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.     

基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究

研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法. 在多智能体系统中,学习智能体选择动作不可避免地要受到其他智能体执行动作的影响,因此强化学习系统需要考虑多智能体的联合状态和联合动作.基于此,提出使用概率神经网络来预测其他智能体动作的方法,从而构成多智能体联合动作,实现了多智能体强化学习算法. 此外,研究了该方法在足球机器人协作策略学习中的应用,使多机器人系统能够通过与环境的交互学习来掌握行为策略,从而实现多机器人的分工和协作.     

基于多智能体技术的公共场所人员疏散模型研究

利用多智能体(Multi-Agents)在复杂系统建模研究方面的优势,通过将被疏散人员定义为Agent,并对Agent行为进行形式化描述的方法,建立了基于多智能体MA的、考虑个体特征和行为的公共场所人员疏散模型。模型重点模拟了Agent在引导作用、火的扩散和随机障碍物等影响下的行为反应,结果比较符合实际情况,验证了该模型的合理性和适用性。     

应用在基于Agent作战仿真中的协作Recognition-Primed Decision模型

现阶段,团队认知、自然决策方法和协作理论方面的研究是人工智能方面的热点问题,然而在将自然决策方法应用到多智能体的协作决策方面还需要进行大量的工作.该研究的目的是建立作战仿真中的协作决策模型,在对Klein的RPD模型进行了修改的基础上,提出了协作的SRPD模型,它能够支持多智能体系统态势感知的统一,并能将感知简化和提炼为多智能体的协作决策服务,并将该模型引入到作战仿真多智能体系统中建立了基于协作SRPD模型的多智能体体系.实验表明内核为协作SRPD模型的兵力主体能够对战场环境自主反应,并能够进行协作决策来协调统一团队的行为.     

复杂工业过程多智能体协调Petri网模型

分析了复杂工业过程下的多智能体体系系统所面临的问题,探讨了有关多智能体系统的协调地,采用并行处理技术,建立Ｐｅｔｒｉ网模型,对复杂工业过程多智能体协调进行了模拟。     

动态环境中的多智能体进化算法

针对动态环境,提出了一种基于多智能体的进化算法(MAEA).智能体模拟生物机制特征,相互合作来寻求最优解.智能体生存于网格环境中,为了增加自身能量,智能体可以与其邻域展开竞争,并依据统计信息来获得知识进行学习.为了保持种群多样性,同时引入随机移民和对偶映射策略.通过对一系列动态优化函数的仿真实验可以得出,相比之下,基于多智能体的进化算法可以在动态环境中获得更好的性能.     

基于Recognition-Primed Decision模型的多智能体作战仿真(英文)

自然决策方法应用到多智能体协作决策是人工智能研究的热点问题,而作战仿真中的协作决策问题是多智能体协作决策重要的应用领域。为了建立作战仿真中的协作决策模型,将模糊集、模糊规则引入Klein提出的RPD模型中对战场环境中的不确定性信息进行处理,并建立了基于RPD模型的作战仿真多智能体体系。仿真结果表明内核为RPD模型的兵力主体能够对战场环境自主反应,并能够进行协作决策来协调统一团队的行为。     

多智能体组织中个体行为的影响因素研究--分配政策、协同作用的影响分析

分析了在不同的产出分配政策、组织协同作用水平和个体智能体偏好情况下,组织整体行为与其成员智能体行为之间的关系.通过对多智能体组织模型的构建,借助数学分析和计算机模拟,得到了关于多智能体组织规模、生产函数和自组织工作等不同假设情况下的组织行为特点和个体最优行为策略.研究结论为认识多智能体组织的行为规律及其管理制度设计提供理论基础.     

车辆智能行为验证与评估的虚拟场景研究

车辆智能行为验证与评估平台旨在对无人驾驶车辆的智能行为进行验证与评估,具有经济、安全、不受时间和空间条件约束等优点.目前应用于驾驶模拟领域的虚拟场景仅对真实环境进行模拟并不具备车辆智能行为验证与评估的条件,因此无法满足该平台的需求.对用于车辆智能行为验证与评估的虚拟场景构建方法进行研究,在应用于驾驶模拟的虚拟场景基础上融入了人工智能,构建了具有一定智能的虚拟场景,为车辆智能行为验证与评估提供了条件.     

