基于分布式约束满足的产品配置研究

针对分布式网络化产品配置的特点,将产品配置问题抽象为约束满足问题进行研究.为解决配置知识共享及配置知识的语义表达问题,采用本体驱动的面向对象的思想构建产品配置约束网络结构模型,将该模型转化为分布式约束满足问题(Distributed Constraint Satisfaction Problem,DCSP)求解模型,从而可以准确、完全地描述产品零部件的结构及设计知识,并采用异步弱授权回溯算法进行约束求解,大大提高了求解的搜索效率和准确性.最后给出模型在水泵产品配置设计过程中的实际应用.     

约束问题求解的一个统一方法

给出了一个新的求解约束的方法──动态约束算法．它通过引入新的约束类型，使变量操作和约束操作算法统一起来．在新的求解约束过程中，不需再区分变量与约束．     

协同设计动约束求解策略

将协同思想应用到产品开发过程中,由多功能小组共同参与,对设计任务进行有效的任务关联和分解,分析产品的信息流确定子任务之间的关系,通过约束网络图描述各子设计任务间的联系,为了对耦合关系的设计任务进行有效求解,提出了一种基于动约束的约束求解策略,并对协同设计过程中的约束进行有效的管理。     

基于软约束满足理论的用户偏好建模方法

用户建模是电子商务领域的重要研究问题之一,但是到目前为止还没有非常有效的方法能够建模用户的动态偏好等特征。在分析电子商务领域用户偏好特征获取一般特点的基础上,提出基于实例的两阶段递增式用户偏好特征获取方法。并采用基于半环的软约束满足问题表示用户的各类偏好特征,将用户建模看成是潜在方案空间上施加一系列偏好约束的过程。提出不同的偏好约束类型以及利用偏好约束建立用户模型的过程,实现电子商务领域复杂用户偏好的灵活建模。     

约束满足问题求解及ILOG SOLVER系统简介

首先综述求解约束满足问题的基本算法和搜索策略, 然后介绍ILOG SOLVER求解系统提供的类和函数的基本组成, 并给出用该系统求解的两个地图着色示例.     

非二元约束满足问题的E-GENET求解原理

通过E-GENET的重定义,将非二元约束满足问题(NB-CSPs)转化为整数最小化问题,提出一类非二元变量约束关系的离散拉格朗日搜索模式(NB-LSDL)与算法,实现了基于NB-LSDL的E-GENET重构,为求解一般约束CSPs的最小冲突启发式修补方法提供新的理论依据,扩展了E-GENET处理问题的技术与手段.实验结果显示了方法的可行性与有效性.     

The Application of Constraint Satisfaction Technique in Conflict Detection and Resolution

The conflict detection and resolution in collaborative design is a key issue to maintain multidisciplinary design consistency,This paper proposes a new method for conflict detection and resolution based on constraint satisfaction technique.The representation of design constraint,the interval arithmetic of the constraint satisfaction problem CSP and the conflict resolution strategy based on constraint relaxation and adjustment are introduced.A constraint-satisfaction based conflict detection and resolution tool CSCDR is then developed.It can help collaborative designers to detect and resolve the conflicts in time in the early stage of the design process so that the unnecessary design iteration and repeated negotiation are avoided and the design efficiency is then much improved.A design case illustrates the effectiveness of CSCDR.     

神经网络PDP系统中的CS问题

本文阐述PDP中的约束满足(Constraint Satisfaction,简记为CS)的一般概念及其在PDP中的解决,着重分析在PDP中的几个模型:Schema模型,Boltzmann机,Harmony理论,和它们的特征及局限性。     

基于约束的智能主体及其在自动协商中的应用

把Agent技术、ECA(Event Condition Action)规则和约束满足问题相结合,提出了一种基于约束的BDI(Belief-Desire-Intension)结构Agent.首先给出了协商问题的形式化描述,而后形式化定义CBDI-Agent(Constraint based BDI-Agent)的结构.基于该结构,提出了一个自动协商协议.最后给出了一个应用实例.     

