群体行为状态扩散中的广义影响力模型

管理复杂性研究中的群行为问题,社会交互性数理关系刻画是一个关键点,这种动态交互性导致了群行为扩散。在关注群内个体局域交互影响的同时,建立了可以刻画广义交互影响的模型,并提出相应实现算法;利用有效的实证实验,根据建立的群网络模型拓扑特性,借助于仿真实验验证了相同情境下群行为扩散过程,仿真结果与实验结果基本一致,说明本文提出的模型和算法的有效性。     

基于Swarm的跨流域调水多Agent交互和协作仿真研究

阐述和分析以供、需方聚集体Agent相互之间、Agent与环境进行交互-协作-适应为特征的跨流域调水水资源配置和调度管理的复杂适应性.引入合同网协议,设计了改进的合同网协议以及任务分派、角色分配和承诺的兑现等交互协作行为规则,以及合同网协议自动状态机与算法.提出了跨流域调水多Agent仿真模型.与基于传统系统动力学的水资源系统配置和调度管理仿真方法不同,采用复杂适应系统为科学基础的系统仿真技术,在Swarm平台上建立仿真实验系统,仿真结果验证了多Agent模型和基于合同网协议的交互协作行为规则的合理性.     

多核CPU-GPU异构平台下并行Agent仿真负载均衡方法

多核中央处理器（central processing unit, CPU）图形处理器（graphic processing unit, GPU）异构平台为并行Agent仿真提供了一个新的硬件执行平台,而负载均衡方法是充分利用硬件计算资源、提高并行仿真运行性能的一个有效途径。针对多核CPU-GPU异构平台下并行Agent仿真的负载均衡问题,建立了面向多核CPU-GPU的并行Agent仿真多层负载分配模型,提出了基于带约束的k-means空间聚类算法的并行Agent仿真静态负载划分方法和动态负载均衡策略,并给出了划分子集间的可交互性判定,以过滤掉大量不会发生交互关系的Agent之间的交互判定计算。最后通过实验验证了本文提出方法的有效性。     

基于CTMC族的多部件装备群稳态可用度建模方法

针对复杂可修装备群稳态可用度解析计算困难的问题,提出一种通过构建多个相关连续时间马尔可夫链(continuous time Markov chain,CTMC)来求解稳态可用度的方法。通过分析装备群的使用与维修特点,采用可用装备数、备件库存数、备件短缺数来刻画部件的状态,分别建立各类部件库存状态的CTMC,进而建立用于分析装备群稳态可用度的CTMC族模型;并根据各类部件的状态转移关系及转移率矩阵,在求解各类部件CTMC模型稳态概率的基础上,给出各类部件的期望备件短缺数和装备群稳态可用度算法。最后通过构建数值案例,将提出的CTMC族模型结果分别与仿真分析和多级可修产品库存控制模型的结果进行对比,验证了提出模型和算法的有效性。     

网络资源并行分配的多目标优化博弈量子方法

针对复杂网络资源分配问题的求解极其困难等问题,借鉴量子场理论,提出了用于解决网络资源并行分配的多目标优化博弈量子方法.通过建立网络资源并行分配的博弈量子场数学模型,刻画了复杂网络中实体之间的交互行为(如竞争、合作、单向行为等),描述了随局势的变化各个实体采取的博弈策略和自治行为,博弈量子场中所有量子按数学模型中定义的规则运动直至达到稳定状态.利用量子博弈理论,还进一步分析了合作、竞争状态的演化动力学.提出的网络资源并行分配的多目标优化博弈量子算法具有高度的并行性、交互性和动态性,证明了多目标优化博弈量子模型的收敛性及其解的唯一性,给出了在宽带网络的带宽分配问题中的应用实例.     

基于交互式多模型的粒子滤波算法

融合交互式多模型和粒子滤波，提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤波算法，以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。与通用的交互式多模型算法进行了比较，试验仿真结果证实了本文新滤波算法的有效性。     

面向动作技能训练的力觉交互系统实验研究

力觉交互仿真引入到虚拟现实系统中,可以增强系统的交互性和沉浸感。针对动作技能训练的一般要求,选用汉字书法模拟为对象进行实验研究。首先简介了基于有序笔画的汉字力觉渲染架构、快速碰撞检测算法和虚拟力模型。基于Phantomdesktop?重点开展两类实验:稳定性实验以及动作既能训练效果实验。实验结果证明,渲染算法保证了笔画密集处和笔画转换时的碰撞检测结果唯一性,实现了交互状态转换时的稳定的力觉反馈。不同人的操作实验表明力觉导引对于不熟悉汉字笔画结构的外国留学生,训练效果好于本国学生。力反馈训练前后书写成绩的对比证明了人的肌肉运动记忆在动作技能训练的重要作用。     

虚拟装备仿真训练系统中的一种行为建模方法

首先分析了虚拟现实系统的自主性特点,要使得虚拟环境中物体具备自主性需要建立相应物体的其物理行为模型,对其物理行为进行仿真,从而确定虚拟环境中物体的状态。在构建特定的VR系统时,人作为参与者必须按照一定的规则和虚拟环境中的物体进行交互,尤其在虚拟装备仿真训练系统中,建立相应的操作行为模型以确定环境中物体行为和反应。本文提出了一种基于规则的行为建模方法,已成功应用于某大型武器装备虚拟仿真训练系统,提高了系统的沉浸感和交互性。     

