基于设计者智能主体模型的产品开发过程仿真

产品开发过程仿真是对产品开发过程进行预测、管理、评价和改进的有效手段.为了对产品开发过程中的人与组织因素进行仿真,提出了一种设计者驱动的产品开发过程仿真原理.重点对设计者智能主体模型进行了研究,采用INTERRAP混合结构建立了设计者智能主体结构模型,用分层有色随机Petri网描述了设计者的个体行为过程与协作行为过程.最后进行了系列仿真实验,初步证明了模型的有效性.基于设计者智能主体模型的过程仿真可在过程预测与评价、人因及组织分析、设计过程改进等方面发挥重要作用.     

一种面向人群仿真的改进型社会力模型研究

在人群仿真领域,社会力模型的应用和改进研究仍是一个热点问题。在Helbing社会力模型的基础上,引入人群个体之间的排斥力和转向力,改进了人群在正常状态下的行走行为模型。对恐慌人群,提出了期望速度、人群密度、恐慌值的计算方法,拟定一些约束条件来改善动画显示效果。在微机上使用Direct3D实现了人群行为动画,实验结果表明,改进的模型能够较好地模拟人群行为。     

基于NS2的无线传感器交通监控网络仿真

随着无线传感器网络技术不断发展,其应用日益广泛,智能交通便是其重要应用领域之一。针对高速公路交通监控的迫切需求,构建了基于无线传感器网络的高速公路智能交通监控系统。但该系统中一些重要参数及其性能在物理环境下往往难于测量和评估,为解决这一难题,建立了无线传感器交通监控网络仿真模型。此外,扩展了NS2功能,使其支持无线传感器网络仿真。并在该环境下对所建模型进行了验证,对其重要参数如网络节点能量消耗、网络密度、数据率等进行了仿真分析。从而实现了系统模型和参数的调整和优化,进一步验证了系统的可行性。     

基于多智能体仿真的新产品市场扩散研究

基于多智能体的仿真是一种基于微观个体行为的建模仿真方法,具有广泛适用性、分布性、智能性和交互性等特征.本文首先指出了多智能体仿真系统的优势,探讨了多智能体仿真的基本思路,然后构建了一个基于多智能体的新产品市场扩散仿真模型,最后应用多智能体仿真平台AgentSheets实现了该模型.     

基于CAS理论的多智能体战斗模型仿真研究

为了研究基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型的演化、涌现规律,在Swarm平台上建立了一个多智能体的战斗模拟仿真系统,并对战斗过程双方Agent数量和实力的演化进行了模拟仿真,得到了和传统数学模型不一致的结果.基于复杂适应系统理论的多主体仿真模型可以模拟复杂系统的微观行为,进而能够显现出系统宏观涌现现象,非常适合模拟复杂的战争系统.     

基于改进PSO算法的实时故障监测诊断测试集优化

针对基于相关性模型的复杂系统实时故障诊断问题,引入一种改进的多目标离散粒子群优化算法对测试集进行优化选择,以提高诊断系统效率,降低测试成本。基于现有粒子群优化算法,将粒子速度更新和位置更新的意义与测试选择相联系,提出了新的速度和位置更新公式;针对测试集故障检测数、故障隔离数、测试个数及成本等多个指标,分别设计了故障监测测试集和诊断测试集的多目标适应度函数,并给出最优解的多目标更新方法。仿真结果表明：改进算法收敛速度快,计算精度高,可为实时监测诊断系统测试集优化选择提供有效指导。     

基于改进PSO算法的人群疏散模型

针对粒子群优化算法（PSO）在疏散模拟中局部寻优能力差、易过早收敛的问题，提出了一种基于改进PSO 算法的人群疏散模型。在原有模型基础上引入正向驱动力、排斥驱动力、疏散人员的恐慌程度等因子；根据环境因素和人群移动动态调整疏散人员的方向，并在最佳出口选择机制下趋向理想出口；对出口位置等物理因素进行疏散效率的参数化仿真实验。实验结果表明了疏散模型的有效性，可有效避免疏散过程中的局部拥堵现象，从而为建筑设计与管理人员提供合理参考。     

神经网络模型下的土石坝安全监测仿真研究

基于人工神经网络并结合土石坝渗压监控物理模型,采用遗传学习算法对神经网络BP模型的初始权重进行优化,建立了土石坝渗压预测仿真BP模型,对土石坝的渗透压力及时间等特殊因素进行计算机仿真。在此基础上将这些知识信息分布于各神经元的连结点,实时显示土石坝渗透压力变化状况,为土石坝安全监测管理提供了一种理想的资料分析模式。实例应用山西省文峪河水库的历史资料进行训练、预测和计算机仿真,结果表明,该算法收敛速度较快,仿真精度较高,为土石坝安全监测系统的资料分析提供了一种新思路和新方法。在大坝安全运行和管理中,意义重大。     

基于游戏引擎的人类行为建模与仿真

为了集中精力研究人类的行为,如何快速、高效地开发针对行为模型的仿真应用是当前的工作重点.基于UT游戏引擎构造逼真的3D虚拟环境,并利用Soar智能引擎进行人类行为建模则可以快速、高效地实现仿真应用,提高开发效率.首先,研究和选取了适合于仿真开发的UT游戏引擎:而后,基于此引擎设计了系统的总体结构,并修改引擎以满足仿真开发的需要:其次,利用一个简单的想定对可视化、实体模型和基于Soar的智能行为的实现进行了详细阐述:最后,讨论了采用该方法的优缺点,并给出了进一步的研究方向.     

