基于CPN的联锁进路控制建模及验证

颜色集、层次化的概念使得有色Petri网(Colored Petri Nets,CPN)能够方便地对大型复杂系统进行形式化模型验证分析,铁路车站信号计算机联锁逻辑关系形式化验证方法的研究,对于减少联锁软件开发过程中的不确定性,提高联锁系统的安全性、可靠性,保障行车安全具有重要意义,联锁系统进路控制是联锁逻辑关系的重要内容,在分析联锁进路控制的基础上,采用CPN对联锁进路控制建立形式化分析模型,为车站信号计算机联锁逻辑关系形式化验证方法的研究提供一种联锁进路控制的形式化验证方法,同时通过CPN Tools对所建立的模型进行仿真分析及状态空间分析,结果表明模型能够正确描述联锁进路控制流程及联锁进路控制的功能逻辑,且状态空间分析结果与联锁进路控制逻辑完全相符。     

列车安全距离控制形式化建模与验证

随着我国铁路的迅速发展,对列车运行安全性的要求越来越高。采用Event-B形式化建模方法研究了高速列车安全距离控制形式化验证问题,以Event-B形式化仿真工具Rodin为基础,通过结合多智能体理论,引入感知决策法则,实现了无线闭塞中心(RBC)与列车的车地通信,建立了多列车运行的安全距离控制模型。仿真研究了高速列车最小间隔追踪控制运行,对列车安全距离控车行为进行了形式化建模并进行了POs证明义务验证。仿真结果表明,对于CTCS列车控制系统的复杂逻辑关联行为,采用提出的Event-B和多智能体系统(MAS)结合的形式化验证方法,可进行系统规范的模型验证,对于复杂系统的逻辑验证有较强的实际意义。     

列车安全距离控制形式化建模与验证

随着我国铁路的迅速发展,对列车运行安全性的要求越来越高。采用Event-B形式化建模方法研究了高速列车安全距离控制形式化验证问题,以Event-B形式化仿真工具Rodin为基础,通过结合多智能体理论,引入感知决策法则,实现了无线闭塞中心(RBC)与列车的车地通信,建立了多列车运行的安全距离控制模型。仿真研究了高速列车最小间隔追踪控制运行,对列车安全距离控车行为进行了形式化建模并进行了POs证明义务验证。仿真结果表明,对于CTCS列车控制系统的复杂逻辑关联行为,采用提出的Event-B和多智能体系统(MAS)结合的形式化验证方法,可进行系统规范的模型验证,对于复杂系统的逻辑验证有较强的实际意义。     

联锁进路生成的切换控制算法设计

阐述了切换控制系统的概念和表达形式,结合铁路信号系统给出了几个与进路生成有关的切换定义。提出了一种k步进路搜索算法思路,并在此基础上提出一种新型的基于切换控制的进路生成算法。分析了铁路信号系统在有无敌对信号情况下切换算法的设计过程,结合实际工程项目给出了一些实例。通过项目仿真结果表明,算法通过一系列的切换生成进路的时间数量级较图搜索算法明显减少,从而提高选路的效率。     

基于梯形逻辑的联锁系统形式化验证方法

铁路联锁系统设计通常采用梯形逻辑进行建模。为了实现对铁路联锁系统进行形式化验证的目的,根据梯形逻辑的状态变迁语义,将梯形逻辑表示的联锁系统模型转换成模型检测工具NuSMV的语言,并将铁路联锁系统的安全需求表示为计算树逻辑(CTL),最后实现基于NuSMV的铁路联锁系统设计模型的形式化验证。     

联锁进路敌对信号的搜索算法设计

分析了铁路信号计算机联锁系统中进路敌对信号的定义及处理生成问题,借助联锁进路表阐述了敌对信号与进路搜索之间的约束关系;结合站场有向图和邻接矩阵,利用数学图论知识,提出了一种进路敌信号搜索算法和k步进路扩散生成算法,给出了算法步骤流程并通过类C语言实现算法全过程.算法在实际工程项目中进行了应用,并对实际的站场实例进行了算法仿真模拟,提供了部分铁路站场进路和敌对信号实例数据.     

