一种人工鱼群体行为动画的新方法

以自然鱼为原型,结合人工生命中"突现"的思想,在基于认知的人工鱼群的行为路径选择机制的基础上,提出了一种在分布式协作系统框架下,运用人工智能的模型和算法构造的计算机自主动画角色(人工鱼)的新方法,该方法通过建立分布式行为模型,结合基于agent的局部感知和pso算法,来模拟个体鱼响应环境变化、集群和维持群体结构的路径选择过程,以展现具备感知、认知、运动能力的人工鱼群的协调和决策过程,程序运行结果实现了鱼群在海底局部环境下逼真的计算机动画,证实了该模型的有效性.     

基于关键状态的虚拟人组合任务分层规划方法

运动规划是虚拟人运动合成中的热点和难点.虚拟人通过推理决策,选定最优运动序列完成给定目标.然而现有的运动规划方法由于维数爆炸问题难以规划具有多个子任务的组合任务.为此提出一种基于关键状态的虚拟人组合任务分层规划方法.该方法分为两层:上层的层次增强学习模型在状态空间中稀疏采样并搜索某些局部任务的成功路径,将被访问频次最大的状态作为关键状态从而将组合任务分解为若干子任务;底层的增强学习模型将运动片段抽象为行为,将环境信息抽象为状态,采用试错搜索策略分而治之地规划子任务.合成运动时虚拟人只需遵循各子任务的控制策略,依次选择运动片段并顺序拼接即可.实验结果表明该算法能够生成逼真的虚拟人运动以完成组合任务,并且大大减少规划所需的计算时间和存储空间.     

基于DRL和自由步态的六足机器人运动规划研究

为提高六足机器人在非结构环境下的通过率和运动性能,提出一种基于DRL和自由步态规划器的多接触运动规划算法。自由步态规划器获取目标状态下可达落足点从而输出最优步态序列;利用DRL训练得到六足机器人在随机生成的梅花桩环境中的质心运动策略。为了保证机器人在运动过程中相邻状态之间的可达性,利用状态转移可行性模型对状态转移可行性进行判定,实现六足机器人在不同宽度沟壑梅花桩环境下的落脚点规划。仿真与样机实验表明：多接触运动规划算法能够让机器人快速平稳地从起点到达目标区域,并自动调整步态模式以应对不同环境下随机分布的梅花桩。     

基于多智能体原理的人工鱼交互仿真建模方法

为解决计算机动画中人工生命体存在的数学模型复杂、计算量大、交互性差的问题,提出一个基于多智能体原理的虚拟生物交互自组织行为建模方法,并以人工鱼为例,将多智能体原理和微分对策方法结合,可以在不需大量计算的情况下实现人工鱼的多种竞争交互行为仿真.试验表明,采用交互建模方法的人工鱼同环境和其他生物的竞争交互仿真行为更加高效、自主和智能.     

基于博弈论的无人机搜索路径规划

现阶段的无人机搜索路径规划主要以区域覆盖率以及搜索时间为指标,缺乏对目标运动行为的综合利用。本文以敌我双方为局中人,把敌我双方可能的行为作为策略集,建立博弈论模型,通过求解Nash均衡改进扫描式搜索路径规划算法。仿真表明,基于博弈模型的规划算法较改进前不仅能够满足对待搜索区域的完全覆盖,而且提高了无人机的任务完成率,说明了该算法的有效性。     

虚拟维修拆卸序列智能规划研究

提出了基于虚拟拆卸Petri网的虚拟维修拆卸过程模型和基于混沌遗传算法的虚拟维修拆卸序列规划算法,解决了如何对虚拟维修拆卸序列进行智能规划的问题.基于拆卸优先矩阵和Petri网,提出了一种虚拟维修拆卸过程模型建立方法,研究了模型生成算法,运用多粒度可达图计算方法分析了可行拆卸序列,建立了拆卸序列规划目标函数,在改进遗传算法的基础上,提出了一种混沌遗传算法,该算法以遗传算法为主流程,利用混沌现象不重复遍历的特点优化生成初始种群,然后对每次迭代中的个体以一定的概率进行混沌优化,解决了虚拟维修拆卸序列规划效率不高的问题.经验证,虚拟维修拆卸过程模型和采用的混沌遗传算法能够有效解决虚拟维修拆卸序列智能优化的问题.     

