一种基于不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对基于不同粒度语言判断矩阵的群决策问题,提出了一种新的群决策分析方法.对有序语言短语集中的语言短语进行“量化”,通过变量转换关系将语言判断矩阵转换为互补判断矩阵,并进行了判断信息转换的一致性分析;采用OWA算子将每个决策者给出语言判断矩阵所对应的互补判断矩阵集结为群的偏好矩阵,并通过计算每个方案的优势度来确定最优方案;最后给出一个算例说明了所提出的方法的有效性与实用性.     

上海市主要河流调水方案的水质影响分析

针对上海市平原感潮河网的特点,对全市河网的水流、水质调度情况进行了详细分析,并利用MIKE11建立了上海市平原感潮河网的水动力和水质模型,同时数值模拟和分析了全市主要河流调水方案对水质的影响.结果表明,通过水利工程的合理、科学调度运行,全市骨干河流的水质可以得到一定程度的改善,部分河段的水质甚至可以提高1~2个水质等级.     

基于决策者风险态度的导流方案多目标决策研究

以导流方案优选为核心,在效用理论的基础上考虑决策者的风险态度,建立导流系统标准的效用损失函数,在导流系统标准期望效用损失均衡原则的指导下,合理分配施工导流系统风险,制定导流方案,运用多目标决策理论,建立基于决策者风险态度的导流方案多目标决策模型.实例分析表明,该决策模型是有效的,可以较好地解决导流方案的多目标决策问题.     

一种新的门限秘密共享方案

一个(k,n)门限秘密共享方案允许把一个秘密S分成n份Si(1≤i≤n),每一份交由一个用户Pi,使得任意k个或多于k个用户联合起来可以恢复秘密S,而任意少于k个用户却不能。在现实生活中,它有着非常广泛的应用。文章介绍了Shamir秘密共享方案,并设计了一种新的基于线性方程组求解的门限秘密共享方案。该方案满足完备、理想特性;与Shamir门限方案相比,其安全性相当;但在计算、重构以及更新共享时更有效。     

基于深度强化学习的空中基站部署优化算法

针对无人机群(swarm of unmanned aerial vehicle, UAV-swarm)在救灾场景中对地面移动用户进行持续性通信覆盖的问题,设计了一种基于多智能体的深度强化学习的无人机群路径优化算法。该算法框架中无人机具有分布式决策能力,根据用户的移动来动态调整自身的移动策略。通过设置合适的强化学习奖励和参数,使无人机在满足覆盖百分比、防碰撞、能源限制等多种约束前提下,最大限度地长期覆盖地面移动用户。与其他无人机部署方案算法进行仿真对比,实验结果表明,该模型在收敛速度和收敛效果上得到了显著提升。     

广州市良口镇团丰村山体滑坡稳定性分析与评价

团丰村滑坡为残积层浅表层滑坡,在查明地质环境条件、滑坡体发育特征和形成机理的基础上,本文应用圆弧滑动法进行边坡稳定性分析。结果发现,该坡体处于不稳定状态,滑坡变形仍在发展。通过对比分析,结合现场实际,最终确定了最优治理设计方案。     

电子信息专业学生计算机能力培养体系构建研究

从当前电子信息专业学生能力、素质方面的不足,指出当前采用的电子信息专业的课程体系中对计算机能力培养的偏失,结合计算机与电子信息发展的融合趋势和电子信息专业计算机能力培养的特点,归结电子信息专业学生计算机能力培养的4个层次,从而逐步建立较为完善的体系结构.     

自选子密钥的(t,n)门限方案

基于单向函数,提出了一个新的可自选子密钥的(t,n)门限方案．在该方案中,子密钥由各参与者自己选择．秘密恢复过程简单,公布参数较少．     

基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。