MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。     

基于状态空间分割的两部件系统机会维修优化

针对"硬失效"故障的两部件串联系统,制定了周期性视情预防更换、机会更换和故障更换相结合的维修策略,提出了劣化状态空间分割方法以分析机会维修模型中系统的各种维修组合的维修概率,并给出了系统稳态联合概率密度的数值近似求解方法.应用该方法建立了基于半更新过程理论的系统长期平均费用率模型,求解最优维修策略对应的检测周期、机会和预防维修阈值.数值实验表明了劣化状态空间分割法和费用率模型的正确性和有效性,分析了优化结果对各种费用参数的灵敏程度.     

面向港口复杂装卸系统的动态机会维护策略

针对以不同衰退特征设备组成的港口复杂装卸系统,提出了设备层-系统层交互的动态机会维护策略,以支撑自动化码头的智能维护决策.引入维护效果和外部环境工况,提出了独立设备的综合衰退演化规则,并结合多目标价值理论和动态循环决策模式,建立设备层多目标预知维护规划模型.在此基础上,分析串联设备间的相互依赖性,利用设备停机的组合维护机会,建立了多设备维护优化调度的联合区间轴策略,对关联设备的预知维护作业采取有针对性的作业合并.数值实例结果证明,所提出的方法可显著降低系统整体维护成本,提供具有可行性、实时性、经济性的系统层维护优化方案.     

抵御无线传感器网络中的重放攻击

分析当前无线传感器网络中抵御拒绝服务攻击的各种方案,分别存在安全性不强、误差较大、能耗较高,以及内存需求较大等问题。这些方案不适合安全性要求较高但资源严格受限的传感器节点。提出一种轻量注册认证算法,该算法采用移位加密技术,通过＂注册-查询＂机制,抵御重放攻击,确保网络的基本安全。通过仿真实验,证实该算法在存在较多恶意节点情况下,仍具有较高的认证率和数据新鲜性,并与其它方案在网络能耗方面进行对比,也显示出明显的优势。     

Japanese white-eyes (Aves: Zosteropidae) as potential pollinators of summer-flowering Taxillus kaempferi (Loranthaceae)

The pollination of summer-flowering plants by birds has rarely been reported in temperate Asia and Europe. However, we recorded the Japanese white-eye Zosterops japonicus (Passeriformes: Zosteropidae) visiting the flowers of the hemiparasitic plant Taxillus kaempferi (Loranthaceae) during mid-summer (July to August) in a temperate forest in central Japan. Field observations showed that Z. japonicus was an almost exclusive flower visitor of T. kaempferi. Specifically, Z. japonicus inserted their bills frequently into the flower tubes of T. kaempferi. The corollas of T. kaempferi were shorter than Z. japonicus bills, suggesting that Z. japonicus is able to obtain floral nectar from T. kaempferi. Close-up pictures of Z. japonicus visiting flowers showed that the upper bill and facial feathers of Z. japonicus came into contact with the reproductive organs of T. kaempferi, leading to the attachment of pollen to these body parts. Thus, Z. japonicus might act as an important pollinator of the summer-flowering plant T. kaempferi.?     

机会网络中转发机制的研究

通过详细描述路由转发算法-传染转发算法的转发过程,分析此种算法存在的不足,提出一种基于转发度量的传染算法,并对该算法进行简要评价。     

CWNs中机会协作传输策略及其差错性能分析

在主用户和感知用户共存的认知无线网(cognitive wireless networks, CWNs)中,针对如何在保证主用户有效传输的同时满足感知用户无线业务通信要求的问题,提出了一种基于频谱感知的机会协作传输策略。在瑞利衰落信道下对所提方案进行理论分析,给出了协作传输与非协作传输策略下平均误比特率的解析表达式,理论分析和仿真结果表明,相对于传统非协作传输而言,机会协作传输策略的差错性能得到明显改善。     

Optimized transmission coordination mechanisms for opportunistic routing

The successful rate of transmission coordination of opportunistic routing (OR) is analyzed systematically,and then two efficient transmission coordination mechanisms (TCMs) are proposed for OR:a batch sliding window-based TCM and a bit map-based TCM,to reduce the total number of packet transmissions and improve end-to-end throughput for OR.The batch sliding window-based TCM avoids the oscillation of the successful rate of transmission coordination by transmitting packets in continuous batch mode so as to improve the average successful rate of transmission coordination efficiently,while the bit map-based TCM improves end-to-end throughput of OR by reducing the overhead of transmission coordination.Exhaustive simulations show that the average end-to-end throughput gains of the two proposed TCMs are 15.4％ and 6.4％ over the batch map-based TCM,respectively.     

机会网络研究进展

随着移动通信设备的普及,无线网络逐渐成为网络领域的热点研究内容。由于无线环境通信具有大传输时延、间歇性连接以及高误码率等特征,传统的面向连接的网络形式面临了巨大的挑战。机会网络(Opportunistic Network)的出现,为组建无线网络提供了一种新模式。机会网络采用"存储—携带—转发"的路由机制,信息传递通过节点移动带来的相遇机会实现,从而能够为缺乏持续端到端连接的网络提供通信服务。系统地介绍了机会网络的概念、结构以及节点移动模型、路由机制、拥塞控制等方面的研究进展,并对其未来的研究方向进行了展望。