基于有限记忆的智能群体的群集运动与避障控制

在全局环境未知且存在静态障碍物的情况下,将群体扩展为具有有限记忆能力的智能群体,研究了该群体的群集运动及其避障行为.模型利用智能个体记忆单元的信息实时产生动态切换的拓扑网络结构;在人工势能结合速度一致策略的基础上,采用滚动窗口方法引入虚拟领航者,利用极限环方法解决群体避障问题,实现了快速且安全的群集运动控制.仿真结果验证了该模型的有效性.     

一种改进差分进化算法的分数阶系统辨识研究

分数阶模型需要辨识更多的参数,为了建立高精度的分数阶模型,提出一种应用于分数阶系统辨识的改进差分进化算法.在变异策略中基向量从最优个体群群中随机选取,在搜索过程中根据成功变异个体的信息自适应调整缩放因子和交叉概率因子,提高算法的勘探和开采能力.通过求解5个测试函数,证明了改进算法具有较强的求解能力.以永磁同步电机的分数...     

群体机制的一种涌现现象——互惠利他行为的产生

利用"囚徒困境"模型分析了利他行为者在与利己行为者的个体生存博弈中的不利处境.对于扩展的群体的生存博弈模型,从理论上证明了只要利他行为的回报充分大,群体的利他行为就会存在.利用元胞自动机的仿真验证了这一现象.对个体和群体两种生存博弈的分析表明,互惠利他行为是群体机制的一种涌现现象.     

敏捷供应链质量兼容生产计划模型与算法

描述了敏捷供应链质量兼容生产计划问题,建立了有限企业资源约束条件下的极大化模糊交货期满意度数学模型,设计了一种求解模型的导引变异遗传算法,从而利用信息查询引导变异个体进行可行化随机变异,同时应用惩罚技术和精华选择策略来引导遗传搜索达到可行解空间的最好区域.大量计算结果表明了模型和所提算法的有效性.     

群机器人系统的建模与仿真

围绕群机器人学的起源与发展,针对群机器人系统与其他多机器人系统的区分准则及系统级功能特征,讨论个体机器人的交互、通信、协调控制机制和自组织、模式形成等群机器人研究中的主要问题,洞悉群机器人的研究概貌和既有研究成果,明确其研究方向.通过回顾概括群机器人系统的主要建模与仿真方法,以个体之间及个体与环境之间的局部交互机制为前提,使感知能力有限的个体机器人在协调控制算法作用下涌现群体智能完成规定的复杂任务,突出群机器人规模可伸缩的系统特征.     

基于决策偏移的舆论演化动力学模型

随着社会计算的飞速发展,网络数据日益向大数据方向演进,网络群体呈现出多样性特征. 针对传统舆论演化动力学模型忽略大规模群体一致性压力和个体决策内驱力的相互作用,以及社会网络节点多、规模大等问题,提出了基于决策偏移概念的舆论演化动力学模型. 模型将内在偏移牵引力、外在群体一致性压力相结合,并引入社会心理学从众效应理论,建立依从、趋同和内化的节点状态及状态转移策略和观点演化策略. 仿真结果表明,模型能够有效模拟观点的收敛和分化,与经典有限信任模型相比,更加符合大型社会网络中群体舆论演进和个体交互的行为特征,揭示了群体层面观点演化的内在规律,为大数据时代分析现实舆论形成的内在机理提供理论模型和参考.     

有限感知群体的动力学仿真建模与分析

自然界生物群体所展示出的群体行为中蕴涵着潜在的内部运行机理.在对生物群体的动态聚集机理进行分析的基础上,提出了一种个体检测范围有限的各向同性感知群体动力学模型,并基于Lyapunov稳定性理论对该有限感知智能群体系统的群集稳定性进行了证明.理论分析及仿真结果表明,该方案可行.群内个体间在线性有界吸引和无界排斥作用下由于安全距离的保障,在协调运动过程中个体间可实现碰撞规避而完成相互聚集,体现出对周围环境较强的自适应性、工程上的可行性、扩展性和实用性.     

