基于知识的仿真模型验证方法的研究

针对仿真模型验证过程中缺少参考数据的情况,提出一种基于知识的仿真模型验证方法.首先将仿真系统的行为分割成各种基本行为模式,然后提取出行为特征,最后将已提取出的仿真系统行为特征与知识库中的专家知识进行比较,实现仿真模型的验证.实验表明,该方法能够较好的解决仿真模型验证中缺少参考数据的问题.     

基于Monte Carlo法与GA算法的复杂系统可靠度求解

复杂系统可靠性问题是可靠性工程中丞待解决的问题。提出了基于可靠性框图的复杂系统蒙特.卡罗仿真方法,给出了各种基本可靠性模型系统与其组成单元的失效时间关系,解决了含有旁联模型的复杂系统仿真问题。以可靠性仿真数据为寿命样本,待估计参数的置信区间为编码空间,以经验分布与所求分布误差倒数为适应度函数,建立了基于遗传算法的寿命分布参数点估计模型,求得了复杂系统可靠度函数。最后以两个实例表明该方法比传统方法具有更高的精度。     

基于Agent的建模与仿真概念化框架

基于Agent的建模与仿真(ABMS)是面向复杂系统的建模与仿真方法学。提出了基于Agent的建模与仿真概念化框架,重点对该框架中Agent模型的概念及模型转化、ABMS综合环境以及模型校核与验证等相关研究内容进行了阐述。结合该框架,对Agent、消息、复杂系统及基于Agent的仿真进行了形式化描述。最后,提出了一个基于Agent的建模与分布式仿真软件框架,介绍了该框架的主要组成部件,并对实现该框架的相关技术以及正在开展的工作进行了介绍。     

工程飞行仿真实时管理调度模型的研究与实现

结合某大型工程飞行模拟器的开发,为实现复杂飞行仿真系统的快速构造和实时调度,基于客户/服务模型,建立了一种面向分系统服务对象的管理调度模型。本文首先介绍了该工程模拟器的结构与功能,然后对这种管理调度模型进行了详尽阐述,并给出了该模型在工程中的具体实现。     

一种基于有向图模型的模糊多故障诊断算法

基于最大后验概率准则的复杂系统多故障诊断推理算法依赖于系统先验故障概率的获取.针对这一不足,提出了一种基于有向图模型的系统级模糊故障诊断算法.首先用有向图模型描述大型复杂系统各子系统及故障观测节点问的信息依赖关系,建立故障依赖矩阵;然后在故障观测概率空间建立特征故障观测概率矩阵;在此基础上设计了模糊函数以描述实际观测向量与故障特征向量的相似度,并提出了相应的诊断算法.仿真结果表明该算法具有足够的故障诊断精度和诊断效率.     

基于Agent的建模与仿真设计模式及软件框架

提出了一种基于Agent的建模与仿真设计模式——ABMS设计模式，阐述了ABMS设计模式的主要内容。该模式的提出有利于在建模与仿真领域以及软件开发界之间建立关于ABMS的对话联系与交流。然后设计了一种包含仿真服务模型和Agent仿真模型的ABMS分布仿真软件框架，该框架将最大限度实现仿真重用，并将支持大规模的基于Agent的复杂系统的分布仿真，包括军事对抗以及空间作战系统的仿真。该框架部分借鉴了HLA的思想，其中的ServerAgent提供底层的通用仿真服务。     

基于CAS理论的多智能体战斗模型仿真研究

为了研究基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型的演化、涌现规律,在Swarm平台上建立了一个多智能体的战斗模拟仿真系统,并对战斗过程双方Agent数量和实力的演化进行了模拟仿真,得到了和传统数学模型不一致的结果.基于复杂适应系统理论的多主体仿真模型可以模拟复杂系统的微观行为,进而能够显现出系统宏观涌现现象,非常适合模拟复杂的战争系统.     

开源软件的复杂网络分析及建模

开源软件现在变得越来越复杂.把开源软件看作复杂网络并进行研究,有助于更好地理解软件系统.同时,开源软件是一种较为复杂的人工系统,通过对它们的研究也可以推动复杂网络理论的应用.以一种基于源代码包的Linux操作系统--Gentoo Linux操作系统为研究对象,我们把该系统中的软件包抽象成节点,软件包之间的依赖关系抽象成边,以此建立复杂网络,并对其进行了分析.发现已有模型不能很好地描述与预测Gentoo网的演化过程,因此,提出了一种新的演化模型.在该模型中,网络现有节点连接新节点的概率不但与现有节点的度有关系,而且也受到现有节点"年龄"的影响.还通过计算机仿真实验把仿真数据与Gentoo真实数据进行了比较,结果显示,新模型更为适合Gentoo网.     

基于线性耦合三种群食物链模型的同步

研究了生物学中三种群食物链的同步化问题。利用线性时变连续系统的稳定性理论及线性耦合方法获得两个食物链系统间的全局渐进同步,并讨论了噪音对生物种群及其同步化的影响。另外,基于比较定理,严格证明了三种群食物链系统及其耦合系统的有界性。最后,采用两种不同的数值算法进行了数值仿真,其结果与理论计算一致,并就仿真结果阐明了生物学意义。     

基于粗糙集-神经网络的矿井通风系统可靠性评价仿真研究

通过对矿井通风系统可靠性运行状态的跟踪统计和分析,首先建立了一套适合于矿井通风系统可靠性评价指标体系;然后利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置处理系统优化指标结构,构建了基于粗糙集神经网络的通风系统可靠性评价仿真模型,并依此模型进行了实例验证.结果表明,该模型的仿真结论与基于ANN的结论完全吻合,训练效率提高了数百倍.