基于路径检测的航空器动态滑行路径优化模型北大核心

为了优化航空器在场面的滑行路径,提出基于路径检测的航空器动态滑行路径优化模型,使航空器在安全的前提下滑行总时间最短。首先明确包括冲突检测和拥堵检测的路径检测方法,然后将航班波滑行总时间最短作为目标,结合路径检测的约束建立多航空器滑行路径优化模型。采用蚁群算法求解,并针对优化模型将蚁群算法进行改进,采用双向搜索和引入奖惩因子,以提高全局搜索能力。算例分析中选取某机场滑行系统,对其某段时间内的真实航班波进行仿真,经验证:采用优化模型可以有效缩短航班波滑行总时间,滑行道的使用情况较为合理。     

基于遗传算法的机场滑行调度优化策略

提出一种基于遗传算法的滑行调度优化策略。该策略首先用遗传算法确定各航班经过交叉点的顺序,再根据上一步得到的顺序求解具体的调度计划,并反复迭代以逐渐优化,直到得到最优解或满意解。相对于混合整数线性规划（MILP）模型而言,有效地提高了求解效率,减少了求解时间。     

基于多摄像机的航空器滑行冲突检测研究

对机场场面航空器滑行冲突检测进行了研究,分析了基于多摄像机的航空器滑行冲突检测流程,基于图像识别和目标跟踪技术,提取航空器的滑行轨迹,提出了基于DCPA(distance of closest point of approach)和TCPA(time of closet point of approach)的滑行冲突检测模型,开发了基于多摄像机的航空器滑行冲突检测原型系统并应用于西南某通航机场;实验结果表明,基于多摄像机视频目标跟踪和冲突检测模型可有效地检测机场场面航空器的滑行冲突,可作为中小机场主要监视手段以及大型机场场监雷达系统的辅助,防止航空器机场滑行冲突,提高机场场面运行安全和效率。     

动态环境的人工免疫网络多Agent优化策略

基于生物免疫网络的核心思想及多Agent技术,提出了动态环境下的人工免疫网络多Agent优化策略（Dmaopt—aiNet）．该策略以搜索动态环境中的全局最优解为目标,引入了邻域克隆选择、邻域竞争和协作操作,并同时对Agent自信度状态作自动调整,在优化策略中采用了双重Agent网络结构、双重变异及动态环境检测策略．理论分析了Dmaopt—aiNet算法具有全局收敛性,实验结果表明该算法对高维动态优化问题具有较突出的优越性,能准确定位动态环境下的最优解,具有较好的搜索效果和效率．     

基于层次黑板模型的多Agent系统研究

本文提出了一种层次黑板模型的多Agent系统,将系统依据任务分解构造成树形结构,并划分为多区域。讨论在区域中对黑板模型的控制节点采用冗余和负载均衡,从而实现系统的稳定性。最后本文讨论了设计该系统的关键技术。     

基于信念的多Agent模型解决多目标优化问题

提出了基于信念的多Agent模型解决多目标优化问题.在这个模型中,Agent通过在解空间中移动来进行搜索,使用信念指导移动.每个Agent都有独立的信念,信念由3部分组成:Agent对每个目标的偏好、移动向量和对此向量的评价.Agent在优化的过程中会根据目标函数的值调整移动向量和对应的评价.Agent也会和相邻的Agent交互信念,从而获得更好的性能.最后用模型解决了几个简单的多目标函数优化问题,实验结果证明了算法的有效性.     

多Agent系统的技术研究

多Agent系统是由多个智能Agent组成的有机系统,这使得它具有比单个Agent更强大的处理能力。它表出自组织性、鲁棒性、分布性以及很强的复杂行为。文中论述了Agent和多Agent系统的有关理论、方法和技术。主要包括智能Agent的特性、结构和推理;介绍多Agent系统的体系结构分类和常见的几种通信机制;以及面向Agent的程序设计的现状和发展。     

基于动态期望的航空器滑行路径更新模型仿真

滑行路径优化是提升机场场面运行效率与安全水平的有效途径。为研究管制意图、监控范围对航空器滑行路径优化的影响,基于实际管制规定,同时考虑冲突和拥堵影响,定义优先级反映滑行道通行能力,定义动态期望值量化管制员意图,设计航空器滑行路径变更机制及实施步骤,构造基于动态期望的航空器滑行路径变更模型。采用Visual C++及Mathlab混合编程仿真,得到航空器分布密度、监控范围等参数改变时,不同模型的仿真结果对比及关键统计分析值的变化趋势。结果表明,上述模型能对低密度下的滑行道变更进行抑制,能提高中密度下的滑行道变更比例,并减少滑行速度变化幅度。扩大监控范围能有效增加航空器滑行路径变更比例,减少滑行速度标准差,提高机场场面运行保障能力。     

基于多Agent的学生选课系统设计

提出一种基于Agent设计,能较好的解决现有的学校公选课选课系统缺点的新型选课系统,利用Agent本身的优势。帮助学生选到符合自己兴趣爱好的课程。     

基于Petri网的A-SMGCS航空器滑行路由指派

依据A-SMGCS（先进机场场面引导与控制系统）三阶段路由规划策略提出一种基于Petri网的航空器滑行路由指派方法．首先给出一种场面运行时间窗约束Petri网模型构造算法,以及一种基于不变状态的行为演变算法,实现以航空器滑行冲突避免为目标的可行滑行路由求解;其次利用单亲遗传算法、以可行路由解作为初始种群,设计一种新的换位变异混合算子,实现以滑行成本最少为目标的滑行路由指派;最后基于Anylogic平台将所给路由指派方法与实际场面管制中固定路由指派方法进行对比．研究表明,所给方法收敛性良好,能减少航班平均滑行时间和机位推出延误．     

