基于多智能体和神经网络的网络故障诊断及二维可视化

提出一种基于多智能体和神经网络的网络故障可视化诊断系统。每个被诊断的网络具有一个网络故障征兆收集智能体，负责收集并且预处理该网络的故障征兆信息，该信息被传送到位于诊断中心的网络故障诊断智能体，用作诊断及可视化。该系统的优点是网络故障诊断智能体可以以可视化的方式诊断网络的故障，并且动态监控网络的运行状态。试验结果证明所述系统的有效性和鲁棒性。     

基于多智能体的作战仿真系统成员设计

介绍了应用多智能体技术设计基于HLA平台的作战仿真系统的成员设计方法、并对应用模糊推理机技术，构建仿真成员的方法进行了详细说明．该方法提高了作战仿真系统的仿真效果，是Agent技术在作战仿真系统上的探索和应用．     

基于多智能体模拟的流行病消息传播研究

设计了并实现了消息传播多智能体模拟模型(ENS),研究了个人的社会联系数量、对流行病消息的信任度和传播网络结构对流行病消息传播的影响。研究发现,随着社会联系数量的增加,流行病消息传播速度迅速增加,而直接听到消息的比例减少;随着信任度的增加,流行病消息的传播速度迅速增加,而直接听到消息的比例变化不显著;在小世界网络结构下,流行病消息的传播和遗忘速度比随机网络中慢。     

基于多智能体系统的协同交互式进化计算模型

协同交互式进化计算由于缺乏通用模型而限制了其应用范围。针对该问题，结合多智能体系统结构的灵活性和异构特点，提出基于多智能体系统的协同交互式进化计算模型。模型由交互式进化计算单元和协同单元构成，并给出了每个部分的详细功能描述。采用面向智能体的程序设计方法，提取不同功能组件，给出相应组件的语义描述及派生关系。以网络环境下的服装设计系统为例，给出系统结构及组件派生实例。结果表明该模型的合理性，为协同交互式进化计算的广泛应用奠定了基础。     

基于多智能体的电力软科学智能实验室研究

针对电力软科学研究的复杂性、不确定性,总结了电力软科学研究包括的类别,采用最新的信息集成标准、CORBA规范,基于多智能体技术,应用复杂适应系统理论与智能工程理论,提出了电力软科学智能实验室建设框架和开发思路,并详细讨论了其实现方式。该体系结构采用开放式信息集成技术,方便已有软件的集成和功能扩展,可以为其它行业的软科学实验平台的研究和实现提供参考。     

基于多智能体协商的路径选择行为仿真研究

动态路径选择是城市交通流诱导系统的核心理论之一.为了兼顾个体出行者和路网系统管理者在路径选择过程中的利益,从分布式人工智能的角度出发,给出了一种基于多智能体协商的动态路径选择方法,将路网中的驾驶员、信息发布单元以及系统管理者分别看作不同的智能体进行建模,并给出智能体之间的路径选择协商模型.借助多智能体仿真软件Starlogo,对无信息无协商出行、有信息无协商出行和有信息有协商出行等三种不同的仿真方案进行模拟比较,仿真结果验证了协商方法在满足驾驶员出行需求以及提高路网整体效率方面的有效性和优越性.     

大规模城市交通仿真系统

目前, 世界各国出现的交通拥挤,交通堵塞现象对交通研究提出了新的课题。传统的交通规划方法和管制系统应用数学分析的方法,在解决交通系统这种复杂的巨系统方面,已不能适应现代交通的要求。与数学分析法相比,模拟分析法可以细致地描述各实体之间的差异,能直观地体现各影响因素之间的交互作用,便于从时间和空间两个角度同时研究复杂系统的动态性。此外,通过直观的模拟可视化接口,还有利于对复杂系统特性的理解。九十年代以来,由于各种新的交通管理措施和技术在实施、使用前需要得到充分的实验和评估,交通流分析领域的模拟分析法得…     

基于多智能体的城域混合交通仿真系统的体系结构

以多智能体技术为手段，结合我国混合交通流的组成和复杂性特征，建立了一种分布式混合交通流模型，并提出了基于多智能体的城域混合交通仿真系统的体系结构。所提出的交通流模型能够充分发挥智能体的自治性和相互协作性，体现我国城域混合交通流的复杂性特点。提出的交通仿真系统结构简明严谨、界面友好、易于扩展，适用于智能交通领域。     

信息化与群体行为互动的多智能体模拟

以政府信息化为例,用因果关系图系统思考了政府信息化中的群体行为,并利用多智能体方法建立起政府信息化群体行为模型--EGGBM,借助Repast智能体仿真实现了模拟系统,提出了详细的模型验证的实验过程,并对模型的应用给出了例子.结果表明,EGGBM可为政府信息化的管理决策提供辅助依据,是政府信息化中群体行为研究的一种全新尝试.     

