模型及框架.     

基于离散Lagrange方法的分布式SAT问题求解

基于对离散Lagrange方法(DLM)的扩充，提出一个分布式SAT求解算法：EDLMSAT。求解过程中，单个Agent的行为由预先定义的EDLM规则所决定，这些局部的行为聚集起来，形成整个系统对问题的求解趋势。设计了一些对3-SAT基准问题的模拟实验，实验结果表明了这个算法良好的求解性能。     

基于多Agent的网络流量管理方法

针对当前网络流量管理中存在的问题,提出一种基于多agent的网络流量管理,其基本思想是将管理功能分成若干组成部分,分别由软件agent实现,这些agetn分布在网络中,相互间进行商和协作,实现自动化和自适应的网络流量管理,为了证明其技术可行性,专门建立发基于agent的网络流量管理实验系统,对该系统的评估表明,多agent非常适合于开发分布式网络流量管理系统,具有实时性高、可扩充性好、自治能力强的特点,而且与现有方法相比,这种系统的建立、修改和升级更加经济。     

基于权值加密的隐私安全分布式约束满足问题求解

隐私安全的分布式约束满足问题(distributed constraint satisfaction problem,DisCSP)求解算法可以很好地满足信息敏感的分布式组合求解问题的需要,为了获得更好的求解效率,提出了一种基于权值加密的隐私安全DisCSP的求解算法,对DisCSP问题中的约束基于不同的隐私权值进行加密求解;不需要增加额外的agent进行隐私约束的一致性检查,实现分布式的安全求解策略;对于可能出现的推理信息,用随机选择策略来避免信息泄漏.试验表明,该算法可以减少信息的传递量和计算的复杂性,因而具有更好的求解效率.     

分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。     

分布式多agent系统在飞行冲突解脱中的应用

为解决固定航路上飞行冲突探测与解脱(conflict detection and resolution,CDR)的问题,本文提出一种基于高度层分配的解脱方法,并利用分布式多agent系统(multi-agent system,MAS)进行算法求解。首先建立固定航路网络图对管制扇区进行建模;然后分析影响高度层分配的主要因素,并建立高度层使用优先权的评价模型;最后,设计基于合同网协议的多agent系统,将目前依靠管制员的集中调配模式,转变为路口agent和航空器agent之间自主进行通信、协商和协作的分布式冲突解脱模式。仿真实验表明:高度层分配方法是可行的,与传统调整航向或速度的方法相比,该方法更接近实际情况,同时设计的分布式多agent系统算法能够快速找到高度层分配的最优解,为CDR问题提供了新的解决思路。     

基于局部供求平衡的P2P流媒体数据缓存

提出了基于局部供求平衡的数据缓存模型,并利用分布式一致性算法实现了模型的分布式求解.实验表明,在适当的邻居选择机制配合下,该模型能够有效提升P2P流媒体系统的播放性能,减少区域间的网络流量.     

基于MAS的分布式智能故障诊断模型与关键技术研究

现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统，将多agent技术引入复杂故障诊断领域，是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试．讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程，设计了一种agent诊断系统结构及其原型系统，对诊断问题任务辨识、分解、各agent的内部诊断机制、多agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究．并重点描述了诊断agent的领域知识表示及多agent诊断系统的组织模型和各任务agent的功能定义，具体分析了诊断问题的故障分解与控制策略．在一电力企业安全监控系统的应用中，该模型能快速、准确地进行故障成因分析，给出合理的、建设性的决策意见，取得了与专家相似的诊断结果．克服了以往监控诊断系统的很多不足，提高了企业的安全运行效率．同时，与传统的诊断方法相比．体现了auent技术的特有优势．     

基于多agent的VMI模式实现

供应商管理库存(VMI)是提高多企业供应链管理效率问题中库存控制方面的有效手段．根据VMI的特点，本文给出了一个敏捷、协作和安全的基于协调器的多agent框架实现的分布式VMI模型，使得供应商可以在现有遗留系统的基础上就通过网络管理零售商的库存．     

多agent系统的路径诱导算法的研究及在智能交通系统中的应用

针对目前智能交通系统中关于路径、时间、费用等综合因素考虑的复杂问题，本文提出了一种基于多agent系统的路径诱导算法，根据分布式柔性约束协商方法，综合考虑了路径、时间、费用等因素，为智能交通系统的路径诱导问题提出了一种新的解决方法。     

用Hopfield神经网络求解一类Markov链的客户关系管理模型

以客户关系管理(custom er re lationsh ip m anage-m en t,CRM)的数学模型为背景,研究了如何用Hop fie ld神经网络构建一类M arkov链表述的CRM的客户分类分析和评价的计算模型。从一种不同于现CRM的对客户关系评价的思路入手,用M arkov链建模。分析该类马氏链建立的CRM数学模型的特点(无限次交易),分析连续Hop fie ld神经网络计算的内在特点。从矩阵结构和求逆的角度,发现这两个不同概念模型的数学模型具有相同的特点。研究结果将该类马氏链的CRM模型计算同Hop fie ld神经网络计算关联起来。这表明可以用连续Hop fie ld神经网络计算该类M arkov链的CRM模型。     

软件人情感控制广义模型

借鉴大系统控制论中广义模型化方法,建立了软件人情感控制的广义模型. 提出了行为受理智和情感共同控制的观点. 从功能上将软件人情感控制模型划分为感觉模型、思维模型和行为模型,并给出了感觉模型、思维模型、行为模型三者之间的关系模型以及思维模型和行为模型两者之间的关系模型.     

MRS-GARCH模型在沪深股指波动中的应用研究?