基于多Agent的网络管理技术研究

将分布式人工智能中的智能Agent用于计算机网络管理,是近年来最活跃最前沿的研究领域之一。文章从分布式网络管理体系结构入手,基于多Agent的网络管理模型,以及多Agent之间的协调和协作等问题,研究了网络管理智能Agent的结构。     

切换网络分布式次梯度优化算法

研究了切换网络的多个体分布式次梯度优化算法。在有向切换网络是周期强连通的且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,利用非二次李雅普诺夫函数方法证明了所提多个体分布式次梯度优化算法的收敛性。最后,通过仿真实例验证了所提算法的有效性。     

一个基于XML的多Agent网络管理原型系统

网络管理中已经普遍接纳多Agent体系结构，AGIMA是成功开发移动代码机制和群组管理功能的原型系统之一。考虑到Agent交换和共享网络管理信息的需要，新一代的管理信息结构SMlng描述的网管信息可以通过基于XML的资源描述体系（RDF）进行知识表示，需要集成更新的工具软件，为Agent引入网络管理的智能技术打下基础。     

基于多Agent的全资产可视性系统

全资产可视性(TAV)系统是实时、准确地获取和处理物流的数字化信息,并对物流活动进行有效控制的一体化综合电子信息系统,实现物流管理全过程的可视性,降低物流成本,极大地提升物流的服务水平。TAV系统是复杂系统,多主体(multi-agent)具有自治性和独立性,能主动规划自己的行为,可以有效地解决系统复杂的集成问题。结合系统特点,构建了基于多主体(multi-agent)的TAV系统体系结构,并分析了需求模型。     

基于忠诚度的多智能体联盟效用分配策略

为增强多智能体系统中联盟成员效用划分的合理性,促使agent形成稳定的全局最优联盟,提出了一种基于忠诚度的多智能体联盟效用分配策略。新策略引入agent忠诚度的概念,根据agent每次参与联盟后是否服务到任务结束来对agent忠诚度进行评价,从而表示各agent的忠诚度大小,将忠诚度与各agent完成任务的能力相结合,共同决定联盟内各agent效用如何划分。理论分析和实验表明,新策略提高了对联盟效用分配的合理性,较好地满足了联盟形成机制的全局最优性、强稳定性、时效性、简单性等要求。     

基于Multi-agent的网络数据流软件性能测试方法研究

应用系统整体性能欠佳,可能导致系统在大业务量时出现功能、效率和安全性问题。现代的信息系统中新型软件架构层出不穷,软硬件和网络通讯之间的相互关联作用日益复杂,加大了系统性能瓶颈查找的难度。探讨如何通过多智能代理技术等方法,截取、分析和回放网络数据流来评价软件系统的性能。     

基于无线通信技术的网络连接优化策略

网络连接性是评估网络生存能力和网络持续性的关键指标。为了优化网络的连接性,提出了一种基于无线技术的连接性优化策略。该策略利用了无线链路建立时的灵活性。首先对网络进行实时检测和测量,根据这些结果对网络连接性进行量化,当网络连接性低于设定值时,就启动无线链路备份步骤,使用无线备份建立算法来减少备份过程中所需的无线资源。通过采用这两个步骤,该策略为保证网络的连接性尽了最大的努力。仿真结果表明当平均链路故障率约为70%时,所提方案仍然可以保证基本的网络连接性。与现有的有线链路备份机制相比,在相同的网络上下文环境下,所提方案对网络持续性的改善程度要高出7%~9%。     

多主体系统服务模型的研究

在研究多主体系统理论的基础上，结合面向服务的体系结构，提出了一个多主体系统的服务模理，给出了该服务模型的体系结构，能有效整合异构服务资源，解决用户服务请求，在多主体环境MAGE上进行实现，弗在城市应急联动与社会综合服务系统中得到了应用。     

航班滑行路径规划和停机位分配联合优化

针对机场的航班滑行路径规划和停机位分配的联合优化调度问题,构建基于冲突回避的滑行道与停机位联合调度模型,并提出改进的自适应差分进化算法求解问题.以最小化航班的滑行时间和旅客转机的行走时间为优化目标,建立非线性混合整数规划联合调度模型.设计考虑了滑行冲突的路径规划算法,完成航班的滑行路径分配,并通过自适应动态调整差分进化...     

基于改进伊藤算法的最短路径网络路由优化算法

通过对网络路由最短路径问题进行分析,使用伊藤算法求解以费用最低为目标的路由优化问题,建立最短路径路由问题的网络结构模型。为加快伊藤算法求解费用最低路由的收敛速度,在状态转移策略中引入费用启发因子,优化漂移和波动过程,并改进路径权重更新规则。将种群交叉思想引入算法中,利用种群间的信息交流加快了算法的收敛速度并提高了寻优能力。在2-opt算子局部优化的基础上加入反转算子,避免陷入局部最优解。文中还对算法的收敛性进行了系统分析。实验结果表明,改进后的算法有效提升了收敛速度并加强了寻优能力。