MAS中基于Ontology的知识表示与推理研究

采用基于Ontology的知识表示方法,解决多Agent的知识表示和共享问题,实现知识的自动推理和获取,实现多Agent之间语义理解,体现Agent的智能特征.在多Agent原型旅游系统中,采用OWL描述Ontology定义相关领域的知识表示与推理,为Agent之间的学习、协商,进一步交互通信打下基础.     

BIM技术在复杂装配式钢结构中的应用

提出了基于Revit软件应用于装配式钢结构中的方法,以实际项目某古生物化石馆为例,论述了BIM技术用于装配式钢结构中的设计流程、依据、优点以及不足,证实了BIM技术用于装配式钢结构,可以准确的反映装配式钢构件的尺寸、细部构造、节点信息等,并且可以进行模拟装配,提高设计效率与设计精度,方便进行构件数量、种类、重量等统计。     

房屋建筑工程中预应力施工技术的运用

房屋建筑中预应力技术的使用有许多优点,例如减小横截面面积,控制施工期间的裂缝以及减少支撑负担。为满足现代建筑工程的需要,有必要不断创新和改进预应力施工技术。分析预应力施工技术在建筑中的应用,同时介绍了施工环节和质量控制等相关知识,对建筑施工项目具有一定的参考意义,并提出了施工过程中应注意的问题,为实际操作提供了指导意见。     

基于随机演化博弈的WSNs节点协作演化模型

为解决无线传感器网络节点协作策略的选择影响协作效果的问题,考虑到节点数量有限及个体随机性,基于模仿突变Wright-Fisher过程的随机演化博弈,提出了WSNs节点协作随机演化模型,并加入了与节点协作程度相关的惩罚机制.该模型弥补了复制子动态不适用于节点数量有限的WSNs节点协作演化建模问题.经过随机动力学分析,推导并证明了达到演化稳定状态的定理.最后通过实验验证定理并分析了选择强度和惩罚力度对WSNs节点协作演化稳定状态的影响.     

新工科背景下Python教学探讨与实践

新工科背景下Python程序设计已成为大部分高校开设的大数据公共课程。本章以“计算思维与Python程序设计”课程为例,结合教学实践,从教学内容设计、教学手段设计、考核方式设计等方面阐述整个教学框架,探索优化适合本校学生的教学模式和方法,挖掘学生学习的内驱力。教学实践证明,提出的教学框架一定程度上有助于提高教学效果,提高学生的编程乐趣。     

基于演化博弈的多智能体任务转发机制

在多智能体系统中,智能体执行任务时往往会碰到无法单独完成的任务,这个时候或者放弃任务,或者向其他智能体寻求帮助。在寻求帮助的过程中,假定某智能体不能全部广播任务到所有其他智能体(比如由于网络因素等只能局部广播到邻近的智能体),这种情况下,智能体更希望邻近的智能体尽可能多地接力转发自己委派的任务,最终选出能胜任该任务的智能体。针对这种问题,提出一种通用的面向多智能体的任务转发机制,同时考虑智能体自身的反思,并以演化博弈为理论基础进行分析。实验结果验证了多智能体系统中转发任务演化稳定的条件以及相关因素对稳定状态的影响。