基于人工生命方法的虚拟鱼行为模型

传统的虚拟生物行为动画是通过关键帧技术实现的,存在一些不足。因此,提出一个基于人工生命方法的虚拟生物行为模型,并以虚拟鱼为例,通过将人工生命方法和虚拟现实技术结合,可以在不需任何关键帧的情况下实现虚拟鱼的多种行为仿真,不仅具有虚拟生物的基本特征,而且其真实感强,可应用于虚拟生物教学和实验中。     

智能虚拟环境

智能虚拟环境是虚拟现实和人工智能/人工生命两种技术的结合。本文结合我们现有的研究工作, 对智能虚拟环境这一新的交叉课题的研究进行综述, 并对其中的关键技术问题进行了讨论, 具体内容包括智能虚拟环境系统的结构,具有复杂行为和生命特征的对象构模方法,实时绘制,智能交互,知识表示和推理等, 最后对这项技术的进一步发展进行了展望。     

虚拟克隆鱼实验

提出了构建一个虚拟克隆鱼实验系统,该系统采用虚拟现实技术来仿真鱼的克隆实验过程,可以通过实验快速的进一步观察实验结果。更方便快捷的使用户的在实验结果中得到结论。此虚拟克隆鱼实验还可以减少真实世界中对克隆鱼进行实验造成不必要的浪费,以及在实验过程中漫长的等待过程。为用户节约了大量的时间。还探讨了虚拟现实技术在人工生命中的应用以及该实验的开发和应用。     

基于模糊推理的人工鱼嗅觉感知研究

“人工鱼”利用人工生命方法实现计算机动画。为了丰富人工鱼的感知能力，提高对自然鱼的逼真动画效果，文章在分析“自然鱼”嗅觉机制、参考“机器鱼”感知系统的基础上，研究并实现了人工鱼的虚拟嗅觉感知．首先在人工鱼体系结构基础上建立了人工鱼嗅觉感知模型，并仿照生物嗅觉形成机理设计了三层嗅觉识别模型，采用基于主成分分析的模糊推理方法实现了嗅觉感知．经动画仿真，得到满意结果。嗅觉感知的研究和实现为人工鱼多感知融合系统提供了基础，也可为机器鱼嗅觉研究提供软件仿真平台。     

改进人工鱼群算法在外汇预测和投资组合中的应用

人工鱼群算法具有良好的全局搜索能力和自适应能力,在解决投资组合问题上有较好的应用前景.本文通过改进人工鱼群算法,分别对汇率预测和外汇投资组合双目标优化两部分进行研究.首先利用基于平均距离视野的人工鱼群优化的支持向量回归机算法对汇率进行短期预测,提高了外汇预期收益率的准确性.然后建立外汇投资组合双目标模型,通过借鉴带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的思想,提出基于Pareto排序理论的双目标非支配排序人工鱼群算法(non-dominated sorting artificial fish swarm algorithm,NSAFSA).实证分析表明该算法在求解外汇投资组合方案时,获得的Pareto前沿比NSGA-II的结果分布更均匀,多样性更好.最后对NSAFSA算法进一步改进,通过两次剪枝策略提高了解的质量,并给出了可供选择的最优外汇投资组合方案.研究结果表明人工鱼群算法可以对汇率预测和外汇投资组合提供重要参考,在外汇市场中具有较大的应用潜力.     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

基于多智能体原理的人工鱼交互仿真建模方法

为解决计算机动画中人工生命体存在的数学模型复杂、计算量大、交互性差的问题,提出一个基于多智能体原理的虚拟生物交互自组织行为建模方法,并以人工鱼为例,将多智能体原理和微分对策方法结合,可以在不需大量计算的情况下实现人工鱼的多种竞争交互行为仿真.试验表明,采用交互建模方法的人工鱼同环境和其他生物的竞争交互仿真行为更加高效、自主和智能.     

人工鱼高级行为规划和运动模型研究

以生物学理论为依据,从人工智能和人工生命相结合的角度提出了人工鱼的高级行为规划和运动模型.高级行为规划即设计多种行为序列以实现当前意图,使人工鱼能够根据不同的环境条件选择相应的行为策略.运动模型在高级行为规划指导下,将行为序列分解为具体动作来执行,作用于环境.人工鱼的运动由饥饿度、危险度等内部状态驱动,并受体力的影响.仿真实验表明该模型能够更合理、有效地模拟真实鱼类的生命特征和智能行为.     

