基于多Agent的模型系统研究

利用多Agent理论和技术建立运行于网络环境中的模型系统。这种基于多Agent的模型系统由多个分布于网络上的软件Agent组成,它打破了传统模型系统以模型库为核心的基本框架,为研究开发处理复杂问题的支持系统和综合集成研讨厅提供了新的模型系统建立方法。     

基于Agent的单路口交通流控制的研究

利用Agent技术,通过构造路口Agent与相位Agent来对单路口的交通流进行控制,文章首先指出了路口Agent与相位Agent之间的关系,然后对两类Agent的模型进行了研究。并说明了路口Agent对相位Agent规则变量的学习过程。最后文章进行了仿真研究,结果表明本文研究方法的有效性。     

基于Agent的协同关系模型研究

在分析协同环境中Agent之间协同关系特征的基础上，本文提出并定义了一种基于Agent的协同关系模型(ACRM)，该模型引入了时间和空间的机制，用于描述现实世界的协同环境中Agent动态协同过程。通过应用实例说明该模型解决了动态协同过程中协同关系变化等问题。     

基于多Agent系统的装备保障性评估研究

依据装备保障性评估的实现功能,建立了基于多Agent系统(MAs)的保障性评估模型的体系结构.通过对装备保障过程的分析,以装备保障过程MAS模型为例,阐述了保障过程模型中Agent的功能和结构,探讨了基于黑板系统的多Agent间的通信,设计了装备保障过程模型的仿真实现.     

基于车道共用的多相位灯控路口优化方法

提出了基于车道共用的交叉路口信号控制的方法,该方法充分利用了路口左转弯待转区的空间,将原来的左转专用车道调整为左转与直行车辆的共用车道.在不降低左转车辆路口通过率的前提下明显提高了直行车辆的路口通过率,从而有效地减少了车辆的平均延误.理论分析与仿真结果都验证了该方法的有效性.     

基于多Agent系统网管模型的形式化建模

运用多Agent系统实现分布、自治的网络管理是构造下一代网络管理系统的一条全新思路。然而,大多数基于多Agent系统的网管模型均采用非形式化的方法进行描述,容易造成人们对模型理解的歧义性和在系统开发过程中的随意性。一种利用有色Petri网对分布式网络管理模型进行形式化建模的方法被提出。利用该方法所建立的形式化模型,能够对分布式网管模型中多Agent系统的组成结构和运行机制进行全面刻画,能够描述模型中用到的Agent的各种特性。     

基于多Agent系统的导弹突击行为建模方法研究

在战争复杂适应系统CGF仿真行为建模中,引入Agent理论和技术,提出了一种基于MAS的战术导弹群突击行动的行为建模方案,该方案支持各Agent成员的自主行为、协作行为,可用于解决CGF实体在虚拟战场中的态势评估、决策制定、学习等行为,为CGF实体在分布交互式仿真中智能行为的逼真仿真提供了基础。     

基于C4.5决策树方法的到港航班延误预测问题研究

航班延误一直是机场运营管理的一大难题,建立有效的模型实现较准确的延误预测来协助机场方面采取应对措施,于机场于社会都有重要意义. 本研究提出一个面向机场的到港航班延误预测问题,对比现有的贝叶斯网络及朴素贝叶斯方法,结合航班数据的特点构建了基于C4.5决策树的航班延误预测模型. 针对国内某大型机场的真实数据集,本研究 设计了大量实验,实验结果表明所提模型正确率接近80%,较两种贝叶斯方法有进一步提升. 此外研究还设计实验分析了影响模型效果的因素.     

多Agent诊断系统的几个问题研究

首先建造了一种包括应用Agent和服务Agent的两层多Agent诊断系统结构,并给出了应用Agent和服务Agent的内部结构在此基础上,设计了基于故障模式聚类的应用Agent内部故障求解机制,研究了多Agent模糊关联模型最后,基于多Agent模糊关联模型,探讨了多Agent系统的诊断与决策问题.     

基于多Agent的混凝土坝施工仿真与优化研究

混凝土坝施工仿真的复杂建模过程限制了其成为混凝土坝施工管理的有效手段。将智能化仿真与混凝土坝施工仿真相结合,提出了基于多Agent的混凝土坝施工仿真与优化方法。采用多策略建模方法来构建具有不同智能层次的Agent模型,简化了Agent模型的实现过程;阐述了混凝土坝施工过程仿真中仿真行为推理建模、规则知识的获取与应用、Agent间的通信与协商机制等多Agent实现方法;建立混凝土坝施工仿真系统Agent分类的整体模型结构,并论述了该系统的实现过程。基于多Agent的混凝土坝施工仿真系统的开发,增强了施工仿真的可信度和适用范围,实际工程的应用验证了该系统的有效性。     