人工鱼多感知系统融合研究

人工鱼利用人工生命方法实现计算机动画,研究并实现了人工鱼的多感知融合系统。多感知是系统决策与行为的前提,首先利用多源注意力理论建立了人工鱼的多感知融合模型,并设计了感知权重分析器,并结合外部环境和内部状态对人工鱼的多感知行为进行了设计,最后给出了行为驱动的注意机制感知融合算法。经动画仿真,得到满意结果。多感知融合的研究和实现可为机器鱼及机器人的感知融合研究提供软件仿真平台。     

基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划

由于人工势场法中障碍物的影响距离通常为一个固定值,不可避免地导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率。本文在动态环境下,针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型;针对障碍物在目标附近目标不可及问题(goals nonreachable with obstacles nearby,GNRON),提出能够区别评估障碍物的时间碰撞危险度模型;针对陷阱问题,提出虚拟障碍物法,以此构成基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划法。仿真结果表明该方法能够有效避免无谓避碰行为和陷阱问题的发生,且无GNRON问题,所得路径也较短且平滑。     

一种基于社会力的行人运动模型研究

人群运动过程中人与人、人与建筑之间的相互作用非常复杂,涉及到人的心理和行为特征、人群特征和环境特征等多种因素.以现有的社会力模型为基础,考虑到行人运动的各向异性、行人对于动态阻塞区域的避让行为,提出了一种改进模型.该模型能更为真实的体现人群的实际运动,模拟人群运动的分层自组织现象.将改进后的模型应用于人群拥挤的行为特性研究,其结论可为公共场合的建筑通道设计提供一些依据.     

求解大规模多背包问题的高级人工鱼群算法

针对复杂的大规模多背包问题,提出了一种基于高级人工鱼群算法的求解方法。为了解决人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度低的问题,所提算法通过改进其初始化方法,优化人工鱼个体的行为选择方式和追尾行为来加快问题求解的收敛速度;同时引入了动态视野及步长和人工鱼调整策略来提高算法搜索的精度。仿真实验表明:与现有的算法相比,所提算法不仅能快速收敛,而且可以达到更高的精度,尤其是对于规模越大的多背包问题算法性能提升越明显。     

基于人工生命方法的虚拟鱼行为模型

传统的虚拟生物行为动画是通过关键帧技术实现的,存在一些不足。因此,提出一个基于人工生命方法的虚拟生物行为模型,并以虚拟鱼为例,通过将人工生命方法和虚拟现实技术结合,可以在不需任何关键帧的情况下实现虚拟鱼的多种行为仿真,不仅具有虚拟生物的基本特征,而且其真实感强,可应用于虚拟生物教学和实验中。     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

Interaction model of artificial fish in virtual environment

Conventional artificial fish has some shortages on the interaction with environment, other fish, and the animator. This article proposes a multi-tier interaction control model of artificial fish, realizes the interaction model through integration of virtual reality technology and Markov sequence, and provides a virtual marine world to describe the interaction between artificial fish and the virtual environment and the interaction between the artificial fish and the animator. Simulation results show that the interaction model owns not only the basic characteristics of virtual biology, but also has high trueness interaction function.     

基于模糊推理的人工鱼嗅觉感知研究

“人工鱼”利用人工生命方法实现计算机动画。为了丰富人工鱼的感知能力，提高对自然鱼的逼真动画效果，文章在分析“自然鱼”嗅觉机制、参考“机器鱼”感知系统的基础上，研究并实现了人工鱼的虚拟嗅觉感知．首先在人工鱼体系结构基础上建立了人工鱼嗅觉感知模型，并仿照生物嗅觉形成机理设计了三层嗅觉识别模型，采用基于主成分分析的模糊推理方法实现了嗅觉感知．经动画仿真，得到满意结果。嗅觉感知的研究和实现为人工鱼多感知融合系统提供了基础，也可为机器鱼嗅觉研究提供软件仿真平台。     

