一种基于算法机制设计的社会法则合成方法

社会法则是在多Agent系统中为确立某种目标属性而对各个Agent实施的行为限制集合.在Agent具有“个体理性”及“私有信息”的“策略情况”下,社会法则合成问题不应建模成通常的优化问题,而应建模成算法机制设计问题.“最小化副作用”经常是社会法则需要满足的基本要求.从博弈论的角度来看,“最小化副作用”与“最大化社会福利”的概念紧密相关,可以将“最小化副作用的社会法则合成”建模为一种效率机制设计问题.不仅需要为给定目标属性找到有效且社会福利最大的社会法则,还需要向Agent支付适当的金额,以实现激励相容性和个体理性.首先基于VCG机制设计一种名叫VCG-SLM的效率机制,证明它可满足所有必需的形式属性.然而,由于发现可证明该机制的计算是一个FP^NP-完全问题,针对性地提出该机制的一种基于整数规划的实现方式VCG-SLM-ILP,基于ATL语义将分配及支付的计算转化为整数规划,并严格地证明其正确性,从而可有效利用目前已非常成熟的工业级整数规划求解器,成功解决棘手的机制计算问题.     

基于形状不变矩的图像检索算法的研究

描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法IMS。实验结果表明,使用IMS。算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像形状的检索。     

一种基于最优策略概率分布的POMDP值迭代算法

随着应用中POMDP问题的规模不断扩大,基于最优策略可达区域的启发式方法成为了目前的研究热点.然而目前已有的算法虽然保证了全局最优,但选择最优动作还不够精确,影响了算法的效率.本文提出一种基于最优策略概率的值迭代方法PBVIOP.该方法在深度优先的启发式探索中,根据各个动作值函数在其上界和下界之间的分布,用蒙特卡罗法计算动作最优的概率,选择概率最大的动作作为最优探索策略.在4个基准问题上的实验结果表明PBVIOP算法能够收敛到全局最优解,并明显提高了收敛效率.     

以图频繁集为基础的核心节点发现

结合基于图的关联规则挖掘和双向搜索的策略,产生最大频繁项集,从而提出基于图的最大频繁项集(graph based maximum frequen tset,GBMFS)生成算法。运用此算法,结合社会网络的动态特征,发现社会网络中所存在的团伙的核心成员。最后,在实际系统中对相关的算法进行了验证。     

用于社团发现的Girvan-Newman改进算法

为了克服Girvan-Newman算法运行效率的不足,提出了一个基于modularity极值近似的社团发现算法MEA。该算法采用modularity增量作为社团结构的度量,使用贪心策略获得最优社团分划的近似解。通过理论分析,并在实际的数据集上进行实验验证,结果表明MEA算法是快速、有效的。     

一个基于XCS的同质团队学习模型

同质团队学习是实现多Agent协作的一种方法。但是,传统方法仅在系统运行的前后对目标Agent进行修改,系统运行过程没有直接对Agent的改进做出贡献。本文利用合作策略,在学习分类器系统XCS的基础上提出了一种同质团队学习模型,弥补了传统方法的上述不足。文中还在模型的基础上实验分析了相关因素,如规则积累、通信以及发现新规则等对多Agent协作效率的影响。     

基于Bayes的有噪训练集去噪方法研究

利用有噪训练集训练分类器的过程中,去噪是基本的预处理步骤.传统的去噪工作只是简单地删除被标记为噪声的实例.显然,这样处理会清除噪声实例中的有用信息.本文提出一种基于Bayes的去噪方法,不但能辨识出噪声而且能纠正噪声实例的错误类标,从而保证其有效信息不会丢失.     

L^2DLNB：懒惰学习双层朴素贝叶斯分类器

尽管朴素贝叶斯简单而且在很多数据集上效果很好，但是其属性独立性假设在现实世界中并不总是成立的，当这一假设不成立时，其结果很差。通过分析和研究，提出了一种放宽这种独立性假设的新算法——懒惰学习双层朴素贝叶斯分类器L^2DLNB，该算法使用基于条件互信息的懒惰学习方法，在求不同类标的似然度时，使用不同的属性依赖关系，从而能够更准确地计算出各类标似然度。实验结果表明此算法在一些数据集上取得了更好的分类精度。     

面向动态任务合作求解的联盟模型

多Agent系统中,Agent间通过形成联盟达到提高任务求解能力,获取更多收益的目的。主要关注联盟模型的改进和联盟形成阶段的改进,基于ARG(agent,role,group)元模型和学习机制提出了一种采用角色和学习机制的新联盟模型CLAR(coalition model based on learnin gagent and role);在采用合同网协议的CLAR联盟模型中提出了两阶段联盟形成机制;通过捕食者问题实验验证了角色和学习机制的作用,以及两阶段联盟形成机制在减少通讯代价上的作用。     

智能化刺绣CAD系统的绣法推理技术的研究

本文利用人工智能、图像处理和识别、软件工程和刺绣自动化技术设计并实现了一个智能电脑刺绣CAD系统。该系统克服了目前系统的编针自动化及智能化程序低等问题，解决了电脑刺绣CAD系统的智能化自动编针的关键技术等。本文重点介绍了系统的软件结构和智能绣法推理的实现技术，通过系统刺绣的试用结果表明，该系统所采用的技术效果良好。