微机井下机车监控系统的技术特点

介绍以集散式工业控制计算机网络为核心的矿井机车监控系统，对其在结构、可靠性、设计和使用诸多方面的技术特点进行探讨、分析     

基于Agent的分布式查询优化研究

Internet上异构的软硬件环境以及多种并行机制对分布式查询优化技术提出了新的挑战，文章将分布式人工智能与数据库管理系统两个研究领域相结合，给出了基于Agent的分布式查询优化系统模型，在该系统中，Agent采用了典型的慎思型体系结构，即BDI模.Agent具有信念库，目标库并在此基础上进行学习和推理，多个Agent之间通过协调，协作以及协商以支持分布式数据库系统的动态查询优化和规划的执行，提高系统的查询效率。     

KG8007轨道计轴器

介绍了矿用轨道计轴器的工作原理、电路型式及制造工艺。     

三维无线传感器网络寿命和动态路由算法

无线传感器网络(WSNs)寿命受到电池能量的制约,利用无线能量传输技术对传感器节点进行充电,可以解决无线传感器网络的能量问题.以三维无线传感器网络为研究对象,证明三维最短Hamilton回路为无线充电设备遍历网络中节点的最优路径,提出了网络的连续时变模型,并简化复杂度为多项式的离散T+1阶段线性规划模型.仿真结果表明:通过运算离散T+1阶段线性规划模型能够使无线传感器网络持续运行.     

一种基于多波束转换天线的WSNs跨层集成协议

针对无线传感器网络中(WSNs)随Sink节点位置移动带来的网络连通、能耗等问题,提出一种采用多波束转换天线的跨层集成协议(IMRPSB),协议充分利用了多波束转换天线优势,并将MAC层与路由层层间融合.利用移动Sink节点场景模型进行仿真,结果表明:IMRPSB在保证网络连通性的同时,提高了网络的寿命,增强了网络性能.     

求解带时间窗车辆路径问题的动态混合蚁群优化算法

为求解带时间窗车辆路径问题,针对传统蚂蚁遗传混合算法中参数静态设置、冗余迭代及收敛速度慢等缺点,提出一种动态混合蚁群优化算法( DHACO)。该算法首先借助最大最小蚁群得到初始解,利用蚁群优化算法求解带时间窗车辆路径问题的基本可行解。然后采用遗传算法交叉和变异操作对局部解和全局最优解进行二次优化,从而得到最优解。最后利用蚂蚁遗传混合算法融合策略,动态交叉调用蚂蚁算法、遗传算法,根据云关联规则自适应控制蚁群算法参数。 DHACO有效减少无效迭代次数,加快收敛速度。仿真结果表明,与其他相关的启发式算法相比,DHACO优于某些实例的已知最优解。     

基于多Agent强化学习的多站点CSPS系统的协作Look-ahead控制

研究多站点传送带给料生产加工站(Conveyor-serviced production station, CSPS)系统的最优控制问题, 其优化目标是通过合理选择每个CSPS的Look-ahead控制策略, 实现整个系统的工件处理率最大.本文首先根据多Agent系统的反应扩散思想, 对每个Agent的原始性能函数进行改进, 引入了具有扩散功能的局域信息交互项(原始项看作具有反应功能); 并运用性能势理论, 构建一种适用于平均和折扣两种性能准则的Wolf-PHC多Agent学习算法, 以求解决策时刻不同步的多站点的协作Look-ahead控制策略. 最后,论文通过仿真实验验证了该算法的有效性,学习结果表明, 通过性能函数的改进,各工作站的负载平衡性得到改善, 整个系统的工件处理率也明显提高.     

exFAT文件系统的优化模型

针对exFAT文件系统查询FAT表时会读取大量无效数据的问题,提出一种阻止无效数据读取,加快文件查询速度,且代价较小的优化模型。优化模型在flash中建立簇链表,顺序存储已读文件的FAT表信息,在系统RAM中建立文件信息块,保留该次运行常用文件的簇链表入口地址。以此快速查询文件FAT表信息。实验结果表明,FAT表离散度越大,速度和效率的优化效果越明显。