多Agent多阶段一对多协商模型

为解决多Agent一对多、多议题协商问题,提出了具有议题属性协商阶段的多阶段协商模型,设计了一种根据Agent让步幅度变化所形成的曲线来判定Agent类型和使用何种协商方法的协商策略.详细地分析了多Agent、多阶段一对多协商的协商过程.将三角模糊数多属性决策方法引入到多Agent协商过程中降低了决策者评估对方所提出方案的难度,能更自然地对不同方案的优劣进行排序.模拟算例表明,该模型有效且可行,为多Agent协商提供可参考的模型和求解算法.     

多模式多决策系统

该文分析了决策树归纳学习在进行多模式类学习时存在的问题,并针对此问题提出了一种用多决策树进行逻辑合成的方法。UCI数据的实验结果和实际应用都表明,用多决策树进行模式递增学习的方法可以有效地提高识别系统的判决精度。     

多灯多地控制电路

大型厂矿、建筑工地以及大范围游乐场所的照明设施,因面积大、距离远,为了开关灯的方便常采用多地控制。这里介绍一种多灯多地控制电路的制作方法。如图所示:它是一个三路灯三     

多层多视多体建模方法研究

仿真是一种基于模型的试验行为，从某种意义上，模型的正确和准确，决定了仿真的效率和质量。但一组好的模型的诞生，必须有一套正确的建模方法作支持。从这个角度讲，一种科学有效的建模方法比一组好的模型更重要。该文在归纳目前国内外仿真界较为流行的多种建模方法并进行对比分析的基础上，提出了多层多视多体建模的思想，并给出了该建模方法的具体应用过程。最后，采用该文方法，建立了一组仿真模型。     

新的多代理签名和多代理多签名方案

涉及多个签名人的代理签名体制有三类：第一类称为代理多签名体制;第二类称为多代理签名体制;第三类称为多代理多签名体制。针对Lee等人的强代理签名方案和代理多签名方案中的安全缺陷,给出了新的改进方案,新方案能有效地防止原始签名人的伪造攻击,在改进方案的基础上给出了安全的多代理签名方案和多代理多签名方案。     

门限多代理多签名方案

将门限签名体制引入到多代理多签名方案中,首次提出了一个门限多代理多签名方案.新方案不仅能实现多个原始签名人将签名权委托给多个代理签名人,还能将每个代理人的密钥进行分享,实现一定数量的原始签名人就能授权,一定数量的代理签名人就能产生有效的代理签名.另外,新方案还可以控制代理签名的有效时间和回收代理签名权.     

多群多策略差分大规模多目标优化算法

针对差分进化算法在解决大规模多目标优化问题时,出现优化后期多样性不足、收敛速度慢等问题,提出一种多群多策略差分大规模多目标优化算法.根据个体特性不同,将种群分为3个等级不同的子群,利用多群策略的优势维持种群多样性.为减少种群陷入局部最优的概率,在不同等级的子群中引入多个变异策略以较好地平衡子群个体的多样性和收敛性.为保证不同子群间信息得到有效交换,根据3个子群的进化状态确定重新分群时机,既保证个体在本群内得到充分进化,又保证个体在一定的条件下进行信息交换.为利用更多的信息生成优秀的子代,将更新后的子群与其父代子群合并,选出下一代子群.为验证所提出算法的有效性,在一组大规模基准测试问题上评估算法的性能,实验结果表明,所提出算法在两个常用测试指标IGD和HV上明显优于其他对比算法.     

多Agent多问题协商模型

在多agent环境中,协商是多agent系统能够成功运转的关键.根据参与协商agent的数目和协商问题的数目,多agent环境中的协商可以分为双边-单问题协商、双边-多问题协商、多边-单问题协商、多边-多问题协商.前3种协商是多边-多问题协商在不同维上的简化.利用协商-协商过程-协商线程的概念建立了一个多边-多问题协商模型MMN(multi-agent multi-issue negotiation).该模型通过提供一个灵活的协商协议支持多agent环境中的不同协商形式,并且支持agent在协商过程中的学习.     

多变量系统中多参数多目标满意优化研究

本文提出了多变量系统的多参数多目标满意优化方法，将系统性能指标要求的满意设计与控制器参数优化融为一体统一考虑，通过设计性能指标满意度函数和系统综合满意度函数，构造出多变量系统满意优化模型，并用改进遗传算法实现其满意优化．仿真结果显示该方法可获得比传统优化方法更满意的综合性能指标，表明了该方法的有效性和实用性．     

一个基于多阶段的多Agent多问题协商框架

多问题协商是电子交易中的关键问题．多Agent技术的不断成熟为这个问题的解决提供了有效的途径．提出了一个以理性Agent为基础的基于多阶段的多问题协商框架,该框架在时间约束下适用于信息不完全的场景,它描述了多问题的价格协商．为了降低多问题协商的复杂性,它将多问题协商分解为多阶段协商,每个阶段的大小（问题数）相同．阶段数和顺序在协商前确定,每个阶段中的问题顺序在协商中确定．在阶段大小相同的情况下,对给定协商问题的分解,框架能给出优化协商议程（agenda）．尤其是框架能为参与协商的Agent建立学习系统（LS）,以增强Agent的学习能力．最后基于这个框架实现了一个原型系统,原型系统证明这个框架是有效的．     

基于多Agent多对象多要素的智能谈判模型

多Agent的协作协商问题是当前MAS系统研究的重点和热点.现实世界中买卖谈判所涉及的领域和问题极其广泛,其中又以多对象多要素买卖谈判更为常见.文章通过对现实谈判中的复杂的谈判协商问题,提出了基于多Agent多对象多要素的智能谈判模型（M3INM）.该模型为谈判支持系统在多对象多要素环境下的应用提供一个参考.     

