基于多Agent动态影响图的协作实现

将MAIDs在时间上进行扩展,提出一种新决策模型——多Agent动态影响图（MADIDs）,对动态环境中的协作关系进行建模;给出MADIDs的一种分层分解的分布近似方法,进而通过将决策结点和效用结点的推理引入到BK算法中,给出MADIDs环境模型的一种扩展BK（EBK）近似推理算法;引入一种BP神经网络学习MADIDs的局部效用函数。最后,针对一个表示协作关系的MADID模型,进行算法比较和仿真实验,实验结果显示了MADIDs模型的有效性。     

车辆可重复利用VRPTW问题的模型和改进蚁群算法

提出车辆可重复利用的VRPTW问题,建立多目标整数规划模型;基于蚁群系统（ACS）,按优先访问服务开始时间较早、服务时间较短和关窗时间较早的原则,设计启发式因子和蚂蚁状态转移规则;借鉴MMAS和ASrank的优点设计信息素更新策略,既加强对每次迭代最好解的利用,又避免陷入局优;根据客户服务结束时间较早优先原则构造初始解.实验结果表明,可以大幅度减少所需车辆数并节省车辆的总运行时间,具有较快的收敛速度,本文的模型和算法是有效的.     

中国电视业市场结构实证分析

本文实证表明,全国电视市场结构为以中央电视台为主导、集中度较低的寡占Ⅳ型市场结构;全国卫星电视市场为以中央台为寡头、集中度很高的单寡头垄断市场结构;省级城市电视市场以多寡头垄断为主,有些为双寡头垄断市场结构;地市级电视市场也以寡头垄断型为主,在经济较为发达的地市,有些呈现出以地市城市台为主导的寡头垄断市场结构.     

基于模拟退火算法的空气污染危害指数及其应用

在设定各项污染物危害浓度参照值基础上,得出了一个基于模拟退火算法（SA）优化的适用于多种空气污染物的空气质量评价的污染危害普适指数公式.该公式应用于大量实例的分析评价结果与其他多种评价方法评价结果比较表明：该公式不受污染物种类和数目多少的限制,计算简便,具有可比性、通用性和实用性,评价结果与实际符合较好.     

基于模糊Petri网的供应链牛鞭效应的成因与控制建模分析

从信息流角度,建立了基于模糊Petri网的牛鞭效应成因与控制模型,给出了相应的模糊推理算法,通过仿真分析,验证了一些重要结果。该模型描述了供应链中信息对决策的影响及供应链成员同步运作的现象,将供应链中牛鞭效应成因与控制可视化,为牛鞭效应问题的进一步研究提供一个新的思路。     

利用元胞自动机模拟滩角地形

滩角是滩面上的一种特征地形.本文利用改进的元胞自动机模型,对滩角地形进行了模拟.结果表明滩角的形成过程具有自组织特征,因此滩角可以通过海滩泥沙、地形与波、流的自组织过程形成.指出自组织理论为从不同的侧面认识和研究海岸带现象与过程提供了一扇窗口.     

基于前视声呐信息的AUV避碰规划研究

在复杂海洋环境中,利用前视声呐获取的障碍物信息指导自治水下机器人（AUV）进行局部避碰。主要采用强化学习的方法对AUV进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络和人工势场法对AUV进行避碰规划。强化学习的方法强调AUV在环境的影响中学习,通过环境对不同行为的评价性反馈信号来改变行为选择策略。并且在环境发生变化时,AUV通过学习来实现对新环境的适应,不断改进其自治能力,进而实现在不确定环境下的避障任务。开发了AUV运动规划的虚拟仿真软件系统,仿真实验证明了算法的合理性与可行性。     

空间碎片搜索数字化仿真系统的设计与实现

空间碎片搜索数字化仿真系统通过对空间碎片的搜索、识别、定性,建立可跟踪的空间碎片编目表,对保障航天器的安全起到有效的辅助作用。系统中各实体间的耦合关系十分复杂,仿真难度较大,对模型及系统的适用性和可扩展性有很高的要求。采用基于UML的面向对象的分析与设计方法,对系统的用例模型、类模型和行为模型等进行了可视化建模,并在Visual Studio.NET平台上实现了系统。这种方法在空间碎片搜索数字化仿真系统的开发过程中被证明是提高软件开发质量和效率的有效途径。     

基于遗传改进协调场的移动机器人避障策略

针对在动态环境下移动机器人用传统人工势场法导航所存在的缺陷,在改进传统人工势场的基础上,引入协调向量,利用子目标点构建局部势场,并通过窗口滚动刷新子目标点实现全局优化,对运动过程中可能遇到的陷阱、抖动、实时避障等问题,提出了解决方案,最后利用自适应遗传算法对参数进行的多目标优化,经过仿真,证明了该策略的可行性和有效性。     

基于支持向量机的换档质量评价系统

车辆换档质量是自动档车辆最重要的性能之一,因此换档质量的评价一直是车辆性能研究的一个重点。以支持向量机理论为核心创建的换档质量评价系统,综合考虑了车辆换档的各种工况和影响因素,利用支持向量机良好的泛化能力,能够稳定的对换档质量进行动态综合的评价。