基于效用理论的有限理性半自治Agent决策方法

为了更加贴近描述agent的决策过程，发挥基于效用理论的决策较之推理决策具有定量化和客观性的优点，通过建立基于半自治作战agent的战场环境，根据有限理性半自治agent的决策过程特点，结合效用理论给出了一种有效的基于效用理论的半自治agent决策方法，将该方法应用于坦克agent对抗中的目标选择模型实例中，通过对仿真结果的分析，表明了此方法适用于建立丰自治agent的决策模型。     

GridCOMP中基于JMX的组件监控模型

介绍一种在GridCOMP系统中基于Java管理扩展的监控组件模型,这是一种网格环境下支持自动组件监控的网格资源监控模型.模型采用了Java管理扩展和Fractal组件技术.模型采用组件监控组件的方式,模型的监控组件作为一个基本组件,监控组件和被监控组件组成复合组件,同时使用XML(可扩展标识语言)文档部署到远端的Java虚拟机上.允许用户查询当期状态和任意时刻的历史信息,为管理和优化网格系统的性能提供服务.这种方法结构简单,可重用和动态部署.     

一种用于虚拟试验的双向可控知识引擎

提出了用XML描述作物生长模型脚本的方法，通过引入组件技术构建出知识引擎组件，组件的结构是基于Observer模式的，可用不同的功能类来处理脚本中不同功能节点的信息．针对脚本中自定义的3种变量，开发了类似于C＋＋的模板类并进行归一化处理，以减少代码的冗余．知识引擎组件对象把生长模型的XML脚本作为自身的一个属性对XML脚本进行实时解释，驱动虚拟作物器官组件对象生长，使生长模型中的农学知识从虚拟作物试验系统开发平台和虚拟作物器官组件中分离出来．在运行过程中使用多线程技术使知识引擎能够受外部控制，随时中断解释，以便于进行试验．通过一棵完整玉米的虚拟生长过程，验证了所提知识引擎能使作物形态的数学模型与作物形态显示模型完整地结合在一起，真实地再现作物的生长发育过程．     

Agent的PASS-BDI模型

Agent的BDI模型主要基于Bratman提出的理性主体理论，未能充分体现Agent主动性的认知过程，使Agent的问题求解和心智状态之间的关系未得到充分表达，且难于编程实现。将Das等人提出的计划—注意—同时性加工—继时性加工认知过程模型引入Agent的理论研究中，建立了Agent的PASS-BDI模型，利用多价π-演算从心智状态，认知过程，整体行为等几个方面刻画了该模型的静态和动态特征，并将研究结果应用于多Agent组织中Agent行为特征的刻画。PASS-BDI模型加强了对Agent主动性认知过程的刻画，且易于编程实现。     

电力监控软件设计中的复用技术研究

基于新技术COM组件设计，分析了电力监控软件中主要组件的实现原理及应用特点，提出了一种新的电力监控应用程序结构，并详细讨论了实现过程．实际运行表明，将COM技术的可扩展性和代码复用技术引入到了电力监控程序的设计中，能有效改善系统的继承效率．     

车间作业计划与工艺设计集成研究

针对多品种小批量的单件生产车间，提出基于黑板结构的车间作业计划与工艺设计集成的结构框架，此集成系统分为六大模块．同时对设备环境建模、多工艺方案决策以及基于动态设备环境和多工艺方案的车间作业计划方法等关键技术进行了探讨．它有机地结合了工艺设计与车间作业计划两个单元技术，可提高车间作业计划和生产控制的柔性     

基于命题逻辑的组件约束检测

针对组件约束数量大、复杂度高的问题，提出了一种基于命题逻辑的组件约束检测算法．通过命题符号化的过程，即通过5个联结词将日常语言中的命题转化成数理逻辑中的形式命题．该算法首次使用受限真值表的概念来描述组件约束，清楚、准确地揭示了软件组织结构、动态行为以及组件之间的转换，通过包含、否定和插入等规则来合并真值表，以解决检测组件约束时存在的冗余与冲突问题，并获得期望行为的最小组件集合，从而保证了组件约束之间相互一致．与基于规则模式表方法相比，所提算法克服了人工检测的不确定性，改善了检测的时间性能，并可将冲突错判率降低大约10％，平均处理时间降低大约33％．     

一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型

提出了一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型,它是一种基于行为主义的智能控制与决策模型,由环境和自组织多Agent系统两大部件构成,分别通过环境的定义、环境的识别、多Agent控制与决策过程以及多Agent控制与决策输出4个基本步骤来完成建模工作．该模型可以灵活地选择多种算法进行具体的实现工作,文中给出的算法是一种基于作用力机制（物理激励）的多Agent控制与决策算法,该算法是通过模仿经典物理学理论中的万有引力定律,将多Agent系统中的自组织交互过程转化为相互的作用力,并通过交互作用力的大小和方向体现多Agent之间的交互机制,充分利用了多Agent系统的群体决策优势．测试实验结果表明,该模型具有较好的应用效果并且其系统能量在Agent数目为300、迭代次数超过80次时具有稳定性．     

基于设备环境模型的多工艺方案决策

根据ＣＡＰＰ系统的需求，建立了基于特征的设备环境模型．详细分析了多工艺方案存在的原因，对基于设备环境模型的多工艺方案决策方法进行了分析和讨论，并提出实现步骤．在此基础上，建立了基于设备环境模型的多工艺方案决策系统     

Agent的信念、愿望、意图模型

本文分析了Agent的信念、愿望、意图模型（BDI模型）。依据BDI模型结构,本文刻画了Agent的内部状态,主要涉及Agent的信念、愿望和意图等思维属性,使该模型既能描述客观环境,又能描述Agent的思维状态及其变化过程。     

