基于多Agent协作的下载模型研究

针对现有下载方法的不足,提出了一个基于多Agent协作的下载模型.该模型根据协作规则,将下载任务智能、动态地分配给网络上多个Agent,利用多Agent协作快速、高效、灵活地完成下载任务.Agent的知识是在多Agent的协作过程中,通过学习自动产生、完善和优化的.同时,阐述了模型实现的关键技术及解决方案.     

五连杆机器手臂拦截问题的最优化控制研究

为了减少机器手臂的能耗,研究使用最优化技术控制机器手臂的能源最小化操作。使用Euler-Lagrange公式描述机器手臂的动力学方程,并用符号语言推导相应公式,最后使用直接配置非线性规划方法(DCNLP)对差分方程进行求解,将两点边值问题转化为一般的非线性规划问题,得到系统的最优解,相对于传统方法求解能耗最优化问题,DCNLP法表现出了鲁棒性好,寻优能力强的特点。在此基础上,使用快速傅立叶方法分析不同初始状态下机器手臂震动频率分布,以探索机器手臂操作对关节的最小损害方法。仿真结果表明随着速度不断加大,关节的角加速度和频率也逐步加大,关节损伤加大的可能性也增加。