地物仿真及交互可视化编辑工具的设计与实现

地形是虚拟环境的承载体，地形建模也是综合自然环境建模的基础环节。综合自然环境走模的目的不仅是使地形等相关环境要素在虚拟环境中得到本征还原，更重要的是构筑人与虚拟环境的多层面交互通道。其中，对模型实施编辑及分析是交互的两个重要层面。论文基于此开发了地物仿真及交互式可视化编辑工具——TEVS，以地形要素为代表，探索将环境要素建模、编辑与分析三者加以整合的技术方法。论文提出了人与虚拟环境交互行为的划分层次，从低层到高县依次为数据级，分析级和协同级．论文认为在综合自然环境下。原先处于分散，无序的环境要素模型应该被有序地组织。从而使其具有可控性夏可编辑性，为最终实现人与虚拟环境有序和谐的交互奠定基础。     

机器鱼近壁面波动推进的体表压强特性研究

为适应水下黑暗非结构作业环境,研究了仿生机器鱼近壁面波动推进的体表压强分布特性。理论分析了人工侧线法估计壁面效应和流场参数的可行性,建立了仿生机器鱼近壁面柔性波动推进的体表压强计算流体动力学耦合求解模型,提出了一种体表压强数据提取与处理方法,分析了靠壁距离、来流速度以及斯特劳哈尔数对仿生机器鱼体表压强分布的影响关系。结果表明：仿生机器鱼体表压强分布能够表征壁面效应和流场速度的变化,为水下非结构环境下的流场识别与参数预测提供了依据。     

分布式战役仿真系统的数据交互管理策略

目前大规模分布式战役仿真系统的数据交互一般采用基于HLA思想的数据发布/订购机制,存在静态资源绑定和通信带宽要求高等问题。提出将仿真实体的输出数据分类汇总形成"态势层",每个"态势层"构成一个全局共享的分布式虚拟环境,实体与虚拟环境进行数据交互。该方法与传统的以实体为中心的数据交互思想相比,实现了实体间数据交互的松耦合,降低了数据交互定义的逻辑复杂度,有效减小了网络交互数据量。     

鱼群算法在重大交通事故下车辆行为中的应用

采用鱼群的某些行为来模拟重大交通事故下车辆的一些行为。如利用鱼群的避障行为,随机移动行为,约束行为等来模拟车辆的换道行为,自然行驶行为,行驶中的约束行为等。并针对鱼群的避障行为对应的车辆换道行为进行了深入的研究,给出了车辆的换道模型（EMLCM）,从三个方面介绍了该模型的特点。并给出了在重大交通事故下车辆的延误时间的具体模型及换道期间车辆速度和位置变化情况,最后通过仿真实验说明采用的方法和提出的模型是有效的,对延误时间的分析是合理的。     

基于场景的虚拟环境用户界面研究及实现

虚拟环境用户界面是人与虚拟环境交互的工具也是虚拟现实的重要组成部分之一。传统的用户界面模型都是基于命令而非基于用户意图，结果与需要用户频繁的地虚拟环境和界面来回归换，从而找断用户设计思路或破坏用户的情景感受。本文给出一个基于场景的虚拟环境用户界面的模型，并结合虚拟装配应用实例验证该模型及实现方法。     

人工鱼多感知系统融合研究

人工鱼利用人工生命方法实现计算机动画,研究并实现了人工鱼的多感知融合系统。多感知是系统决策与行为的前提,首先利用多源注意力理论建立了人工鱼的多感知融合模型,并设计了感知权重分析器,并结合外部环境和内部状态对人工鱼的多感知行为进行了设计,最后给出了行为驱动的注意机制感知融合算法。经动画仿真,得到满意结果。多感知融合的研究和实现可为机器鱼及机器人的感知融合研究提供软件仿真平台。     

融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法

鉴于目前日益严重的雾霾污染,导致空气质量水平大幅下降,通过采用协同进化离散型人工鱼群算法,多重分形维数,并结合极限学习机,提出了融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法.首先使用佳点集理论初始化种群,通过引入人工鱼游速,改进人工鱼群算法聚群,追尾和觅食行为,及对其进行离散化,并引入竞争和合作机制;其次将协同进化离散型人工鱼群算法结合多重分形维数,对雾霾数据集进行约简;最后运用极限学习机建立雾霾预测模型.通过对北京,上海和广州三地区近两年的雾霾数据集进行实验及参数分析,实验结果表明,较其他方法,预测性能更优,具有良好的稳定性和可信性.     