风险视角下的动态信任关系模型

对风险问题的准确把握,是保证信任决策科学性的关键。针对目前在动态信任关系研究中对信任与风险本质关系理解不够和研究的不足,提出了风险视角下的信任关系理论模型和决策模型,详细分析并给出了信任与风险,以及信任决策与风险决策的本质关系,认为信任是风险的另一种表达形式,信任决策就是风险决策。通过对信任、风险和可信决策三者为一体的安全决策过程的分析,增强了安全决策的科学性,使得安全决策更加理性、全面和客观。     

基于单例模式的优化图型决策模型构造

对决策支持系统实现中的优化图型决策器进行了探讨,建立了优化图型决策系统模型。并阐述了利用面向对象的方法及JAVA工具,在医疗疾病诊断决策专家系统实现中基于单例模式的优化图型决策器模型的具体构造方法。     

网络化协同产品开发的决策框架模型及其应用

分析了网络化协同产品开发过程中决策问题的决策目标,提出了包含T(开发周期)、Q(开发质量)、C(开发成本)、R(技术资源利用)、S(开发过程安全和保密性)和K(知识积累和产品可持续发展能力)在内的6大决策目标变量的决策目标体系,并由此建立了网络化协同产品开发的决策框架模型,最后利用该决策框架模型,对一个网络化协同产品开发过程中的决策问题进行了决策分析,说明了该决策目标体系及决策框架模型的正确性和实用性.     

利用Excel构建动态设备投资决策支持模型

决策是人们的一种社会行为，渗透到社会的各个领域。决策的正确与否直接影响到决策的经济效益和社会效益。随着组织环境的不断变化，决策的不确定性越来越大，难度也越来越高。以财务管理中的净现值为评价指标，就企业设备投资问题，用Excel软件建立动态的投资决策支持模型。     

基于满意度的多准则决策模型及其在员工绩效评价中的应用

针对评价准则权重信息不完全的群体多准则决策问题,首先利用方案满意度模型,对备选方案集中的每一个方案建立以最大化该方案满意度为目标的线性规划模型,得到一组权重向量,然后利用群决策中的相关集结方法将这组权重向量进行集结,得到对每个方案都公平公正的一个权重向量,利用该权重向量和加权平均模型得到方案的综合评价值,从而对方案进行优劣排序.最后,通过员工绩效评价的例子对本文提出的方法进行了说明.     

直觉模糊集在装备采购中的应用

在装备采购中,存在多个装备供应商可供选择,对供应商资格评价和准则定义的理论研究是供应商选择的关键问题。针对这一问题,基于直觉模糊集并加以改进,提出一种新的多属性决策综合评判模型,为装备采购决策者提供一定的定量分析依据,做出正确的决策,以及在招标中就供应商的选择提供具有参考价值的建议。运用此理论,使模糊多属性决策问题研究结果更合理、更科学。讨论供应商的评判问题,通过直觉模糊集理论,结合供应商选择问题,首先,构建改进型直觉模糊集决策矩阵,然后确定直觉模糊正理想解,再计算各备选方案到直觉模糊正理想解A 的矩离,最后按照综合评价指数K确定最佳供应商。算例分析表明了该方法的有效性和优越性。     

一种基于驾驶决策的三相交通流仿真模型

提出了一种基于三相交通流理论的驾驶决策交通流仿真模型.该模型采用驾驶决策函数替代由Kerner等人提出的KKW模型中目标速度函数,在新模型中将驾驶行为分为自由流驾驶模式、同步流驾驶模式和堵塞流驾驶模式,三种模式会根据道路的实际交通情况进行切换.基本图和时空分析结果表明,提出的模型符合实际的交通观察.     

基于决策偏好距离的多阶段群决策快速集结方法

针对具有互反判断矩阵偏好信息的多阶段群决策问题,文章提出了一种基于决策偏好距离的快速集结方法。首先对决策偏好距离相关概念进行定义,阐述了基于决策偏好距离的多阶段群决策集结过程;其次,利用决策偏好距离算法对单一专家的阶段内权重和阶段间权重进行测度,得出最优的专家权重;然后,通过加权几何平均算子拟合出最优的专家判断矩阵和最优的群体决策偏好;最后,给出算例,分析结果表明该方法具有合理性。     

基于物元模型的索赔决策研究

工程施工过程中的索赔决策研究是多目标问题的研究,由于干扰事件各属性的认知数据难以收集齐全,决策人对索赔事件的信息认知不完全,故只能依据不完全信息通过适当的方法和模型的引入,逐步确定索赔结果.为此,引入物元分析方法并建立索赔决策的物元模型,同时以某水利水电工程中的索赔事件为例进行了实证分析,从而证明了该方法的有效性.     

基于Apriori数据挖掘算法的篮球比赛现场决策系统构建

为优化篮球比赛现场决策效果与效率,将人工智能技术引入篮球比赛决策当中,设计了篮球比赛现场决策人工智能辅助系统。首先,利用摄像机布局了篮球场比赛帧图像采集方案,基于三维空间仿射变换方法标定相机降低帧图像失真程度;构建篮球战术数据库,将现场采集的比赛视频与数据库对战视频案例进行匹配比对;基于Apriori算法找到篮球比赛视频对应的战术方案频繁项集,生成篮球战术布局的关联规则,最终得到本场比赛最佳的篮球战术布局方案。本次对于篮球比赛人工智能辅助决策系统的构思,提高了决策者在战术布局思考中的效率,具有广阔的推广应用前景。