基于知识的规划模型构造系统研究

给出了基于知识的模型构造系统的定义，并以此概念为指导思想实现了基于知识的规划模型构造系统。详细论述了系统知识的表示与组织，并结合企业生产计划问题，描述了系统构造模型过程。     

基于框架的面向对象的雷达系统方案设计知识表示

本文提出了利用基于框架的面向对象技术表示雷达系统方案设计的知识。这种知识表达方法,将规则与过程性设计知识及设计对象框架表示相结合,具有较强的知识综合表达能力,并采用这种表示语言,建立了用于相控阵雷达系统方案设计支持系统知识库。     

多目标布谷鸟搜索算法

解决多目标优化问题,并得到精确的、高质量的Pareto前沿解是非常具有挑战性的。将CS算法运用于多目标问题解的迭代更新过程,对传统的基于Pareto支配关系的适应度函数进行了改进,并提出基于小生境技术的逐步档案缩减法用于档案解的缩减与维护过程,设计出了多目标布谷鸟搜索算法(MOCS)。通过仿真实验验证以及相关性能指标的测试结果得出,MOCS算法与经典的NSGAII算法相比,在所得解的收敛性、多样性和均匀性方面均有所改善。     

智能化水下目标分类系统的知识控制结构

本文对水下武器反对抗专家系统的知识与控制结构进行了原理性描述。探讨了适用于水下环境的知识表示结构、水下目标分类问题的求解方法以及黑板框架结构在反对抗专家系统中的智能控制作用。     

基于事件的定性知识表示模型

当前突发事件应急管理研究已经成为热点问题。本文针对突发事件及事件链研究特点,运用系统工程理论论,建立了突发事件及其链式关系知识表示模型。该模型从突发事件机理出发描述应急管理过程的知识需求,不仅揭示了突发事件发展、演变的行为模式及突发事件链式关系形成机理,还为应急决策提供理论依据,最后给出模型的应用实例,实现了事件演进的自动生成及应急过程中的知识支持。     

基于知识元的应急决策知识表示与生成方法

非常规突发事件应急决策是一类应急状态下的复杂系统决策问题,快速生成应急决策知识是解决这类问题关键.本文从不同科学域的共性整体特征出发,构建应急决策知识元模型,为多领域、多学科显性知识和隐性知识的表示与融合提供支持.在此基础上,本文首先基于知识元模型生成个体知识,然后通过GRA-T(grey relation analysis and TOPSIS)方法确定决策主体考虑问题的权重,再使用WGRG(weight grey relation grade)融合算子将专家知识整合成系统性的应急决策知识,为保证应急决策的及时性、科学性和有效性提供知识支持.最后,通过数值算例和地铁火灾突发事件案例分别验证GRA-T和WGRG方法的优越性以及应急决策知识表示和生成方法的实用性和科学性.     

土地承载量研究中多目标规划模型的设计与应用

土地人口承载量是一个多目标问题，所考虑目标有社会需求目标，生态目标及经济目标。对于多目标规划模型，如果改变这些目标优先级的先后次序，或改变模型参数，所得出的承载量结果就不一样。本设计了三个方案（高，中，低投入水平）。得出三种次优解及其对应的适度人口数量。结果证明，多目标规划比一般线性规模型测算土地承载量有较好的优越性。     

操作知识表示与仿真的概念分层方法

根据电力系统设备操作知识表达的复杂性和多样性，该文提出了一种基于概念分层的、面向对象的知识表示及仿真方法。文中给出了高层概念的操作知识表示模型，提出了基于约束对象状态映射和操作规程约束满足的条件下设备操作仿真技术。以开发图形驱动式变电操作系统通用设计平台为应用实例，证实了所提方法的有效性。     

基于冲突搜索算法的多机器人路径规划

针对冲突搜索法（conflict-based search,CBS）在多机器人路径规划（multi-agent path finding,MAPF）过程中规划路径过长、单向搜索运行时间长等缺陷,从搜索方向和搜索方式提出一种改进的双向A*焦点搜索来优化冲突搜索算法。将次优因子ω引入冲突搜索算法的底层搜索函数中,以提高路径搜索的效率;将冲突搜索算法中的单向搜索优化为双向A*搜索。实验结果表明：改进的冲突搜索算法的路径成本缩短了14.82%,总运行时间缩短了10.63%。     

灰色多目标规划算法研究

对一般意义上的灰色多目标规划，提出客观确定子目标权重的方法及修正方法，利用子目标的权重引入各个子目标取最优值的白化权函数，构建灰色多目标规划有效解及其θ定位规划最优解的算法。文中的算例说明了算法的可行性与有效性。     

基于SWEBOK的软件工程知识分类模型及算法

软件组织内部智慧资产的有效组织和管理一直是一个悬而未决的问题.将文本分类技术引入到软件工程知识分类领域,首先综合分析了软件工程领域知识的基本类型和特性:之后依据这些特性结合软件工程知识体系(SWEBOK:Software Engineering Body of Knowledge),提出了一个软件工程知识的分类模型和算法;最后通过实验验证了提出的模型和算法的有效性.实验结果表明,该模型和算法具有良好的分类性能,为软件工程知识的有效分类提供了一种途径.     