用数字人工生命模型探索复杂适应系统

为了探索复杂适应系统的演化、涌现规律，介绍了一个自主开发的数字人工生命模型：Autolife，并在该系统上完成了一系列计算机仿真试验。Autolife中的数字生命都可以看作自主决策的Agent，它们用有限自动机建模；同时程序允许Agent通过变异和繁殖而完成开放式的进化。在该模型的基础上，本文主要针对Autolife涌现出来的数字生命个体行为、群体行为进行了论述，并着重讨论了组织的生成、社会性寄生、自修复等现象。数字人工生命模型Autolife中的丰富隐喻可以用于总结一般复杂适应系统的规律，包括：个体为了提高自身的适应性会把决策行为推到混沌的边缘；不同的环境会造就Agent的不同群体适应性动态行为；当系统中Agent间的交互出现因果闭圈的时候，组织会自发涌现，并且它们会展现出创生、演化、灭亡的必然发展规律。     

个体与群体之间的一类博弈问题分析

分析个体与群体之间的一类博弈问题，构造一对多博弈模型。其同时具有Stackelberg模型、演化博弈模仿者动态模型的特点：在博弈的第一阶段，有限理性的群体参与者采取模仿者动态行为；在博弈的第二阶段，完全理性的个体参与者根据群体参与者的策略分布，确定自己的反应函数。博弈达到稳定状态后，群体参与者采取演化稳定策略，而个体参与者的风险占优策略将收敛于Nash均衡策略。讨论模型的一些性质：有限理性的群体在模仿过程中存在收益损失；老练的个体参与者存在欺骗行为；在个体参与者完全理性决策的带引下，可以解决多重Nash均衡的选择问题。     

运用ADE算法进行Wiener模型辨识

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自适应变异差分进化算法(ADE)进行Wiener模型参数辨识,该算法在初期变异率较高,种群具有多样性,避免过早收敛于局部最优解;在进化过程中,变异率逐渐变小,优良个体得以保留,避免最优解遭到破坏.运用ADE算法对Wiener模型的数值仿真结果表明了ADE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力.与一般的DE算法相比较,ADE算法辨识到全局最优解的精度和概率有较大提高,对算法参数的敏感性降低.     

A Modeling and Decision Making Based on Evolution

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓｉｎｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｒｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ .Ｓｕｓ ｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆａｎｕｍｂｅｒｏｆｓｕｂｓｙｓｔｅｍｓｔｈａｔａｒｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｅａｃｈｏｔｈｅｒ ,ｗｈｉｃｈｉｓｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｌｏｎｇ ｔｅｒｍ .Ｉｔｓｏｂｊｅｃｔｓａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅｅｎｔａｎｇｌｅｍｅｎｔｗｉｔｈｍａ…     

可变种群规模的遗传算法

通过模拟人类进化过程中人口数量的增长规律，提出了一种可变种群规模的遗传算法（VPGA）。VPGA不需要改变现有遗传算法的算子，仅仅通过对现有算法框架的重构，从而获得比现有遗传算法更优的解，而花费的计算代价更小，我们的实验结果表明使用离散逻辑斯蒂模型来控制种群规模的VPGA能够比其他从截观算子上改进的遗传算法更加高效省时。     

人口迁移导致区域两极分化的动力学分析

为揭示利益驱动下的人口迁移,由人均收入、公共服务资源人均占有量和平均年龄构造一个区域广义势。当某区域广义势高于各区域的平均时,该区域将有迁出者;那些广义势比平均广义势较低的区域将是这些迁出者的迁入区;向不同区域迁入的人则由依赖于两地间广义势之差的迁移概率决定。结果表明,净迁入(迁出)人口随时间指数衰减,迁出(迁入)区总人口、人均收入、公共服务资源人均占有量均呈现近似为指数方式衰减("反指数"方式增长),最后达到三者相互匹配的相对稳定态。信息熵、人口分布与斑图演化均显示一个两极化的有序化过程。     