基于Agent理论的多无人地面平台协同控制仿真研究

为提升多无人地面平台协同控制能力,适应新形势下智能战争趋势,基于JADE和World Wind Java构建了多智能体地面平台协同控制仿真系统。运用多Agent理论建立无人地面平台仿真模型,基于JADE构建协同控制仿真平台,运用粒子群算法优化任务分配机制。仿真实验表明,构建的协同控制仿真平台具有良好的鲁棒性和灵活性,优化后的任务分配机制使得多无人地面平台群体执行任务效率明显提高,且可应用于其他海上、空中无人平台的仿真研究。     

人行桥上突发事件下的人群恐慌行为模型研究

人行桥是人员密集场所,在突发事件下,容易导致人群拥挤踩踏。目前的人群仿真技术对恐慌情绪考虑不充分,不能全面描述人群行为。在综述人群行为仿真技术的基础上,提出了个体的结构和假设,给出了人群在恐慌情绪作用下个体的行为描述,构建一种恐慌情绪感染模型,在计算机上编制了演示系统,从而验证本文模型的合理性。     

基于多智能体的虚拟化地铁站乘客行为仿真

地铁站是典型的人群密度大的公共场所,根据人群行为特点以及基于人群行为特点的引导,可以有效培训人群应急疏散。采用多智能体的方法,通过度量地铁站建筑场景特点,分析乘客行为特征的影响因素,基于乘客从众心理规律,提出单Agent属性定义及约束规则,建立乘客Agent路径选择行为模型,在虚拟地铁站内为多智能体建立MAS(Multi-Agent System)行为决策系统,通过WebVR实验研究乘客从众行为以及决策行为的影响因素,为高峰期人员流动策略的制定提供理论依据,有效地缓解地铁站内人群拥挤现象。     

基于有限理性约束的自适应人群疏散仿真模型

为有效提高人群拥堵时的疏散模拟精度,基于社会力模型和有限理性约束,提出一种自适应人群疏散仿真模型。该模型改进了传统社会力模型中行人自驱动力的期望方向和期望速度,对避障情况下行人的最优运动方向和速度进行自适应计算,同时引入有限理性路径决策机制,更为准确地描述行人在拥堵状态下的路径选择行为。结果表明：所提出的模型是可行有效的,行人的有限理性约束在人群密度较大的时候表现出疏散优势,更加符合真实情况下的人群疏散过程。     

基于蚁群算法的群机器人自组织聚集行为建模

针对群机器人聚集行为模式的形成,建立了基于质点系力学系统、以及感知状态加权的自组织运动模型,实现了机器人运动状态的自主转移。建立了关于聚集行为的聚集度、均匀度等评价指标,通过实验分析比较不同模型的聚集性能,为群机器人自组织聚集行为模式的形成奠定了基础。使用分析选定的模型,对有边界约束和无边界约束2种情况进行了自组织聚集行为仿真试验,实现了不同群体规模的最大范围的有效覆盖感知,验证了模型的正确性。     

动漫游戏中虚拟角色的一种群体对抗仿真模型

计算机在社会科学的研究中正扮演着重要的角色,建立人类群体的行为模型是一个令人感兴趣的话题。采用动漫游戏,探索了一种面向有限空间中人类对抗行为的仿真方法。首先,建立了一个三维虚拟场景和虚拟角色,虚拟角色包含生理参数、心理参数和社会参数。其次,提出了一种情绪决策模型,主要考虑了恐惧和愤怒两种情绪,给出了情绪影响公式。最后,实现了一个三维对抗行为演示原型,通过改变对抗群体的参数,初步发现了一些对抗规律。     

基于熵的火灾场景介观人群疏散模型

针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映人群运动混乱程度的疏散熵,将个体速度和位置分布映射为疏散熵图,疏散熵图会对个体的疏散行为产生影响.上层模型采用网络最快流模型构建基于疏散熵的动态多目标疏散路径算法,为个体提供全局疏散优化路径;下层模型包括基于熵的小群体聚集行为模型和引导行为模型等.仿真结果表明,一定数量的引导者对疏散效率起着重要作用.当引导者数量增加时,群体恐慌程度降低,群体中拥挤行为和避障行为次数减少,使疏散过程更加有序且疏散熵值降低.     

大规模群体行为仿真模型设计与实现

大规模群体行为建模是面向战争和危机研究的社会仿真的关键技术。现有的群体行为模型对小规模群体的行为动力学特性表现较成功,但对其的社会学属性表现不足。而在战争危机出现时,群体行为通常呈现出地域范围广大、数量规模巨大、时间跨度较大的特点,群体社会学特征明显。采用基于Agent的Bottom-Up的建模方式,设计了一个包含日常与危机两种状态以及三层可变粒度的大规模群体行为模型,解决了行为描述粒度的问题、行为演化的确定性随机性问题以及行为的视觉化呈现问题。     

基于参数估计的层次诊断模型研究及应用

针对大型系统多故障诊断的复杂性,提出利用抽象技术建立的简化层次模型进行诊断。把抽象技术分为结构抽象和行为抽象,结构抽象建立在系统的描述方法之上,采用的行为抽象技术为Box-Jenkins建模方法(B-J法)的参数模型。介绍了层次模型的一种形式化方式-抽象树的建立方法。利用不同层次的参数模型参数值序列之间的变化关系并采用由上至下的分层诊断策略进行故障诊断。仿真实例的结果表明减少了计算量,提高了诊断效率。