浅谈现代产品试制的加工方式

在当今生产制造领域,要求在同样的生产条件下尽量多的加工出不同类型的产品。通过对当今车间产品试制加工所应用的托盘管理系统及机器人输送系统的介绍,使读者对先进的车间产品加工方式有深刻的了解,给车间产品加工方式提供参考。     

油缸式夹紧机构的原理及应用

针对铰链式的夹具夹紧机构在应用过程中存在：1）重量较大的工件加工（如发动机的缸体）在产品的加工过程中,工件在落下定位的过程中会和夹具压板发生干涉,导致加工工件无法正常进入夹具;2）形状不规则零件,往往由于空间的局限性,工件进出夹具时需要压板让开装卸工件的空间,才能实现工件的装卸。以上两点,限制了铰链式夹紧机构的应用。基于铰链式夹紧机构存在的问题,根据通用油缸活塞运动的原理设计了油缸式夹紧机构,夹紧压板在运动过程中走水平直线运动,很好地解决了工件在上下料的过程中与夹紧压板发生干涉或工件夹紧过程中夹紧压板与工件凸台或加强筋发生干涉的问题,实现了工件在上述特殊情况下的工件夹紧。     

Agent协商研究进展

自2001年Jennings研究协商以来,已经成为MAS研究的热点。介绍了协商的定义、研究内容、应用领域;分析了协商的复杂性;总结了通用的单议题协商和多议题协商协议的对策论模型;综述了Agent多议题协商的策略与学习算法;并分别介绍了两种典型的多议题协商:拍卖和并发协商,给出组合拍卖、多属性拍卖和并发协商的基本模型及其研究进展;最后探讨了协商存在问题和将来可能的发展方向,指出作为交互、竞争与合作的基础,协商需要继续深入的探讨,也必将成为多Agent系统研究的主流。     

信任和效用关系约束的联盟结构生成

联盟结构生成是分布式人工智能的重要研究内容,一般仅依据智能体效用生成任意数量的联盟,这导致最优联盟结构生成的计算复杂度NP难。实际上,信任是合作的基础,信任关系对最终效用有直接的影响,应该综合考虑信任和效用关系。针对以上问题,该文扩展效用约束为信任和效用约束,用信任和效用二元组表示,以此作为联盟结构生成的依据。借鉴图割的s-t-cut算法,研究了基于信任和效用关系的联盟结构生成,在保证智能体个体理性和联盟稳定(无块)的前提下,使用信任和效用关系对网络进行切割,从而形成联盟。由此,该文提出了两种多项式时间的精确算法:信任关系约束下的MT-s-t-cut算法和信任效用关系约束下的MTU-s-t-cut算法,这两种算法均能够在多项式时间内得到最优联盟结构。仿真实验验证了信任关系影响所形成的联盟结构,社会整体效用随智能体数量的增加而增加,并且算法的运行时间远小于动态规划法(DP)和ODP-IP算法。     

预期关联规则集及其基数的定量分析

给定数据库,在不考虑支持度和可信度情况下,事先能否预知最终会挖掘出多少条关联规则,这是个值得研究的问题。为此文中提出预期关联规则的概念,使上述问题转化成为如何计算预期关联规则集基数的问题。分别给出布尔型和数量型两种情况下的计算公式。对于数量型数据集,讨论当转换为布尔型数据后各个项集元素呈现的互斥性质。利用此性质导出一个膨胀矩阵和膨胀算法。该方法相对简洁地解决数量型数据集预期关联规则集基数的计算问题。计算和测试结果都表明,预期关联规则总量随着互斥元素的增加呈现下降趋势。这些结果对于深刻理解关联规则挖掘的实质,进而研发更加高效的挖掘算法十分有益。     

约束条件下联盟生成研究进展

联盟生成是在多Agent系统的研究中最为重要的挑战之一。如何对Agent进行划分使所得社会福利最大化是当前面临的主要问题。假设每个Agent都具有理性和自利性的特性，为了追求自身的利益最大化而选择和其他的Agent进行联合，进而使整个系统实现利益的最大化。目前，联盟生成问题有很大的计算挑战，即使在进行联盟的时候添加了约束条件，也需要新的算法来更快更有效地解决该问题。本文主要对约束条件下的联盟生成的研究进行综述，主要包括4部分:最坏情况有限界联盟生成、动态规划联盟生成求精确最优解、联盟生成求近似最优解和约束条件下联盟生成求最优解。     

基于强化学习的城市交通路径规划

城市交通路径规划需要考虑规划的快速性和车辆的安全性，而目前大多数强化学习算法不能兼顾两者。针对这个问题，首先提出采用基于模型的算法和与模型无关的算法相结合的Dyna框架，以提高规划的速度；然后使用经典的Sarsa算法作为选路策略，以提高算法的安全性；最后将两者结合提出了改进的基于Sarsa的Dyna-Sa算法。实验结果表明，提前规划步数越多的强化学习算法收敛速度越快。使用收敛速度和碰撞次数等指标，将Dyna-Sa算法与Q-学习算法、Sarsa算法和Dyna-Q算法进行对比，可知Dyna-Sa算法能够减少车辆在有障碍地图中的碰撞次数，保证车辆在城市交通环境中的安全性，同时能够提高算法收敛速度。     

一种入侵检测系统的分布式多Agent通信机制

在基于Agent的分布式入侵检测系统中,多Agent之间的通信是一个关键的问题。文章给出了入侵检测系统的分布式多Agent通信机制,即基于双向指针的移动多Agent通信方法,实现了多Agent之间尤其是移动多Agent之间可靠通信,克服了集中式通信机制的通信瓶颈问题,还具有较好的容错性和扩展性。     

动态联盟收益值的再励学习

联盟形成的收益值是模糊和不确定的,难于计算,而联盟收益值在成员变化的情况下的计算就更为复杂。Lerman等人实现了动态联盟Agent进出联盟的管理方法,Chalkiadakis则研究了不确定情况下联盟的再励学习,但没有涉及联盟成员变化情况下的收益值动态性。论文定义了带折扣率的估计核,给出一种再励学习算法来计算联盟成员变化后的收益值,深化了Chalkiadakis的工作。实验结果验证了该方法的可行性和正确性。