基于博弈论及Q学习的多Agent协作追捕算法

多Agent协作追捕问题是多Agent协调与协作研究中的一个典型问题。针对具有学习能力的单逃跑者追捕问题，提出了一种基于博弈论及Q学习的多Agent协作追捕算法。首先,建立协作追捕团队，并构建协作追捕的博弈模型；其次,通过对逃跑者策略选择的学习，建立逃跑者有限的Step-T累积奖赏的运动轨迹，并把运动轨迹调整到追捕者的策略集中；最后,求解协作追捕博弈得到Nash均衡解，每个Agent执行均衡策略完成追捕任务。同时,针对在求解中可能存在多个均衡解的问题，加入了虚拟行动行为选择算法来选择最优的均衡策略。C#仿真实验表明，所提算法能够有效地解决障碍环境中单个具有学习能力的逃跑者的追捕问题，实验数据对比分析表明该算法在同等条件下的追捕效率要优于纯博弈或纯学习的追捕算法。     

二维直方图准分的Tsallis熵阈值分割及其快速实现

传统二维Tsallis熵阈值法主要由于对二维直方图采用近似假设等原因,导致分割结果不够准确,由此提出了基于二维直方图准分的Tsallis熵快速图像分割方法.首先,准确选择邻域模板构建二维直方图并将Tsallis熵法用于此直方图上以便提高分割性能;然后,舍弃二维直方图中关于主对角区域的概率和近似为1的假设而准确计算使阈值选取更准确;最后,结合Tsallis熵公式对二维直方图进行分析得到其特性和2个定理,利用此特性和2个定理导出新型、快速的递推算法来降低计算复杂度.实验结果表明,与传统二维Tsallis熵法相比,所提出的方法不仅分割更准确和抗噪性更强,而且占用的存储空间和运行时间都更少.     

OPEN表和CLOSED表的合一

在人工智能传统的搜索方法中,一直是将OPEN表和CLOSED表分开的。这不仅增加了搜索算法的复杂性,久而久之,也许禁锢了人们的思想。文章试图改变这种状况,提出了一种与众不同的新思路,巧妙地将OPEN表和CLOSED表合二为一,减少了一些工作量,在一定程度上降低了算法的复杂性。     

团队CGF行进中的队形控制方法

分布式虚拟环境中，团队CGF的行进问题是CGF研究的基本问题，而行进中的队形保持问题义是行进问题研究的重点，在提出的团队组织模型CTOM的基础上，给出了一种团队CGF行进中队形保持方法。     

一种新型血栓溶酶的分离纯化及其性质

中国根霉２３＃的发酵液经离心除菌,硫酸铵分级盐析,ＳｅｐｈａｄｅｘＧ－２５凝胶过滤,Ｓｅｐｈｄｅｘ Ｇ－７５凝胶过滤层析,ＤＥＡＥ－纤维素柱层析等步骤,得到一种凝胶电泳均一的血栓溶酶。通过等电聚焦测得其等电点ｐＩ＝４．２,该酶在ｐＨ７．０￣８．０较稳定,５０℃保持３０ｍｉｎ血栓溶酶活力无明显变化。     

基于二分内包围盒的玉米光照逆光线跟踪算法

为了在玉米仿真中构建逼真有效的光环境,提出一种基于二分内包围盒的玉米光照逆光线跟踪算法。首先,在玉米表面建立二分内包围盒进行预处理,减少光线与玉米相交运算量;其次,引入遮挡因子简化光能计算的复杂度;最后,通过调整光能阈值达到光环境逼真度和算法效率的统一。为了验证算法的快速有效性,建立玉米模型,对比不同包围盒求交运算的速率,得出二分内包围盒的求交速度最快,逆光线跟踪算法模拟出的玉米生长效果较为逼真。     

遗传算法用于结晶过程动力学参数辩识

遗传算法是一类随机优化方法。常被用于解决复杂的优化问题,基于群体的搜索,重组和变异是遗传算法区别于其他优化方法的主要特征。文章中将遗传算法应用于过饱和溶液Ｌｉ２Ｏ．３Ｂ２Ｏ３－Ｈ２Ｏ体系结晶过程动力学参数辨识,确定了结晶反应速率常数、热力学平衡浓度和表观反应级数。     

基于模糊人工势场法的多智能体编队控制及避障方法

针对动态环境中多智能体编队控制及避障问题,提出了一种基于模糊人工势场法的编队方法。首先,在领航跟随法的框架下控制编队队形,在动态队形变换策略的异构模式下,使用人工势场法为多智能体编队中每个智能体规划避障路径;其次,利用模糊控制器控制跟随智能体追踪领航智能体,同时保持跟随智能体之间与领航智能体的相对距离,遇到未知障碍物时,及时保持多智能体编队之间的队形并避免碰撞障碍物。针对人工势场法在引力增量系数和斥力增量系数设置的局限性,利用模糊控制器选择出适应环境的增量系数。Matlab仿真实验结果表明,该方法能够有效地解决复杂环境下多智能体编队控制及避障问题,使用效率函数对实验数据进行分析,验证了所优化方法的合理性和有效性。     

应用混沌多目标规划理论融合的图像分割

针对二维最大熵和二维最大类间熵阈值化方法通用性不强,使得他们在某些分割应用场合失效的问题,提出应用混沌多目标规划理论融合的图像分割方法.这种新方法利用多目标规划理论将前两种方法有机结合,得到既满足二维最大熵原则,又满足二维最大类间交叉熵原则的最佳阈值,并且将混沌优化算法和递推算法相结合,使计算复杂度大大降低.仿真实验结果表明,本文提出的方法好于单独使用一种方法的分割结果,而且有较好的普适性.     

快速二维最小交叉Tsallis熵的图像阈值分割

目前二维最小交叉Tsallis熵阈值分割法有较好的分割性能,但由于计算复杂度高,使得分割速度慢。针对此问题,提出了一种基于二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先对二维最小交叉Tsallis熵法公式进行推导找出需要递推的几个量,然后对二维直方图投影进行分析得到二维直方图的特性;最后利用此特性导出新型的快速递推算法来减少计算时间。实验结果表明:相对于当前二维最小交叉Tsallis熵阈值法,提出的方法在保持分割效果的情况下,其速度提高了20倍以上,其运行时间小于0.2 s。