CBR和RBR在GSM无线网络优化中的应用

基于案例的推理（CBR）和基于规则的推理（RBR）是人工智能中两种实用有效的推理,通过CBR和RBR在GSM无线网络优化中的应用,着重探讨了合并两种推理技术的知识表示和推理机制。     

智能化系统的有机组合推理及优化

智能化系统中推理是其中的重要组成部分，推理算法决定了系统智能化水平的高低。针对智能化系统的推理，利用专家系统推理、模糊逻辑推理、神经网络推理的互补性，提出了由专家系统、模糊逻辑、神经网络有机结合构成的组合推理及优化的技术，充分发挥各个推理的优势和克服单一推理的不足。采用公用专家知识库供各个推理的有机组合和并行运行，利用优化算法优化各个推理结果，可实现知识的共享、推理算法的有机融合及组合推理的优化，同时解决组合推理的推理冲突并提高组合推理的效率。分析及应用结果表明，有机的组合推理与优化能有效地应用于工程实际，有利于提高智能化系统的推理水平。     

基于智能技术的移动机器人路径规划方法概述

移动机器人路径规划是环境模型和搜索算法相结合的一种技术,规划过程既是搜索的过程,也是推理的过程。近几年人工智能中的很多优化推理技术也被运用到移动机器人路径规划中来,主要有模糊逻辑、神经网络、遗传算法和混合方法。     

基于规则的非精确反向推理专家系统

专家系统是人工智能的重要应用领域,基于反向推理的产生式系统是其最有效的知识表示形式和逻辑推理的基本模型.在详细分析其基本结构的基础上,采用规则和确定性因子描述不确定性知识,提出了反向非精确推理的算法,分析了解释机制、知识获取机制的实现手段,为专家系统的设计与开发提供了重要依据.     

优化图型判断技术及其在羊疾病防治决策系统中的应用

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术,根据一个或多个专家提供的特殊领域的专门知识、经验进行推理和判断、模拟专家作决定的过程,来解决那些需要专家决定的复杂问题.在讨论专家系统决策实现中的图型判断推理决策技术与方法的基础上,提出了一种优化图型判断方法,并介绍了基于优化图型推理判断的远程羊疾病防治决策系统的实现技术与方法.     

基于案例推理的优化型智能决策技术的研究

文章将计算智能、启发式搜索技术和案例推理技术应用到决策技术的研究中,采用多策略相似性检索策略,优化案例属性的选择,优化目标问题的解决方案,提出了一种优化型案例决策技术框架.利用案例推理技术的学习优势,结合遗传算法与禁忌算法高效的搜索机制,可望部分解决现存决策支持系统知识获取困难和检索效率低下的问题,提高其解决半结构化和非结构化问题的能力.     

基于案例的CDMA网络故障管理决策支持系统

为了加快CDMA网络维护优化的故障处理效率,持续提升网络质量和改善用户感知,采用案例推理的人工智能方法,建立一种基于案例推理的CDMA网络故障管理决策支持系统,给出了系统总体框架和工作流程,以及各种关键技术的实现方法.以某公司CDMA网络日常管理的部分故障处理记录建立初始案例库,将未存入案例库的多个案例故障记录作为新案例,利用上述设计的CBR系统进行求解.示例运行结果检验了该系统运行的可行性和有效性,能够有效地提升CDMA网络维护优化的故障处理效率.     

随机需求多车辆路径问题的重优化算法

针对随机需求的多车辆路径问题(MVRPSD),提出了一种简单有效的重优化新算法.该算法先用预优化策略给出一个预优化的单车辆路径,然后重复使用rollout算法对该路径进行进一步优化,将其划分为满足约束条件的多条子路径,不仅能满足实际需求,而且极大提高了优化性能.与现行方法对比实验结果表明,本算法可以对多车辆路径更为合理的优化,明显减少行驶费用,是求解随机需求的多车辆路径问题的一种有效算法.     

PRM路径规划算法优化研究

针对限定环境下移动机器人路径规划问题,运用PRM(probabilistic roadmap method)算法进行初始路径规划,并提出一种基于改进的节点增强法与几何平滑策略的路径优化算法.利用节点增强法对初始规划路径进行优化处理,采用新增节点逐步取代原路径节点,减小路径中的拐点个数,从而缩短路径长度.同时采用一个基于几何平滑策略对优化路径进行平滑处理,以达到路径平滑的目的.仿真结果表明,该优化算法不仅能有效降低搜索路径的长度,而且能大幅度提高路径的平滑度.     

智能家庭用电多目标优化方案研究

分析了家庭用电的微电网系统,研究了粒子群算法以及多目标优化理论. 在此基础上,设计了一种面向家庭用电的多目标优化模型,利用人工智能粒子群算法处理多维目标函数,制定了用电优化策略. 计算机仿真结果表明,该策略有效优化了家庭能耗,达到了节能减排的目的.     

