考虑全局资源闲置成本的分布式RCMPSPTT

在考虑资源转移时间的分布式多项目调度问题中,增加考虑资源闲置成本,对于多项目共享资源的协调决策具有重要影响.基于多Agent系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并采用遗传算法求解初始局部调度计划;同时考虑项目延期成本、全局资源转移成本和闲置成本,以多项目总成本为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制协调全局资源的分配和转移,并根据协调结果调整单项目局部进度计划;以MPSPLIB问题集开展实验研究.研究结果表明:协调时考虑全局资源闲置成本能更好的协调全局资源的分配和转移;与无博弈随机分配和转移的协调机制相比,基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制可以有效地降低多项目总成本.     

集成图形和力觉交互的牙齿探诊模拟系统开发

研究目的是开发具有力觉显示功能的虚拟现实系统，培训牙科医生进行牙体探查操作。通过分析牙科手术临床操作的特征和培训现状，提出了基于虚拟现实技术的培训方案。采用力觉交互设备Phantom，基于Windows2000建立了试验平台，实现了两种典型接触交互操作的模拟：探针对牙齿表面不同组织区域进行探查和利用探针去除牙面软沉积物。文章重点讨论力觉显示系统的硬件和软件体系结构，牙齿和工具的建模方法，以及保证仿真实时性的方法。实验证明该系统可以比较逼真的模拟牙齿探查的手术操作，为培训牙科医生提供了一种新的途径。     

混沌神经网络模型参考自适应控制器设计

研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。     

Learning-based force servoing control of a robot with vision in an unknown environment

A learning-based control approach is presented for force servoing of a robot with vision in an unknown environment. Firstly, mapping relationships between image features of the servoing object and the joint angles of the robot are derived and learned by a neural network. Secondly, a learning controller based on the neural network is designed for the robot to trace the object. Thirdly, a discrete time impedance control law is obtained for the force servoing of the robot, the on-line learning algorithms for three neural networks are developed to adjust the impedance parameters of the robot in the unknown environment. Lastly, wiping experiments are carried out by using a 6 DOF industrial robot with a CCD camera and a force/torque sensor in its end effector, and the experimental results confirm the effecti veness of the approach.     

Cooperative Mechanism of Supply Chain Under Asymmetric Information

Abstract: The cooperative mechanism is one main issue in the decentralized supply chain system, especially in an asym-metric information structure. We analyze the non-cooperative game behavior of a 2-echelon distribution supply chain,compare the results with the system optimal solution, and give the supplier dominated cooperative mechanisms. We alsoanalyze the validity of our contract under the asymmetric retailers' holding cost information and give some useful conclu-sions.     

复杂系统研究与本体论的复兴

讨论了复杂系统研究的若干本体论问题。指出，由于复杂性研究和系统科学在方法论上建立起从具体科学到哲学本体论的连接桥梁，所以它就推翻了上个世纪旷日持久的哲学上的拒斥形而上学运动，恢复了本体论在哲学中的地位。同时，系统科学和复杂性研究还为过程哲学、突创进化论哲学、过程机制研究和广义目的性与广义价值论的研究提供了有力的论点和论据，使本体论哲学发生了重大的变革。     

基于Multi-agent的消息通信机制及其实现框架

随着人工智能和网络与分布式技术的发展，基于Multi-agent的分布式仿真成为仿真研究的热点，具有广阔的发展前景。在基于Multi-agent的分布式仿真系统中，如何实现多个Agent彼此之间的通信和协作是一个重要的问题。本文采用消息传送的方式实现分布式Multi-agent仿真系统中的通信，并且给出了一个实用的可重用框架结构。     

侧风状况下轿车气动特性的仿真与实验研究

以获得适合计算侧风气动特性的湍流模型为目的,应用计算流体动力学方法对比了标准k模型、RNG k模型、Realizable k模型以及SST模型对不同横摆角状态下轿车气动特性仿真结果的影响。结果表明,当0时,采用Realizable k湍流模型仿真得出的阻力系数与实验结果最为吻合,误差仅为1.53%,侧力系数的仿真结果与理论分析更为吻合;当3～1 5时,采用Realizable k湍流模型仿真得出的阻力系数与实验结果相比误差最大为0.96%,侧力系数的仿真结果与实验结果趋势一致,误差最大也仅为4.9%。总之,Realizable k湍流模型能够很好的模拟侧风状态下车辆的气动特性,仿真结果为进一步分析车辆的侧风稳定性提供了参考数据。     

基于HLA的维修保障仿真保守时间推进算法研究

高层体系结构(HLA)中的保守时间推进机制是以并行离散事件仿真(PDES)的保守算法为基础,而考虑不全面的时间推进算法会导致死锁。在维修保障仿真中,维修单元成员常常由于不满足保守算法而引起整个仿真系统无法向前推进。针对具有确定维修任务完成时间的成员不遵循本地因果约束条件的情况下,提出了强制时间同步法;针对具有不定维修任务完成时间的成员违反可预测性的情况下,提出了空事件法和任务阶段法。最终,通过实例验证了算法的正确性和有效性。     

基于风险投资退出的统一价格拍卖最优机制设计

产权交易市场中的不对称信息极易导致风险投资退出过程中的企业价值被低估. 而拍卖作为一种信息不对称背景下的价格揭示机制, 能够有效地解决价值失真问题. 本文结合运用机制设计理论和拍卖理论与方法, 设计了一套具有激励相容性和参与约束性的风险投资退出股权拍卖机制, 并得到了最优股权拍卖机制, 能够促进资源的合理配置, 并提高市场交易效率, 为政府以及相关部门提供决策参考.