构建伤病员多好处多

在IT产业迅猛发展的今天，网络技术已深入到各行各业。许多高校更纷纷建立了校园网。电教中心的主要任务就是运用最新的科学技术提高教学质量和效率，因此各校都把工作重点放在网络教学以及远程教学上。但是我校五山校区电教中心只有一个校网络中心分配的IP地址(202.116.159.134)，远远满足不了中心各室人员上网的要求。为了增加上网站点，也为了构造一个网络教与学的开发、研究、应用环境，共享软硬件资源，我们构建了一个内部网络(Intranet)。网络连接如图1所示。1 网络结构网络的拓扑结构有星型、总线型、树型、网状型等。我们采…     

多模式多变量公钥密码体制

针对量子计算机对公钥密码体制的挑战,提出一种能抵抗量子算法的多模式多变量公钥密码算法。量子计算机在解决多变量多项式问题并无高效算法,在传统多变量公钥密码体制的基础上,使用多分支模式,在分支内部采用加模式、减模式和迭代模式,增强了多变量公钥密码体制的安全性。通过分析各种常见攻击的复杂度,多模式多变量公钥密码体制能有效抵抗各种攻击,可以应用于加解密、签名和数据完整性验证。     

多机种

基本操作 在正式开始游戏前,系统除了会询问难度之外,还会让玩家选择适应的操作键位．一种为《FIFA》系列经典操作方式“Classic”,另一种则是类似《WE》系列“的“New Alternate”,玩家也可以在游戏菜单中的“Controller Settings”里对键位进行调整。     

多视频多图像实时配准

提出三个加速方法用于视频配准:①利用阶段划分来避免重复计算,减少计算量。②只有重叠区域的兴趣点才有提取价值,引进区域选择算法选取兴趣区域,摒弃原则不重叠的区域。③利用Canny算子对SURF算法进行改进,只针对边缘周边区域进行特征点的提取。实验结果显示结合Canny算子改进的SURF算法提取兴趣点的速度更快,同时也继承了SURF算法的强鲁棒性。三个加速方法减少了计算量,在不影响匹配精度的情况下,有效缩减了视频配准时间。     

轻松搞定多对多账户映射

领导布置一项节点任务，需要统计全公司的每一位员工拥有公司哪些应用系统的访问权限，对应}向登录账号分别又是什么。公司有ERP、办公自动化、即时通信、报表查询、零件设计等五大应用系统。上述应用系统，在业务上相互独立，权限上又相互交叉，比如，     

一种多路由器多接口的移动网络多宿方案

为了解决移动网络中移动路由器易出现的单点失效和性能瓶颈的问题,针对现有多宿方案不能同时处理多路由器和多接口混合多宿,以及需要修改网络内部节点等不足,提出了一种可以适用于混合多宿场景的移动网络多宿方案MM-NEMO。该方案定义了移动路由器外部接口常用的重要属性以及这些属性的维护方法,并通过多播技术在移动路由器之间动态地交换接口属性,使移动网络中所有外部接口的信息都以分布式存储的形式保存在每个移动路由器中;然后移动路由器对内部节点发起的通信使用基于信息熵的多属性决策机制进行最佳接口的选择、分配或重定向。特性分析表明,该方案可以同时满足多路由器、多接口以及混合场景的需求,并且对网络内部节点保持透明。仿真结果表明,该方案具有较低的端到端时延和较高的总吞吐量。     

多标签多协议RFID读写器设计

近年来,RFID(射频识别1技术发展迅速,应用日益广泛.本文设计了一种基于TRF7960的具有多协议自适应功能的RFID读写器,该读写器具有防碰撞、多标签识读功能,具备多种接口和图形化人机界面.本文从硬件和软件两方面阐述该读写器的设计.系统硬件结构包含CPU模块、读写器模块和接口.软件方面,描述了TRF7960驱动、读写器控制程序和多协议自适应的实现.最后,结合实际展望了该读写器的应用前景.     

梦想多

《梦想岛》是一款融合当前最流行的“冏文化”元素,专为新生代量身设计的网游。这里有数千种趣味横生的宠物设计,造型搞怪,冏态百出;百余个设置巧妙的游戏任务,对白幽默风趣,冏话连篇;清新可爱的八大主题场景,构图美轮美奂,冏色可餐。     

面向多目标流水车间调度的多种群多目标遗传算法

针对制造型企业普遍存在的流水车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间和总延迟时间为目标的多目标调度模型,并提出一种基于分解方法的多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标流水车间调度问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入到算法迭代过程进行求解.算法在每次迭代时,依据种群的分布情况选择各子问题的最好解及与其相似的个体分别为当前求解的子问题构造子种群,通过多种群的进化完成对多个子问题最优解的并行搜索.通过对标准测试算例进行仿真实验,结果表明所提出的算法在求解该问题上能够获得较好的非支配解集.