基于状态预测的多智能体动态协作算法

针对复杂动态环境下的多智能体协作问题,提出基于信息处理和状态预测的优化动态协作算法.充分考虑其它智能体对环境的影响,采用重要度函数和信息处理方法,对协作所需信息进行筛选和处理.通过引入状态预测算法,在多智能体动态协作过程中对智能体的行为和系统的状态进行预测,以实现协作结构的在线调整,使得多智能体能在内部以新的控制任务或新的平衡状态为目标,进行联合行动的动态协作.通过在典型的复杂动态MAS研究平台--机器人救援仿真比赛系统中应用,验证了该算法的有效性.     

面向多视角渲染任务的超实时可视仿真系统

针对多视角渲染任务超实时可视仿真这一难题,从理论上分析了面向多视角渲染任务的超实时仿真实现原理及可行性,提出了一种仿真计算与渲染计算分离的超实时可视仿真系统架构;提出了一种基于并行渲染的超实时可视仿真方法,解决了渲染任务分配、仿真世界同步、渲染时机选择等关键问题。实现了基于虚幻引擎（unreal engine4,UE4）主从模式的超实时可视仿真系统;设计系统应用案例,测试了超实时仿真性能,验证了该超实时可视仿真系统在多视角渲染场景下的渲染效率和超实时仿真能力。     

一种基于OpenHaptic的软组织有限元形变模型

OpenHaptic是基于PhanToM设备的力反馈模拟编程环境,与原来常用的GHOST SDK编程环境相比有着不可替代的优势;因此,在OpenHaptic环境下进行力反馈相关研究具有十分重要的意义。充分探究了采用OpenHaptic进行空间力反馈模拟的实现方法,在分析现有软组织形变模拟方法的基础上,根据软组织形变模拟对真实感与实时性的要求,建立了一种基于有限元计算模型的形变处理方法。实验结果表明软组织有限元形变模型在OpenHaptic环境下完全满足软组织形变模拟的真实感与实时性要求。较早地探究基于OpenHaptic环境的虚拟手术相关实现技术并做出相应的研究成果对于基于OpenHaptic环境的虚拟手术相关研究具有重要的参考价值。     

基于元胞自动机的云层实时模拟

云层的实时模拟是构造真实的虚拟自然环境的重要组成部分.然而,外观形状的不规则性和物理形成过程的复杂性增加了云层实时模拟的难度.在分析和研究现有云层建模和渲染方法的基础上,提出了一种基于元胞自动机的云层实时模拟方法,该方法的核心是采用元胞自动机理论对云层建模,使用风力函数对云进行控制;综合单散射和多重散射的方法构造云的光照模型;利用连续帧之间的相关性实现基于视点变换的云层实时渲染, 并利用Murakami的元球方法计算云的密度分布.实践证明该方法可以实时模拟具有较强真实感的云层.     

Two Innovative Coalition Formation Models for Dynamic Task Allocation in Disaster Rescues

This paper addresses the problem of multi-objective coalition formation for task allocation. In disaster rescue, due to the dynamics of environments, heterogeneity and complexity of tasks as well as limited available agents, it is hard for the single-objective and single (task)-to-single (agent) task allocation approaches to handle task allocation in such circumstances. To this end, two multi-objective coalition formation for task allocation models are proposed for disaster rescues in this paper. First, through coalition formation, the proposed models enable agents to cooperatively perform complex tasks that cannot be completed by single agent. In addition, through adjusting the weights of multiple task allocation objectives, the proposed models can employ the linear programming to generate more adaptive task allocation plans, which can satisfy different task allocation requirements in disaster rescue. Finally, through employing the multi-stage task allocation mechanism of the dynamic programming, the proposed models can handle the dynamics of tasks and agents in disaster environments. Experimental results indicate that the proposed models have good performance on coalition formation for task allocation in disaster environments, which can generate suitable task allocation plans according to various objectives of task allocation.     