人工鱼群算法在孔群加工路径优化中的应用研究

将人工鱼群算法应用于孔群加工路径优化的研究,建立以最短加工路径为目标的路径优化数学模型,阐述算法实施的具体过程并进行算例分析.结果表明,该方法求最优解的性能优于Hopfield算法、进化蚁群算法、人工免疫算法以及改进的遗传算法,获得的最优路径可以节省71.47%的行走路程.     

一种改进PSO算法的电力系统无功优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化．该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用．本文将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程．为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向．对IEEE-6节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性．     

互逆主义数学哲学与计算

指出数学不是建立在集合论之上,而是建立在人类计数实践之上。经典数理逻辑是有量词的,而互逆主义数理逻辑没有量词,绝大多数逻辑在计算机的应用系统中也都是没有量词的。为说明互逆主义数理逻辑在计算中的能行性,给出了其在人工智能计算中的应用：二层单准Prolog的操作语义和指称语义。     

生命系统和智能数学

生物是一个称为生命系统的复杂的大系统,它包括:能量系统、物质系统和信息系统三个子系统。本文用系统论说明生命各子系统的结构和功能的关系。智能数学是一种新的应用数学,它的原型是人类智能,它的应用领域是人工智能。由于人的高级智能均具有模糊性,所以它必须是一种Fuzzy(模糊)数学;由于经典的二值逻辑及数值计算能力也是公认的人类智能,因此它又必须与经典数学兼容。本文将结合生命系统来说明它的应用。     

自调整柯西变异克隆算法

生物免疫系统中许多信息处理机制已成功应用到控制、数据处理、优化学习和故障诊断等领域,并且已经成为继神经网络、模糊逻辑和进化算法后人工智能的又一研究热点。针对巴西学者Castro提出的克隆算法存在的不足,提出一种新的克隆算法——自调整柯西变异克隆算法,重新定义了克隆选择算子和克隆变异算子。与其它算法相比较,试验结果表明所提算法搜索时间短、搜索精度和效率都很高。     

张拉整体结构的智能化找形研究进展

近年来,被称为“未来的结构体系”的张拉整体结构得到学术界的广泛关注。其中,找形是张拉整体结构设计的关键步骤,即确定结构的平衡状态的过程。随着人工智能逐渐应用到各个领域,张拉整体结构的智能找形方法也应运而生,通过使用人工智能技术改进传统的找形方法,以达到简化找形流程的目的。文章首先介绍了人工智能在建筑领域的应用。其次,阐述了使用人工智能技术改进张拉整体结构找形方法的研究意义。然后,介绍了张拉整体结构几种常用的传统的找形方法及其优缺点。再通过调研大量文献,对现在最新的张拉整体结构智能找形方法,特别是优化算法和神经网络方法进行详细介绍和分析。最后,预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势。     

冷连轧机负荷分配优化研究进展

轧制负荷分配优化可以使板带材产量最大化，能耗最小化，有效提高设备利用率和带钢成材率。本文从负荷分配的约束条件、优化目标及优化方法等方面论述了目前国内外理论研究及工程实践的进展；详细介绍了较实用的基于轧制工艺的迭代方法，并介绍了案例推理、粒子群等新兴的理论在冷连轧机负荷分配中的应用。最后指出以板形板厚综合指标为目标函数，以人工智能为寻优方法是冷连轧机轧制负荷分配优化的发展方向a     

复杂建筑火灾中的人员疏散路径多目标规划

针对复杂建筑火灾中的人员疏散动态路径优化策略问题,以火灾情境下的动态疏散网络数据模型为基础,结合网络流优化和群智能方法,构建以最短时间、最小风险水平和最大疏散容量为目标的路径优化模型.通过改进的自适应果蝇算法,实现了节点和路径容量受限的动态疏散路径规划.通过对所建模型的性能测试和疏散过程实验,验证了多目标路径优化模型的有效性.实验结果也反映了多目标路径规划策略更加贴近复杂建筑火灾中的人员疏散实际情况,对于规划不确定因素影响下的复杂空间疏散路径具有可行性.     

归纳逻辑视野下的数据挖掘研究综述

对归纳逻辑思想在数据挖掘中的应用研究进行了综述。国外的研究主要集中在人工智能方面,重点是高阶归纳逻辑研究,通过多态归纳逻辑、机器学习等方面发展了归纳逻辑理论。国内的研究集中在知识发现方面,例如通过研究关联规则等探讨知识发现的内在机理。相对来说,国外的发展更偏重于应用领域,而国内也在不断扩展归纳逻辑的理论应用,但在数据挖掘领域研究仍然偏少。