一种快速神经网络路径规划算法

本文研究已知障碍物形状和位置环境下的全局路径规划问题，给出了一个路径 规划算法，其能量函数利用神经网络结构定义，根据路径点位于障碍物内外的不同位置选取 不同的动态运动方程，并针对障碍物的形状设定各条边的模拟退火初始温度．仿真研究表明 ，本文提出的算法计算简单，收敛速度快，能够避免某些局部极值情况，规划的无碰路径达 到了最短无碰路径．  

基于NS2的Ad Hoc网络路由协议的模拟实现

论文主要介绍了基于网络模拟器NS2的AdHoc网络路由协议的模拟实现。首先对现有AdHoc网络的路由协议进行了说明,接着对协议模拟软件NS2进行了介绍,最后对NS2的方法及工作流程进行了解释,并在此基础上给出了两种具体协议的模拟结果。  

用改进的遗传算法训练神经网络构造分类器

针对基本遗传算法存在容易早熟和局部搜索能力弱等缺陷，提出了改进的遗传算法，引入交叉概率和变异概率与个体的适度值相联系，改进了操作算子，而且在交叉操作后又引入模拟退火机制，提高遗传算法的局部搜索能力。同时，用改进的遗传算法和基本的遗传算法训练神经网络构造分类器，实验结果表明，改进的遗传算法在最好个体适度值和最好分类准确性等方面性能更好。  

网络设计与仿真方法的研究

文章重点阐述了网络设计和网络仿真系统的主要内容与优化方法，概述进行算法在网络研究中的应用，同时阐述了网络模拟的发展趋势。  

模拟电路故障诊断的神经网络方法综述

以近年来国内外有关的文献报道为依据,对目前已经提出的各种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法进行系统的归纳和分类,重点讨论了神经网络故障字典法和神经网络优化诊断法;指出模拟电路故障诊断的神经网络诊断法不能完全取代传统的诊断方法,并预测这类方法的发展趋势是应用小波变换、模糊控制和遗传算法等技术,克服神经网络本身的局限性,并解决神经网络结构的确定、数据预处理和训练样本集的优选等问题.  

有害生物在均质生境中扩散的模拟模型及网络模拟软件

有害生物种群动态包括种群的数量变化和空间分布变化两方面。建立和应用了一维扩散模型和二维扩散模型，用于模拟有害生物在样带或在田间的扩散过程。  

基于BDI框架的多Agent动态协作模型与应用研究

近年来，多Agent学习已经成为人工智能和机器学习研究方向发展最迅速的领域之一．将强化学习和BDI思维状态模型相结合，形成针对多Agent的动态协作模型．在此模型中，个体最优化概念失去其意义，因为每个Agent的回报，不仅取决于自身，而且取决于其它Agent的选择．模型采用AFS神经网络对输入状态空间进行压缩，提高强化学习的收敛速度．与此同时，利用模拟退火算法启发性地指明动作空间搜索方向，使其跳出局部最小点，避免迭代步数的无限增长．理论分析和在机器人足球领域的成功应用，都证明了基于BDI框架的多Agent动态协作模型的有效性。  

一种移动机器人全局路径规划新型算法

针对模拟退火算法收敛速度慢这一缺陷，提出了一种基于共轭方向法和模拟退 火算法相结合的新型混合优化算法，并成功应用于机器人神经网络路径规划中．该算法可以 使优化解不陷入局部极值解而得到全局最优解．仿真实验研究表明：本文提出的这种新型混 合优化算法，计算简单，收敛速度快，显著提高了求解移动机器人全局最优化问题的计算效 率．  

随机神经网络发展现状综述

随机神经网络 (RNN)在人工神经网络中是一类比较独特、出现较晚的神经网络 ,它的网络结构、学习算法、状态更新规则以及应用等方面都因此具有自身的特点 .作为仿生神经元数学模型 ,随机神经网络在联想记忆、图像处理、组合优化问题上都显示出较强的优势 .在阐述随机神经网络发展现状、网络特性以及广泛应用的同时 ,专门将RNN分别与Hopfield网络、模拟退火算法和Boltzmann机在组合优化问题上的应用进行了分析对比 ,指出RNN是解决旅行商 (TSP)等问题的有效途径  

计算机网络实验综合模拟平台的研发

本文介绍了我院在对国际主流网络模拟软件进行分析和优选的基础上,基于NS2网络模拟软件,从功能完整性、操作便捷性出发,设计实现了一个包含网络协议工作原理动态演示、网络建模及设计方案性能测试等功能的网络实验教学综合性模拟平台。经教学试用,效果良好。