多Agent系统在空间直观仿真建模中的并行化

针对空间并行仿真技术中的同步问题,设计基于Agent感知区域的有限乐观同步算法。该算法继承乐观同步算法的积极性、保守同步算法的安全性,并将仿真中的Agent划分为安全Agent区域和非安全Agent区域,同时利用调度服务器和执行服务器分工协作的方式完成仿真计算。调度服务器根据不同Agent的安全半径筛选确定其是否属于安全区域,执行服务器负责执行Agent的行为。该算法实现仿真技术中积极且有限的乐观同步,降低并行仿真中网络的通信量,确保仿真程序执行过程中的因果约束关系,有效地缩短了仿真时间,在GAMA仿真平台实现并验证方法的有效性。     

建筑结构动力反应分析过程仿真表现方法

为了更好表现建筑结构动力仿真分析结果，研究利用多媒体表现技术与工程结构分析算法相结合的仿真表现新方法。论文阐述在复杂工程仿真中，运用体绘制算法，变形绘制算法，定性数据表达方法，快速绘制算法和连续仿真场景生成方法，特别是综合应用达到最优表现。具体说明了论文的方法在实现钢筋混凝土框架结构在地震作用下的结构动力反应的仿真表现中的实际效果，验证了这种仿真表现方法的有效性。在以Windows2000为操作系统，以OpenGL作为开发工具的微型机上实现这种复杂仿真表现，展现了多媒体仿真表现技术广阔的应用和发展前景。     

电磁环境数据场多频段绘制算法

针对现有电磁环境绘制研究中未考虑频段信息的情况,提出了一种多频段电磁环境绘制算法。基于光线投射算法实现,对传递函数进行了多频段设计,各频段颜色可以交互设置,同时定义了频段颜色增强因子,能够提高不同频段的颜色对比效果。最后,在统一计算设备架构下并行实现本算法,完成了实时交互的多频段电磁环境绘制。实验证明该算法能够方便、有效的展示电磁环境的频段信息,同时用户可以交互控制绘制及频段对比结果,便于观察和理解电磁环境。     

面向全球应用的海洋仿真系统的实现研究

具有真实感体验的海洋仿真和绘制一直是计算机图形学领域和海洋学领域的研究热点和难点,而面向全球应用的海洋仿真,由于受计算机软硬件条件、海量数据和实时性等要求的限制,一直鲜有人问津。在面向全球环境仿真的背景下和前人工作的基础上,提出一个面向全球应用的海洋仿真解决方案,在OSG(OpenSceneGraph)API和各种开源库的基础上,成功构建了该仿真系统,实现了在地球表面跨海飞行的演示效果。最后,对上述解决方案的不足进行了分析,提出了一些改进意见。     

面向主体的协同产品开发过程动态仿真

为了研究设计人员在协同产品开发过程中的行为以及过程管理中的典型问题,首先基于复杂适应系统（complex adaptive system,CAS）和多主体系统（multi-agent system,MAS）理论建立了面向主体的协同产品开发过程动态仿真集成模型,该集成模型主要包括4大部分：设计主体,管理主体,环境对象（任务、资源和产品信息）以及动态仿真系统的功能模型.其次,介绍了动态仿真系统的 开发方法,并对仿真流程、类的封装及各主要函数的调用过程进行了详细的描述;最后,对某摩托车发动 机开发项目进行了仿真实验研究.仿真结果表明,面向主体的动态仿真能为协同产品过程管理提供科学 和量化的决策依据,同时,为该过程中人员的行为研究提供了一种新的思路.     

Multi-agent based modeling and simulating for evacuation process in stadium

A multi-agent evacuation model is proposed in this paper to simulate the pedestrian evacuation process in stadium with or without obstacles. The authors give a multi-agent individual decisionmaking framework, in which the action direction of each pedestrian （called agent） is affected by the distance of the agent to the exits and the occupant number and density within the view field of the agent. Different from the existing results, the authors divide all the pedestrians in the stadium into four classes： Young male, young female, old male, and old female. In evacuation process, the weighting that affects individual decision-making between each class of agents is different. In the simulation, the authors present the effects of obstacles, crowd distribution and the exit position in evacuation process. Simulation results show that the proposed model can reproduce exactly the real evacuation process in stadium. Therefore, this method might be useful to assess public buildings design.