虚拟克隆鱼实验

提出了构建一个虚拟克隆鱼实验系统,该系统采用虚拟现实技术来仿真鱼的克隆实验过程,可以通过实验快速的进一步观察实验结果。更方便快捷的使用户的在实验结果中得到结论。此虚拟克隆鱼实验还可以减少真实世界中对克隆鱼进行实验造成不必要的浪费,以及在实验过程中漫长的等待过程。为用户节约了大量的时间。还探讨了虚拟现实技术在人工生命中的应用以及该实验的开发和应用。     

改进人工鱼群算法在外汇预测和投资组合中的应用

人工鱼群算法具有良好的全局搜索能力和自适应能力,在解决投资组合问题上有较好的应用前景.本文通过改进人工鱼群算法,分别对汇率预测和外汇投资组合双目标优化两部分进行研究.首先利用基于平均距离视野的人工鱼群优化的支持向量回归机算法对汇率进行短期预测,提高了外汇预期收益率的准确性.然后建立外汇投资组合双目标模型,通过借鉴带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的思想,提出基于Pareto排序理论的双目标非支配排序人工鱼群算法(non-dominated sorting artificial fish swarm algorithm,NSAFSA).实证分析表明该算法在求解外汇投资组合方案时,获得的Pareto前沿比NSGA-II的结果分布更均匀,多样性更好.最后对NSAFSA算法进一步改进,通过两次剪枝策略提高了解的质量,并给出了可供选择的最优外汇投资组合方案.研究结果表明人工鱼群算法可以对汇率预测和外汇投资组合提供重要参考,在外汇市场中具有较大的应用潜力.     

Prediction Method of Vessel Maintenance Outlay Based on the BP Neural Network

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＦｏｒｍｅｒｌｙ ,ｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｖｅｓｓｅｌｏｕｔｌａｙｕｓｅｄｔｏｐａｙｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｖｅｓｓｅｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｉｎｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ ,ｂｕｔｉｇｎｏｒｅｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｈｅｏｕｔｌａｙｓｐｅｎｔｏｎｔｈｅｕｓｅ ,ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ,ｅｔｃ .ｏｆｔｈｅｅｑｕｉｐｍｅｎｔ .Ｉｎｇｅｎｅｒａｌ,ｔｈｅｔｉｍｅｏｆｕｓｉｎｇｖｅｓｓｅｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔｉ…     

鱼群算法在重大交通事故下车辆行为中的应用

采用鱼群的某些行为来模拟重大交通事故下车辆的一些行为。如利用鱼群的避障行为,随机移动行为,约束行为等来模拟车辆的换道行为,自然行驶行为,行驶中的约束行为等。并针对鱼群的避障行为对应的车辆换道行为进行了深入的研究,给出了车辆的换道模型（EMLCM）,从三个方面介绍了该模型的特点。并给出了在重大交通事故下车辆的延误时间的具体模型及换道期间车辆速度和位置变化情况,最后通过仿真实验说明采用的方法和提出的模型是有效的,对延误时间的分析是合理的。     

用数字人工生命模型探索复杂适应系统

为了探索复杂适应系统的演化、涌现规律，介绍了一个自主开发的数字人工生命模型：Autolife，并在该系统上完成了一系列计算机仿真试验。Autolife中的数字生命都可以看作自主决策的Agent，它们用有限自动机建模；同时程序允许Agent通过变异和繁殖而完成开放式的进化。在该模型的基础上，本文主要针对Autolife涌现出来的数字生命个体行为、群体行为进行了论述，并着重讨论了组织的生成、社会性寄生、自修复等现象。数字人工生命模型Autolife中的丰富隐喻可以用于总结一般复杂适应系统的规律，包括：个体为了提高自身的适应性会把决策行为推到混沌的边缘；不同的环境会造就Agent的不同群体适应性动态行为；当系统中Agent间的交互出现因果闭圈的时候，组织会自发涌现，并且它们会展现出创生、演化、灭亡的必然发展规律。