基于人工物理的群机器人网格分布仿真

群机器人学是多机器人系统的一个重要研究方向,其主要特点是系统包含大量个体。如何控制不受数量限制的群机器人系统,是一个极具挑战性的问题。网格分布是指大量机器人按照一定的要求均匀分布在某一区域中。基于人工物理原理分析了群机器人网格分布控制原理和方法,制定了详细的系统性能评价指标(稳定时间、碰撞次数、覆盖率、连接数、簇数、分布密度等参数),提出了采用曲线拟合法构建虚拟力模型。通过在无障碍物和有障碍物环境中的网格分布仿真,显示出该方法可以鲁棒、有效的完成网格分布。最后指出了今后的研究方向。     

VEADAM:一个异地协同虚拟设计和虚拟制造系统

VEADAM是一个异地协同虚拟设计和虚拟制造系统：面向航天某型产品的工程研制需要，利用虚拟现实技术，研究和实现一个异地协同的产品设计、虚拟装配和虚拟制造的环境，使各部门协同合作，减少产品研制的周期和成本。VEADAM第一阶段主要研究面向航天某型产品的虚拟装配，包括框架结构、pro/E与虚拟环境的信息转换、约束关系、协同调度、多通道人机交互等，实验初步说明该系统具有应用价值。     

虚拟环境交互技术研究

虚拟现实的研究已步入第三阶段。现阶段,VR作为未来理想的人机交互媒体对虚拟环境交互技术的研究提出了具有挑战性的要求;同时,也要求VR研究人员用系统的方法来开发虚拟环境交互技术。本文描述了虚拟环境中的基本交互任务和已有的交互技术,分析了交互技术的设计和评价方法,并为后续工作提出了一些研究方向。     

人在虚拟载人航天器虚拟乘员舱内环境中作业特性的仿真研究

利用自行开发与集成的虚拟现实实验系统，通过在简化的虚拟乘员舱内设定判断物体大小和移动物体等常规的任务，记录其操作时间，并与真实环境中相同的任务进行了对比来开展人在虚拟环境中作业特性的仿真实验研究，同时设计主观问卷表调查被试对虚拟效果的真实感。结果表明，被试戴头盔显示器、利用数据手套完成挑选虚拟乘员舱内标准柜抽屉中的小球，并放置在一台体上任务的作业时间服从均值36．72s、方差13．798正态分布。70．2％的被试调查时认为头盔显示器的立体效果明显，可以产生一种沉浸感。所以，开展虚拟现实应用研究时，应使系统硬件能够尽可能地模拟真实任务背景，关键是头盔显示器和数据手套的交互性满足需要，其次对真实世界的模型优化应有一个量级，这样，人在其中的判断及反应操作与真实世界就可以类比，从而可保证应用结果有效性。     

改进粒子群优化算法及其在聚类分析中应用

针对标准粒子群优化算法初期收敛速度快,后期容易陷入早熟收敛,局部寻优,全局搜索能力差等缺点,提出了一种新的鱼群-粒子群优化算法(AF-PSO)。引入拥挤因子δ和马尔可夫链,将鱼群算法加入到粒子群优化算法中,通过计算拥挤因子,来更新速度模型,使其在觅食,聚群,追尾,随机4种模态下进行切换。仿真结果表明了所提出的AF-PSO算法的综合性能优于其他改进的PSO算法。为进一步说明算法的实用性,将AF-PSO算法成功应用于输油管道泄露数据的聚类分析上。实验结果表明基于AF-PSO的K-means算法性能是优于其他聚类算法。