继电保护户外柜机械安全联锁控制方法

联锁控制可以提高继电保护户外柜的使用效率,为了提高联锁控制效果,该文提出了继电保护户外柜机械安全联锁控制方法。利用蚁群算法对机械安全联锁进路进行寻优,根据路径上的信息素浓度,确定机械安全联锁进路搜索方向,通过更新机械安全联锁进路搜索路径上的信息素,计算出搜索路径的信息素增量,基于信号设备与终端信号机的位置,搜索机械安全联锁进路。利用机械安全联锁的状态方程,构建联锁装置的控制信号模型,根据联锁状态的概率密度函数,对状态数据集进行后验概率估计,获取机械安全联锁状态。利用STEP9软件设计继电保护户外柜机械安全联锁控制程序,实现户外柜机械安全联锁的控制。实验结果表明,该方法在控制中符合可靠性和安全性要求,可以将户外柜的使用效率提高到93%以上,具有更好的控制效果。     

车-地通信场景的一种混合建模方法研究

为了更好地建立高速列控系统分布式整体形式化描述,采用Agent理论和层次着色Petri网混合建模方法对中国列车控制系统车-地通信场景进行了研究。将车-地通信场景抽象为MAS,给出了场景中车-地主体Agent的内部推理过程和形式化定义,采用CPN Tools工具建立了层次化结构HCPN模型,使车-地通信过程、MAS整体行为以及车-地主体内部推理流程可视化。通过对模型状态空间报告的分析确保了模型的正确性,通过对模型进行多次模拟仿真,分析了该场景中不同通信故障率情况下非周期消息的重发间隔对控车实时性能的影响,验证了模型的可行性。     

联锁进路生成的k步扩散搜索算法实现

分析了铁路信号计算机联锁系统中的进路生成问题,阐述了道岔、信号机及区段等主要进路组成结构,说明了站场的设备状态和敌对信号处理在进路搜索中的作用.结合站场有向图和代价矩阵,利用数学图论知识,提出了一种k步扩散搜索算法,寻找始端到目标区的进路序列,制订最优调度方案.通过C 编程实现了基本进路和长调进路搜索算法,并在工程项目中进行了应用,最后对具体的实例进行了算法仿真实现.     

应用ETDFA生成CBTC联锁软件形式化模型的方法

CBTC系统的联锁软件为SIL4级的高安全、高可靠软件,目前广泛使用的软件测试和仿真验证的结果严重依赖选取的测试向量,要保证高覆盖率的测试十分困难;EN50128中强烈推荐SIL4等级的软件使用形式化方法完成软件需求规格说明书和软件设计,因此,采用形式化的方法设计软件,是构造高可靠、高安全软件的一个重要途径;总结了现有的CBTC系统中联锁子系统集成方式及优缺点,并使用事件确定有限自动机ETDFA(event deterministic finite automata)模型对适用性更优的升级型集成方式的联锁软件的联锁逻辑完成形式化定义,保证联锁逻辑的正确性,减少软件的不确定性描述;以办理进路为例生成联锁对象的ETDFA模型,验证该方法的有效性和可行性;该方法不仅为CBTC联锁软件的设计与开发提供新思路,而且有助于安全苛求软件的形式化验证与分析,提高联锁软件的安全性和正确性。     

秘书问题中聘用双方策略研究

秘书问题是一类概率最优化问题,鉴于现实应用中其理论最优策略缺乏可操作性,而传统启发式策略仅关注阀值确定,不涉及阀值和标杆关系的定量分析。为此,推导“截止阀法则”中阀值与标杆的最优组合关系,提出一种“三分决策法”聘用策略,以总量的1/3为样本,并以1号~3号标杆为参照选取目标,运用多主体系统的建模方法,对应聘策略进行分等级讨论,分析2种不同竞争模式下,优劣各异的应聘者在应聘队列中最大化录用概率。应用结果表明,该策略简便易行,且有效性能达到最优理论解性能的95%以上。     

基于领域知识的多智能体分层协作规划方法

针对复杂动态RoboCup仿真环境下的多智能体协作问题,提出一种使用领域知识的多智能体分层协作规划方法。在根据系统提供的环境状态信息建立智能体初始行为规划的基础上,通过逐步填入智能体的状态和行为特征属性知识,分析行动实现的效果,对初始规划行动进行调整,为智能体制定协调一致的行为规划序列,并获得相应的协作策略信息,使其在实际对抗比赛中能针对当前环境快速做出决策,实现通信受限的情况下多智能体的协作。     