动态增长的中国滩涂资源

中国的滩涂资源是一种动态增长的后备土地资源，具有继续扩张的潜力。滩涂面积每年可增加2万多hm^2。讨论了滩涂动态增长的机理，提出了滩涂资源生态开发的设想。滩涂资源的动态增长对缓解沿海地区人多地少的尖锐矛盾具有重要的现实意义。但必须致力于滩涂资源的生态开发，以便实现滩涂资源的可持续利用。图2，表2，参8。     

STUDY ON HARVESTED POPULATION WITH DIFFUSIONAL MIGRATION

1 IntroductionBiological resources are renewable resources. Ih the eXPlOitation of population resources)both the economic benefits and the environmelltal effects must be taken icao accoullt. Theharvesting problexns on the pOPulation have been studied otensively in the literature [1--3]. Inpractical management, because of wrong exPloitation, some resouxces population are exploitedtoo heavily, and in the 6Xtreme case, are driven to 6Xtinction.In order to prevent the resources population from…     

Modified evolutionary algorithm for global optimization

1 .INTRODUCTIONOptimization problemsoftenariseinscience ,engi neering ,andbusinessapplications .Tosolvevariousoptimizationproblems ,manysolutionsbasedonthegradientorhigher orderstatisticsoftheobjectivefunction ,suchassteepestdescentmethod ,conjugategradie…     

基于承载力的矿区生态经济系统演化分析

矿区生态承栽力和生态弹性力与矿区生态经济系统演化密切相关。分析了矿区生态承栽力和矿区生态弹性力的内涵，以矿区生态承栽力、生态弹性力作为矿区生态系统的状态因子，矿区资源经济开发活动强度、资源经济开发速度作为矿区经济系统的状态因子，建立矿区生态经济系统演化的动力学模型。对环境资源掠夺性经济开发、环境保护性经济开发两种开发方式进行计算机模拟，结果显示人类经济开发活动方式对矿区生态经济系统演化趋势具有重要影响，并提出应用技术手段、经济手段和社会手段对矿区生态经济演化系统进行调控。     

基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法

提出一种基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法来求解多目标优化问题。算法通过对Pareto最优解集的差分演化来增加Pareto解集的多样挫;通过循环拥挤距离采控制归档集中非劣解的分布．提高对种群空间的均匀采样;采用一种新的多目标适应值轮盘睹法选择粒子的全局最优位置,使其更逼近Pareto最优前沿;自适应惯性权重和加速度...     

基于差分进化邻域自适应的大规模多目标算法

对于大规模决策变量给求解大规模多目标优化问题带来的难以收敛及解集分布不均匀问题,通过分析变量特征将其分类再分别优化是当前较为有效的求解方法,但存在变量分类不够准确、变量处理不够有针对性等不足。对此,提出一种基于差分进化邻域自适应策略的大规模多目标优化算法。首先,通过分析扰动解的支配关系将混合变量分为多样性变量和收敛性变量,使变量分类更为准确。其次,通过对收敛性变量主成分分析降噪,降低计算成本,并设计种群的交替进化策略及差分进化的邻域自适应更新操作以提升种群进化过程中的收敛性。实验结果表明,所提算法在收敛速度和解集的分布均匀性上表现出良好的性能。     

基于SD方法的水资源有偿使用制度生态经济效应仿真研究——以浙江省为例

文章引入SD方法,以水资源有偿使用制度为例,构建了水资源制度的生态经济效应仿真模型.模型分为五大子系统:人口子系统、经济子系统、水资源自然子系统、水生态环境子系统、水资源制度子系统,包括60多个变量和30多个系统方程.以浙江省2009年为启动年份,模拟了2009到2013的结果,进行了模型验证,然后设置了现状方案及水资源有偿使用三种方案,进行了水资源有偿使用制度仿真模拟研究;结果发现生活用水量、工业用水量、污水排放量、工业万元GDP用水量、工业单方水产出等生态经济效应指标都随着方案的不同有所变化,农村和农业征收水资源费将会推进农村生活用水减少和农业节水,第三产业和工业增加水资源费将会提高水资源经济效应,同时在相同产值情况下会减少污水排放量.