基于多Agent的企业过程建模和仿真技术研究

工作流技术和集控Petri网方法是企业过程建模和仿真的支撑技术,将二者巧妙地结合起来,能为实现过程集成提供有效的帮助。当前的大多数工作流管理系统忽视了工作流之间的资源约束关系,基于多Agent的工作流管理系统能够有效地解决这个问题。首先讨论了基于多Agent的工作流管理系统,给出了基于多Agent工作流的企业过程的建模、仿真、使能系统的模型。然后介绍了将基于多Agent的工作流模型转化为集控Petri网来实现企业过程仿真的方法以及仿真过程中时间和成本等性能参数的计算和分析方法。     

基于最优模糊推理的转台控制方法研究

针对飞行仿真转台系统,设计了模糊PID控制器,并采用了最优模糊推理这种新的模糊推理方法。该模糊推理方法将优化和反馈的思想引入推理过程中,依据不同的优化指标进行推理,使推理过程更为合理和有效。以某转台模型为例进行了仿真,仿真结果表明了该推理方法的有效性及模糊PID控制器在转台系统中的有效应用。     

基于改进PSO算法的复杂产品协同优化分配研究

研究网络制造环境中复杂产品关键部件生产任务的协同优化分配问题。以总费用最小为目标,对复杂产品关键部件的生产任务在联盟企业的优化分配进行了研究,提出了该问题的非线性数学规划模型。开发针对该问题的粒子群算法(PSO),该算法提出适用于关键部件-联盟企业关系的离散粒子编码方法。采用基于可行性规则的方法处理约束问题,避免了罚函数的选择,较好地改进了算法的搜索速度和收敛性能。以某企业重型燃机的协同制造为实例,进行仿真研究,仿真结果证明了模型与算法的有效性。     

基于多AGENT联合意图的反潜编队仿真模型研究

分析了反潜编队的协同作战过程,提出了编队多Agent的形式化描述方法,给出了单个兵力Agent的行为模型,包括组成结构和控制策略.提出了多Agent联合意图的六元组模型,并应用于舰艇和直升机协同反潜过程进行了形式化描述.采用黑板模型,实现多Agent兵力的战场态势和作战状态共享;基于有穷状态自动机,给出了多Agent兵力协同作战过程描述模型.最后,指出多Agent联合意图理论在计算机兵力生成方面,尤其是兵力协同作战研究方面,具有理论和方法可行性和可实现性.     

一种基于逆动力学模糊规则的自适应控制方法

将模糊控制规则归结为控制对象的逆动力学过程模糊辨识问题,提出了一种基于逆动力学过程模糊规则模型的控制算法,通过控制对象逆动力学过程模糊规则模型离线辨识,直接产生形成与控制对象运动规律相适应的初始控制规则,并根据对象逆动力学过程模糊规则模型在线辨识结果,对控制规则进行在线调整.仿真结果表明,所设计的模糊控制器具有良好的控制效果与适应性.     

模糊Petri网在飞机进近排序中的应用

介绍了发达国家正在研究的最后进近间隔工具(FAST)的排序思想,利用该排序思想,讨论了模糊控制和模糊Petri网排序理论在飞机进近中的具体应用,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法能达到合理可行的排序结果,明显减少航班队列的延误。基于模糊Petri网的排序方法为解决空中交通管制系统的科学优化排序问题提供了较好的研究思路。     

基于神经网络最优组合预测方法的应用研究

针对最优组合预测模型最优权重分配时往往出现负权重等方面的不足 ,建立了基于 Ann模型组合预测模型 ,并进行了实证研究 ,结果表明该模型比最优组合预测具有更高的拟合精度 .最后从机理分析其中的原因 .     

飞机地面除冰运行的非合作博弈研究

针对大型机场对优化除冰调度运行以减少航班延误的需求,以及各航空公司对有限除冰资源的无序竞争,结合非合作博弈理论,建立飞机除冰地面运行的非合作博弈模型,设计了除冰资源分配的浮动优先级算法,在MATLAB环境下,利用首都机场动态航班数据对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,将设计的浮动优先级算法应用于飞机地面除冰运行中,机场离港航班的延误情况得到了明显缓解,且对现有的"先到先服务"除冰调度策略进行了优化,并保证了资源分配的公平性,为机场地面除冰运行提供了一种新的思路。     

先进短距起飞垂直着陆飞机的建模与仿真研究

先进短距起飞垂直着陆(ASTOVL)飞行／推进综合控制技术的实现，需要进行大量的理论研究和仿真计算，以确定最优控制律。通过用全量非线性方程来描述的该类依靠气动舵面和推力矢量融合控制技术的飞机运动状态，建立了六自由度的飞机动力学数学模型。由于没有对刚体飞机数学模型和气动数据进行线性化处理，因而所建模型不仅能较全面地反映STOVL飞机的实际运行特性，而且具有较强的通用性。最后，以某型号STOVL飞机为背景，在MATLAB5．2／Simulink环境下研究和开发了飞行数字传真器，介绍了仿真软件的设计思想和程序架构，并通过数字仿真验证了该仿真器的正确性。     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。