油田规划指标分配的C-C模型

针对油田产油指标分配难的实际问题,提出了指标分配的Ｃ－Ｃ（产能－成本）模型,并给出了相应的算法．用此模型求解得到的指标在满足总产量的前提下既考虑到产油成本又保证了油田的可持续发展．最后通过具体实例说明了模型的合理性     

基于随机规划的资产负债管理研究综述

资产负债管理旨在考虑市场中各种随机因素,如现金流、投资收益、融资成本变动的情况下,寻求最优的财务资源战略配置计划。以往单期静态方法无法根据投资环境的变化及时有效的调整组合头寸,而随机规划在处理这类问题时更具优势。本文总结归纳了随机规划资产负债管理方法的五种早期模型,介绍了计算机技术辅助下现代模型在金融投资领域的应用,并对其未来研究方向进行了展望。     

基于知识网络的专家领域知识发现及表示方法

从知识网络的角度，对专家领域知识的发现及表示方法进行了研究。在分析知识内在关联的基础上，对专家领域知识进行网络建模，包括知识点建模及其关联关系建模。通过对模型进行网络分析，发现其中的群组（Clique）和子群组（Sub—Clique）。对群组和子群组中的知识点进行知识聚合，可获得知识核和知识子核，从而实现专家领域知识的准确获取和表示。该方法描述的专家领域知识可用专家领域知识网络结构图、知识表等形式表示出来，具有客观、准确等特点。文章最后给出了一个验证实例。     

对偶模型在农户经营决策中的应用

针对目前农户层面的微观决策研究不足、农户生产经营布局盲目和农业生产资源配置不合理等状况,运用对偶线性规划方法对农户的农业生产经营布局建立优化决策模型,分析以种植业为主兼顾庭院养殖的决策变量选择依据以及满足耕地资源、生产要素和营养元素平衡等条件的约束方程构建过程,利用Lindo软件对实例中的优化模型求解计算,决策得出农户最大经济效益以及相应的最优布局结构。通过对决策结果进行深入的灵敏度分析和资源影子价格分析,保证农业生产经营经济效益最大化的同时科学合理地指导农业生产资源的优化配置。表4,参18。     

车辆可重复利用VRPTW问题的模型和改进蚁群算法

提出车辆可重复利用的VRPTW问题,建立多目标整数规划模型;基于蚁群系统（ACS）,按优先访问服务开始时间较早、服务时间较短和关窗时间较早的原则,设计启发式因子和蚂蚁状态转移规则;借鉴MMAS和ASrank的优点设计信息素更新策略,既加强对每次迭代最好解的利用,又避免陷入局优;根据客户服务结束时间较早优先原则构造初始解.实验结果表明,可以大幅度减少所需车辆数并节省车辆的总运行时间,具有较快的收敛速度,本文的模型和算法是有效的.     

基于随机规划的虚拟企业风险管理的模型及算法

由于虚拟企业的柔性、成员的多样性及其分布性等特征,虚拟企业的风险管理已经成为其运作中的一个重要的问题。本文提出了一个虚拟企业风险管理的随机规划模型,在该模型中将虚拟企业风险中的随机因素描述为随机变量。具体来讲,该模型是一个机会约束规划模型,运用此种模型可以比较好的描述管理者的风险偏好。在本模型中虚拟企业的总风险是其众多风险因素综合的结果,为了降低虚拟企业的总风险,管理者需要在费用的约束下为每个风险因素选取有效的控制措施。为了求解该随机规划模型,设计了嵌入蒙特卡罗模拟的遗传算法。仿真分析表明了该算法的有效性以及该随机规划模型在虚拟企业风险管理中的重要作用。     

人工智能的复杂性与信息科学纲领

人工智能与哲学的关系非常密切。强AI企图对思维进行完全形式化模拟的方法是一种简单性的思维方式,而人工智能本身无论从本体论、认识论,还是语言学方面都是一种明显的复杂性问题,应该用复杂性研究纲领加以研究。从人工智能本身的特点来看,信息科学纲领是更适合人工智能发展的科学研究纲领。     

基于协调规划的智能车辆导航和避障控制研究

针对智能车辆控制体系的现有不足，提出了一种基于协调规划控制的新颖控制体系结构，将传统的基于人工智能车辆模型的方法和基于行为的方法进行优势互补。文中具体描述了协调规划控制的过程，它集数据融合、路径规划和跟踪控制于一体。通过仿真实验证明该控制系统使智能车辆具备良好的学习能力、较快的响应速度，同时具有正确的判断力和完成给定任务的能力。