慎思结构模型及其在RoboCup中的应用

针对机器人足球比赛中智能体的智能性低、难以解决复杂问题的情况，提出慎思式的决策结构来提高智能体的自主水平，并将该结构应用到RoboCup中，仿真比赛的结果表明。这种慎思结构在RoboCup中的应用是可行、有效的。     

一种混合Agent体系结构及决策算法

提出的混合Agent体系结构包括反应式结构和慎思结构，反应式结构提高Agent的反应性，慎思结构增强Agent的智能性；为了提高智能体决策的速度和智能性。提出一种新颖的Agent决策算法。该文提出的混合Agent体系结构及决策算法已成功地应用到RoboCup仿真机器人系统中，仿真结果说明了该结构和算法的有效性。     

地方院校物理化学双语教学模式的实践与思考

近年来,双语教学成为教学改革的一大热点,全国多所高校对物理化学双语教学开展了多种形式的探讨和实践。本文介绍了在以教学为主的地方院校开展物理化学双语教学过程中的制约因素和采取的对策,以促进地方高校双语教学改革。     

大型厂矿企业一卡通系统设计与实现

一卡通系统已经广泛地应用在生活中,给人们带来了很多便利。针对大型厂矿企业的需求,配合新型CPU卡片,设计一卡通系统,实现消费、身份识别、辅助管理等功能,具有安全性高、扩展性好等特点。该系统的使用可以有效地节约企业管理成本,提高企业管理水平。     

异构无线传感器网络中基于POMDP的实时调度算法

针对异构无线传感器网络节点性能存在差异和易受环境影响的特点,提出一种基于部分可观察Markov决策过程(partially observable markov decision process,POMDP)的实时休眠调度算法,使用状态转移函数和观察函数表示系统完成用户请求任务中存在的环境噪声和传输冲突等不确定性,使用回报函数表示采用不同调度策略对异构网络感知准确度和能量消耗的影响,采用基于当前信念点的在线求解算法求取最优策略。仿真结果表明:该算法能够平衡数据准确性与能量消耗,延长网络生存时间。     

一种机器人规划系统的改进研究

机器人规划是人工智能和机器人学研究的重要领域,目前的研究已经转向动态不确定环境下的规划。通过分析一种机器人规划系统,针对其信念更新时间消耗过大的问题,提出新的HPOMDPRS系统,给出新系统的基本模型和运行机制。     

Multi-Agent层次协作模型及其在RoboCup中的应用

以RoboCup仿真机器人足球比赛中的多个智能体为研究对象，对Multi—Agent协作问题进行了研究。为了使Multi—Agent能够协同工作来完成复杂的任务，同时使Agent具有较高的智能性和反应性，提出了Multi—Agent层次协作模型。实验结果验证了以上研究的有效性。     

基于簇首定向扩散的无线传感器网络路由协议研究

减少能量消耗,延长网络生存时间,是无线传感器网络中路由协议要考虑的重要问题;在对LEACH协议和定向扩散协议进行分析的基础上,针对这两种协议中存在的问题,提出一种基于簇首定向扩散(CHDD)的路由协议;该协议改进了簇首选择算法,在簇首与sink节点之间采用定向扩散算法,该协议可以有效地延长整个网络的生存时间,仿真结果证明该协议的性能改进。     

基于策略迭代和值迭代的POMDP算法

部分可观察Markov决策过程是通过引入信念状态空间将非Markov链问题转化为Markov链问题来求解,其描述真实世界的特性使它成为研究随机决策过程的重要分支.介绍了部分可观察Markov决策过程的基本原理和决策过程,提出一种基于策略迭代和值迭代的部分可观察Markov决策算法,该算法利用线性规划和动态规划的思想,解决当信念状态空间较大时出现的"维数灾"问题,得到Markov决策的逼近最优解.实验数据表明该算法是可行的和有效的.     

基于后验信念聚类的在线规划算法

在连续状态的部分可观察马尔可夫决策过程中,在线规划无法同时满足高实时性与低误差的要求.为此,提出一种基于后验信念聚类的在线规划算法.使用KL散度分析连续状态下后验信念之间的误差,根据误差分析结果对后验信念进行聚类,利用聚类后验信念计算报酬值,并采用分支界限裁剪方法裁剪后验信念与或树.实验结果表明,该算法能够有效降低求解问题的规模,消除重复计算,具有较好的实时性和较低的误差.