考虑MRS-GARCH模型中存在的"路径依赖"问题,采用混合Gibbs抽样与EM算法的两步MCEM-MCML法求参数的极大似然估计,避免了对原模型的简化或近似而导致的信息损失及估计精度下降.以上证综指和深圳成指日(周)收益数据为样本,利用MRS-GARCH模型对沪深股市收益波动进行估计.结果表明:沪深股市存在显著的高、低波动状态,处于低波动状态的可能性更大,持续时间更长.与MS、Gray及Klassen模型相比,MRS-GARCH模型估计的波动状态持续性有所降低.比较各模型的BIC值,MRS-GARCH模型的拟合性能最优.     

基于BIM技术的岩土工程信息模型数值计算功能实现方法

当前岩土工程信息模型更多地应用于可视化展示,一直没能深入到岩土工程的实际应用当中,很难直接进行岩土工程专业分析。究其主要原因,是缺乏将岩土BIM模型转换成计算模型的渠道。通过数据转换,研究岩土工程模型计算功能实现方法,建立BIM模型与计算模型间的映射关系,来解决这一难题。考虑岩土BIM模型和有限元模型的特点,根据等效刚度法,研究计算驱动的岩土工程BIM模型的概化方法。针对岩土BIM模型的数值计算功能需求,聚焦计算网格剖分环节,基于开源TetGen程序,对BIM模型进行四面体剖分,发展面向数值计算的BIM模型网格剖分技术。进一步,建立四面体网格模型与计算模型的信息一一映射关系,实现BIM软件与岩土工程通用数值分析软件之间的数据转换和信息交换,打通了复杂岩土BIM模型向计算模型转换的关键环节。最后,通过两个工程实例验证所提出的岩土BIM模型计算功能实现方法的可行性与有效性。     

复杂断块油藏三维地质模型的多级定量评价

为了定量评价和不断提升三维地质模型的质量,在明确研究区研究目的及地质特征的基础上,通过选取多个关键指标,同时运用层次分析法求取准确权重,并且依据研究区开发阶段及地质资料数量和质量制定合理的标准,利用实际模型与标准进行对比,得出各个指标的实际得分,通过低分项找出模型的不足,最终经过累计得分定量评价三维地质模型的整体质量。研究认为,研究区的构造模型与沉积相模型质量良好,而属性模型质量相对较差,最终模型得78分,质量中等,有一定提升空间,通过加深研究区地质认识及建模方法优选和多样化,新地质模型较评价前模型有了较大幅度的提升,最终模型得94分。三维地质模型定量评价体系不仅具有定量评价模型质量的作用,而且还具有指出模型不足优势,从而达到不断提升模型质量的效果。     

基于图形语法的UML模型转换方法

模型驱动的软件开发生命周期的核心是模型转换过程.例如从初始的分析模型出发,并行的进行分析模型的迭代,以及分析模型到设计子模型的转换过程,并支持最终两种模型的合并.为了允许迭代的和并行的对各个精化模型进行修改,利用图形语法辅助模型的精化和合成,可以有效的实现转换过程的精确性和一致性.该项研究可以作为模型自动生成技术以及模型驱动体系结构(MDA)的基础性工作.     

城市产业规划的经济分析模型库设计

针对城市产业规划中经济分析模型的复杂化特点,从减少模型库冗余性的角度,提出5条模型库设计原则,区分部件模型与执行模型,以可执行文件为部件模型形式,以数据序列描述执行模型,通过代数式数据化和执行模型数据化,增强了关系数据库的知识表达能力,改善了模型的可读性,并给出了混合型模型库管理系统的逻辑设计.     

HSVECs血管生成模型和HUVECs血管生成模型的比较

 首次利用人隐静脉内皮细胞(HSVECs)在体外建立血管生成模型,并与脐静脉内皮细胞(HUVECs)模型进行比较.在不加入任何生长因子的条件下,在三维胶原系统中经过3 d的培养,HSVECs能形成毛细血管样网状结构.genistein是一种酪氨酸酶抑制剂,它能影响毛细血管网的形成.与HUVECs模型比较两者存在明显的差异性.HSVECs在体外三维模型中能形成一种变异型的毛细血管样网状结构.     

基于压力信号采集的输气管道混合模型的建立

为监测输气管道的运行状态,提出一种基于机理模型和神经网络模型的混合建模方法. 机理主模型是基于气体在管道中流动的连续性方程、运动方程和气体状态方程而建立的;神经网络模型用来补偿机理模型建模过程中的简化处理及因忽略某些动态参数变化带来的误差,提高了混合模型建模精度,为下一步进行气体管道的泄漏检测和定位奠定基础. 为避免流量计检测精度较低的缺点,实验中用高精度压力传感器取代流量计,统一采集压力信号,提高检测精度. 基于实验采集压力数据,将机理模型和混合模型输出的精度进行比较. 结果表明混合模型的精度得到了较大提高.      

改进的Jelinski-Moranda软件可靠性增长模型

Je linsk i-M oranda(J-M)模型是基于失效间隔时间的较理论化的可靠性增长模型,用于软件系统测试阶段的可靠性度量。J-M模型存在的问题是假设条件理想化,实际应用环境难以满足,而且模型的失效间隔时间数据收集很困难,实用性差。该文提出一种改进的J-M可靠性增长模型,在J-M原模型基础上改进并引入更加合理的假设条件,改进后的模型基于缺陷计数,数据收集更容易。结合盐湖城奥运会信息系统软件测试数据对改进的模型进行检验,证明改进的模型预测有效性好,同时还保持了原模型的简单性。