分布式仿真中聚合模型网络通信的研究

网络通信是制约分布式仿真系统扩展性的“瓶颈”，本文针对聚合模型进行分布式仿真中网络通信频繁、信息交互量大的特点，从信息交互协议和信息交互方式两方面进行探讨，提出了采用变长交互协议，使用预估DR算法来减少仿真中聚合模型信息的交互量。实验证明：该方法较好地解决了仿真中信息交互“瓶颈”问题。     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

空基无源相干定位系统的机动目标跟踪算法

针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响, 提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型, 并确定了多模型集。然后基于多模型思想, 将模型交互步骤增加到状态预测步骤之后, 对状态预测值进行交互融合, 得到最优的状态预测值。为解决固定的马尔可夫转移概率导致系统跟踪性能下降的问题, 采用“感知记忆”嵌入的时变转移概率, 降低不匹配模型的竞争影响; 最后利用双变量容积卡尔曼滤波算法同时对目标和外辐射源进行状态估计。仿真对比实验验证了算法的有效性。     

仿真环境与C4ISR系统交互技术研究

建立了仿真环境与C4ISR系统交互活动模型和功能接口模型,对实现交互功能的关键技术进行了研究,建立了仿真实体与C4ISR系统进行交互的对象匹配过程和算法以及仿真代理的软件体系结构。研究成果已在实际系统仿真测试环境中得到应用和验证。     

具有不对称风险交互效应的R＆D项目组合选择方法

研究具有不对称风险交互效应的R＆D项目组合选择问题.通过风险关联度来刻画风险交互效应,给出了项目在组合中的风险计量方法,并建立了具有资源约束的双目标规划模型.设计了以最大化组合期望收益为主、最小化组合风险为辅的一种启发式算法.通过实验分析,指出了算法在运行时间与执行效果上的有效性.     

基于模糊多目标规划的防空反导火力分配

针对现有多目标火力分配(weapon target assignment,WTA)方法很难适用于不确定情况下防空反导作战的问题,提出了基于模糊多目标规划的防空反导WTA方法。首先,采用三角模糊数刻画不确定的目标威胁度,在考虑防空反导作战特点的基础上,基于模糊多目标规划建立了WTA模型;然后,根据必要性测度原理将含有模糊参数的目标函数进行了等价清晰化;接着,提出了具有单/双势阱的多目标量子行为粒子群算法用于求解WTA模型,该算法采用了单/双势阱位置更新方式、粒子混合随机变异方法、领导粒子两阶段选取方法;最后,通过实例仿真验证了模型的合理性和算法的有效性。     

SABS算法在虚拟水电（仿真）系统中的实现

采用C/S结构的基于虚拟现实的水电仿真系统中,虚拟可视化场景与仿真数学模型间存在时间不同步的问题,以致影响虚拟可视化场景与仿真数学模型间的交互,造成虚拟可视化场景的运行出现不连贯的现象.针对这一问题,在系统中应用SABS算法,调整虚拟可视化场景与仿真数学模型间的时间差,以改善系统的交互性,使虚拟可视化场景的运行更加流畅,并进一步分析了算法在系统运行过程中对系统交互性的影响.     

单边约束动力学模型数值仿真中的误差修正方法

针对接触、碰撞等单边约束动力学模型数值仿真中存在的计算误差及约束违约问题,提出了一种误差投影修正方法进行补偿。在利用线性规划模型刻画单边约束动力学行为的基础上,建立了描述接触和碰撞问题的混合线性互补动力学模型,推导出该动力学模型的数值仿真方法。为了减少数值仿真过程中的计算误差以及由此引起的约束违约现象,以双边约束方程为基础,建立一种投影修正算法来修正动力学方程数值求解中的位置和速度误差,进而提高单边约束动力学模型的数值求解精度。通过一个算例验证了修正算法的有效性,结果表明该修正方法能够有效地提高单边约束动力学模型数值仿真的精度。     

分布交互式仿真中的多分辨率模型并发运行问题研究

同一实体的不同分辨率模型的并发运行经常出现在分布交互式作战仿真中。研究了分布式仿真中不同分辨率模型并发运行时的若干关键技术。提出了同态属性和同态交互的概念；研究了多分辨率模型并发运行时的一致性维护问题，给出了多分辨率模型的一致性维护算法；研究了并发交互冲突的解决方法，包括：加锁方法、冲突检测法和面向模型的方法等；分析了同态交互对仿真结果的影响，给出了处理同态交互的基本原则。     

多传感器混合多模型估计的记忆分层融合算法

首先提出了两种局部节点交互多模型状态估计的整体先验信息的近似计算方法;其次,为构造全局融合估计的先验信息,给出了基于Dempster Shaffer证据理论的全局模型后验概率的融合方法,并在此基础上给出了全局等效目标运动模型的概念及其计算方法,上述结果使得基于有记忆分层融合算法的交互多模型估计融合成为可能;为利用融合结果改进局部节点的估计性能,首次提出了基于向局部节点反馈全局模型后验概率的融合反馈机制。仿真实验验证了所提分层有记忆交互多模型估计融合算法的有效性,以及引入反馈机制后对局部节点估计性能的改善。     

结合Petri网和UML的用户交互行为建模研究

Petri网和统一建模语言是当前两种非常流行、功能强大的用户交互行为建模工具。认为Petri网便于定量描述,可以动态运行,但缺乏层次;UML可以完整、细致地刻画系统,但量化不够;提出结合两者的优点,对用户交互行为进行建模;并以自动柜员机为例,建立了密码输入和验证过程的用例图、状态图、活动图、顺序图、协作图和Petri网模型。该实例不失一般性,研究成果对于建立其它类型的用户交互行为模型有相当的借鉴意义。     

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.