神经网络在自动控制中的应用

从神经网络的产生、特点、发展以及在自动控制中的应用等方面，对神经网络进行了综述。     

一类约束满足问题及其算法

针对具有解析约束形式、同一变量多赋值的约束满足问题,提出了一种新的约束满足问题定义·通过一种特殊约束满足问题的研究提出一套建立在这个定义基础之上的概念和三种算法:整数规划法、不等式组法和直接求解不定方程法,详细研究了其中的第三种算法,并给出了最坏情况下的时间复杂度,从而能够比较清晰地描述一类约束满足问题的一般分析过程,揭示了约束满足问题同经典的整数规划、数论和整数环论的联系·     

一种改进的分布约束优化算法MULBS+

完备算法虽然能够求得分布式约束优化问题最优解,但要消耗大量资源及时间,相反,非完备算法通过求得次优解来提高效率.MULBS作为一个有效的非完备算法,虽然在求解质量和时间上有所提高,但在解决赋值冲突时采用的回溯策略及并行搜索方面存在不足.通过对该算法的深入分析,本文针对上述问题进行了改进,提出其改进算法MULBS+.通过在回溯策略中引入最小冲突选择机制,以及在约束图密度较大时采用基于动态子图划分的并行搜索策略,进一步提高了算法的性能.实验表明,该算法除增加一定的通信信息外,其执行时间及求解质量均优于原算法.     

参数化弧相容约束传播

为进一步提高约束满足问题求解算法的效率,对约束传播过程进行了分析,并使用变量论域缩减比例对弧相容传播深度进行参数化描述,同时提出了一个约束传播程度可以控制的弧相容传播算法,研究了在不同参数下约束求解算法的效率。该算法在“明月1.0”架构下实现。实验结果表明,约束传播程度是影响算法求解效率的一个重要因素,通过调整控制参数可以使算法效率提高3~4倍。     

协同环境下基于客户满意度的协商模型

针对网络化制造环境下产品设计的特点,分析了客户满意度在产品设计中的重要性.将客户满意度应用到协同设计环境下的协商机制中.按照协同设计环境下产品设计的要求建立了在产品协同设计过程中客户满意度的指标体系,并以此建立了满意度数学模型.采用多Agent技术,建立基于客户满意度的协商Agent模型并分析了协商过程.结合企业实际需求,利用BP神经网络对客户满意度的评估进行了训练和仿真,通过神经网络减少评价过程中的人为因素,提高了评价的可靠性.同时验证了基于BP神经网络的客户满意度协商模型的有效性.     

神经网络发展综述

介绍了神经网络产生和发展的过程,阐述了神经网络的定义和特点,指出神经网络在控制系统和计算机领域的广泛应用将使电子科学和信息科学产生革命性的变革。     

基于AC与LmaxRPC的自适应约束传播求解算法

在现有自适应约束求解方法基础上,提出一种新的自适应约束传播求解算法ADAPTAC-LmaxRPC.该算法能根据约束的不同特性,在传播能力强但开销高的LmaxRPC与传播能力弱却开销低的AC之间自适应地切换进行约束传播.多个Benchmark实例类上的测试实验数据表明,ADAPTAC-LmaxRPC算法有效地平衡了求解效率和算法开销之间的矛盾,大幅度提高了约束求解的效率.     

一种基于约束条件的服务能力匹配方法

结合产生式系统中冲突消解和约束满足问题的方法,提出了一种新的基于约束条件的服务能力匹配方法。该方法把服务的约束条件分成两大类,一类是状态关系条件,一类是数值关系条件,根据这两类约束条件分别提出了相应的语义匹配方法,给出了实现原型的软件系统结构和例子,说明了该方法的有效性。     

基于自由度分析几何约束求解方法中过约束和欠约束的处理

在自由度分析方法的基础上使用依赖图, 解决了约束求解过程中的过约束和欠约束的处理问题. 依赖图中保留了求解问题中变量间的依赖信息. 当系统发现矛盾的过约束时或欠约束时会给使用者显示提示信息, 由用户进行处理.     

基于局部形状约束网络的人脸对齐

基于级联回归的人脸对齐方法已经取得了很大的成就,但是由于复杂的级联回归器设计、人为设计特征等局限性的影响使得人脸对齐没有找到一个性能更好的解决方案,尤其对于大姿态、大表情等条件下的人脸对齐任务.因此,为解决该问题,提出了一种新颖的人脸对齐方法——基于人脸局部形状约束.首先利用卷积神经网络初始化人脸整体形状;然后利用人脸局部区域的同质性,将人脸区域进行划分,对每一个区域定义局部形状约束;最后再由整体形状估计做为全局约束,组合各个面部局部形状约束,对整体面部特征点进行回归.实验结果表明,该方法提高了人脸对齐的精确度且速度上达到了实时.     

几何约束奇异性判定的残量扰动算法

针对几何约束奇异性的判定问题 ,分析了奇异性的内在特征 ,给出了奇异约束的 3个性质 ,在此基础上 ,提出了奇异性判定的残量扰动算法 ,为快速准确的几何约束识别和求解提供了理论依据和实现方法 .