多智能体系统初始状态一致性应用研究

针对一阶多智能体系统,研究了含有时滞和不含时滞两种情形下收敛到初始状态（认为初始状态都为0）的问题,提出了一种使多智能体系统能够收敛到初始状态的一致性协议。在此一致性协议的基础上,严格推导了该多智能体系统达到初始状态的充分性判据。结合无人机编队中的应用,给出了两种情况下多智能体系统收敛到初始状态的仿真,验证了所提出的一致性协议的正确性以及充分性判据的有效性。     

基于多Agent的数字海图协同处理模型

为满足数字海图协同处理智能化和可扩展的需求,根据“数字海洋”系统中数字海图的多源异构和分布式区域管理的特点,在计算Agent社会模型的基础上,构建一种基于多Agent的数字海图协同处理模型,分析模型的具体协作流程,并建立协同工作机制。仿真实验结果验证了该模型的有效性。     

基于任务能力排序的虚拟企业联盟生成方法

将虚拟企业联盟生成问题转化为多Agent问题,针对传统求解多Agent问题过程中仅考虑成本和联盟值最优的局限性,引入“一企多标”和资源配置等实际问题并给出解决方案。重点论述了基于改进的蚁群算法及任务能力排序的虚拟企业联盟生成方法,在求解过程中首先根据任务所需的核心能力对Agent集进行划分,然后利用改进的蚁群算法来求解该问题,以使满足该任务能力要求的Agent优先被选择,从而避免优势资源得不到利用的现象,起到合理配置资源的作用。通过模拟算例分析表明,该方法能有效、快速求解多虚拟企业联盟生成问题,表现了该方法的正确性。     

机会发现在多智能体系统中的形式化描述方法

针对多智能体系统(MAS)中执行决策的非确定性问题,研究结合时态/模态逻辑及机会发现理论,引入基于Kripke结构的复合逻辑 ,用于Agent的知识系统(全局知识、局部知识)及机会发现的形式化描述,为实现动态并发环境中MAS的系统协作行为建模及自动决策推理提供依据。给出 的结构及语义,证明了 的可判定性,且计算可在多项式级时间复杂度内实现。     

车间调度中的数据挖掘技术研究

基于Multi-Agent System（MAS）的人机合作技术适合于解决复杂调度问题。为了使人与机能够更好地合作来完成高效、准确的车间调度,引入C4.5算法,建立并实现了基于机器学习和MAS的人机合作车间调度系统仿真模型。在Java环境下,以Weka、JADE为开发平台,以Eclipse为开发工具,Access为后台数据库,完成了系统的开发。通过实例仿真和结果分析,运用机器学习算法动态调度的结果稍优于最佳的静态调度结果,证明了系统的正确性和优越性。     

数据丢失下多智能体系统迭代学习跟踪控制

考虑数据丢失下非线性多智能体系统的一致性跟踪问题。假设多智能体系统使用固定网络通信拓扑结构,由于通信网络自身限制导致多智能体系统中存在数据丢失现象。将数据丢失现象描述为取值0/1的随机伯努利序列,设计分布式一致性跟踪误差,提出该系统在数据丢失下的P型迭代学习控制算法。采用压缩映射的方法给出收敛性条件,并在理论上分析了跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,提出的算法可以实现该系统在有限时间区间上对期望轨迹的完全跟踪,验证了算法的有效性。     

编队协同对地攻击指挥决策系统体系结构研究

对有人机/UCAV编队对地攻击指挥决策系统体系结构进行了研究。首先分析了有人机/UCAV编队协同对地攻击作战体系结构,建立了编队协同作战指挥决策模型,对人机功能进行了划分,提出了有限中央控制下的分布式有人机/UCAV编队协同指挥决策体系结构。在此基础上,基于MAS理论,建立了编队协同对地攻击MAS体系结构,给出了UCAV Agent的详细结构。最后,采用HLA开发环境建立了系统仿真结构模型,仿真实验证明了所建立系统体系结构的有效性。研究内容对提高编队复杂作战环境适应能力和整体作战效能至关重要。