基于多智能体的无人作战防御系统不完全全局规划

不完全全局规划是分布式人工智能协调机制的重要方法,也是解决多智能体间协作协调问题的一种重要方法。本文以无人作战多武器防御系统平台为研究背景,应用对策论和协进化方法以及两者的结合,对多智能体的不完全全局规划作一理论讨论和应用尝试。     

微观交通仿真软件PARAMICS在ITS模拟和评价中的应用

鉴于已有交通仿真软件不能对智能交通系统(ITS)的模拟和评价提供有效的支持，提出了用微观交通仿真软件PARAMICS(PARAllel MICroscopic Simulator)的应用程序接口(API)实现这一目的的研究框架和技术路线，利用PARAMICS的API函数，编制了能够模拟ITS控制和诱导策略的插件，嵌入到其主要仿真模块中，实现了对多种ITS控制和诱导策略的模拟。在示例中研究了在事件引发的非常发性交通拥堵情况下，多种ITS控制和诱导策略的仿真实现、评价和对比。     

Theory and Architecture of Urban Traffic Flow Guidance System *

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＣｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｃｔｕａｌｕｒｂａｎｔｒａｆｉｃｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ,ｔｈｅｍａｉｎｗｏｒｋｏｆＵｒｂａｎＴｒａｆｉｃＦｌｏｗＧｕｉｄａｎｃｅＳｙｓｔｅｍｓｔｕｄｙｉｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｔｈ...     

基于闭合环路的自适应区域控制系统

研究SCOOT系统和SCATS系统性能优缺点,根据我国城市道路网系统的结构特点,设计了一种基于闭合环路的自适应区域控制系统.该系统以路网中的闭合环路作为控制子区,应用信号参数优化模型计算参数组合,对不同闭合环路进行协调控制形成预选方案,通过系统设定的面控率进行判断、选择,确定最终信号控制方案.通过实例验算结果表明本文设计的控制系统能有效的减少区域交通车辆总延误、减少停车次数,起到调节交通流、缓解交通拥堵、提高道路利用率的作用.     

基于路径诱导的高负荷路网微循环组织研究

路径诱导是区域交通微循环组织的重要手段之一.以路网诱导的交通流效用最大为目标,兼顾高低不同负荷的车流有效规划路径上的信息诱导板数量,并利用遗传算法对模型进行了求解,得到了信息板的优化设置位置;结合中关村西区实例,首先规划了高低不同负荷的车流有效路径,并计算得到信息板设置的优化位置,然后利用VISSIM仿真,比较了路网的改善效果.仿真表明:改善后,中关村区域主干道的交通负荷降低,区域的交通旅行时间减少19.3%,延误减少38.6%,而区域内部的次干道和支路利用率增加,达到了微循环组织利用支路分担主干道交通压力的目的.     

基于Petri网的城市交通控制混合系统模型

城市道路交通信号控制是典型的混合动态系统,既包含连续状态变量又包含离散状态变量.本文归纳研究了信号控制交叉口群的主要构成元素：交通信号控制、交叉口与道路路段,其中交通信号控制与交叉口两个元素属于离散事件动态系统（DEDS）,而道路路段交通流属于连续时间动态系统（CVDS）.然后,应用混合系统建模理论,分别构筑了交通信号控制的petri网模型、交叉口的petri网模型、道路路段交通流的连续系统模型,以及交叉口petri网模型与路段交通流模型之间的接口.该模型具有既能够进行交通控制信号优化与交通阻塞机理解析应用,又便于计算机软件实现的优点.     

基于XML和关系数据库的可视化工作流系统

以实现一个具有可视化工作流设计和执行功能的工作流管理系统为目标,提出了一种将XML技术和关系数据库技术相结合、具有层次体系结构的工作流管理系统框架。介绍了工作流管理技术的概念、历史现状以及主要标准和技术,给出了系统的层次结构和系统组成,详细描述了系统的数据存储结构、工作流交接处理过程、XML解析方法以及利用客户端脚本技术实现工作流设计可视化的具体方法,最后在.NET平台上实现了该系统。实际应用表明,该系统能够有效实现企业项目管理中的工作流程管理。     

城市交通信息系统的设计研制——以北京市的系统开发为例

本文介绍了城市交通信息系统的设计目标，开发途径及其系统结构与功能和数据地理编码、建库，同时，论述了系统中交通现状、交通管理、交通规划及背景信息查询模块的建造及应用实验.     

基于Q学习的城市交通信号灯混杂控制

给出了一种单交叉口混杂交通控制器和仿真结果。首先,采用Q学习和BP神经元网络根据环境的变化决定最优的相位切换时间,然后增加一个模糊控制器决定最需要切换的相位,即决定相位次序。该方法在PARAMICS交通仿真软件中进行仿真,和定控制以及定相序控制相比,该方法具有明显的优势。     

基于蚁群算法的交通控制与诱导协同研究

以路网总行程时间最小为目标,兼顾路网流量的均衡,建立了城市交通控制与诱导的协同模型。引入了蚁群算法的思想,并利用此算法对模型进行求解,得到最佳路径和最佳信号配时方案;最后采用小型路网进行仿真试验,通过跟实际的交通流对比,表明此方法能有效均衡路网流量,并能有效节约路网的总行程时间。     

基于改进GA 的城市交通模糊控制研究

提出了基于相序优化的城市交通信号模糊控制算法,并用改进的遗传算法(GA)对模糊控制规则进行优化.以现实中常用的四相位交通信号控制为例,通过研究发现,在不改变原来四相位相序的前提下,通过灵活的相位优化,可以获得更好的控制效果,采用改进的GA对模糊规则进行优化,可以减少因专家经验的主观性而导致的模糊规则的不完备性.以典型的十字路口为对象,选择不同时段的交通流状况进行仿真实验,仿真结果表明,与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比,文中提出的控制算法能有效避免交通流不平衡引起的拥挤堵塞,提高系统的实时性和控制精度,从而减少了车辆平均延误时间,是进行城市交通信号自适应控制的一种实用且有效的算法.