一种动态不确定环境中机器人路径规划方法

针对动态不确定环境下的机器人路径规划问题,将部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）与人工势场法（APF）的优点相结合,提出一种新的机器人路径规划方法。该方法充分考虑了实际环境中信息的部分可观测性,并且利用APF无需大量计算的优点指导POMDP算法的奖赏值设定,以提高POMDP算法的决策效率。仿真实验表明,所提出的算法拥有较高的搜索效率,能够快速地到达目标点。     

整合贝叶斯网络的BDI模型

针对BDI模型在不确定领域应用的薄弱,提出了一种改进的BDI(Beliefs—Desires—Intentions)模型。以BDI体系结构为基础,结合贝叶斯网络,建立了智能体对可能世界的认知表示;通过贝叶斯网络推理,实现了对达成目标状态的期望估计;在意图中,通过引入规划因子,完成行为决策。用Java语言在eclipse平台上对农作物栽培实例进行仿真,验证了模型能够在不确定环境中,进行理性的认知、推理、规划。     

不确定海洋环境下AUV环境感知方法研究

针对AUV在高度不确定海洋环境中执行任务的过程中需要实时准确地感知出当前环境、系统状态和任务执行中不确定事件对任务成功的影响,并为AUV任务重规划提供触发条件的问题,提出了一个具有不确定事件检测、不确定事件识别和不确定环境本体模型的环境感知框架,实现了基于本体推理和模糊逻辑结合的不确定事件检测方法和基于贝叶斯网络的不确定事件识别方法,并利用不确定事件检测和不确定事件识别结果更新具有概率扩展的不确定环境本体模型,提高本体在不确定知识的表示和推理方面的能力.结合AUV在不确定海洋环境中执行导航任务的应用背景,对AUV环境感知进行仿真实验并分析了实验结果,验证了不确定海洋环境下AUV环境感知方法的有效性.     

动态不确定环境下多目标路径规划方法

提出一种在动态不确定环境下求解多目标问题时快速调整移动路径的方法.首先提出采用逆向多目标启发式搜索进行全局规划,求解问题的最优路径集合;然后提出动态多目标路径规划方法,先根据当前观测进行全局规划,在移动过程中探测到不一致的环境信息时,通过对先前搜索中部分信息的重用,在全局规划的基础上进行增量重规划,调整当前状态与目标状...     

不确定环境下智能大厦空调系统调度策略评估

近年来,智能大厦的概念在国内外受到了高度的关注.相比于传统的建筑,智能大厦更加节能、舒适、易维护,已成为未来建筑的发展趋势.作为智能大厦空调通风系统的关键部分,空调系统及其调度策略决定了大厦整体的节能效果以及大厦中用户的舒适度.然而由于智能大厦所处的环境具有许多不确定因素,这极大增加了空调系统调度策略设计与评估的复杂程度.因此如何设计与评估不确定环境下空调系统的调度策略成为了智能大厦设计者面临的一大挑战.已有的方法主要针对智能大厦空调系统进行能耗与性能等方面的分析,但尚未有方法针对调度策略本身进行分析与评估.提出了一种基于价格时间自动机的调度策略评估框架,支持对不确定环境下的智能大厦进行精确建模与定量评估.该框架使用UPPAAL-SMC作为属性查询引擎对模型进行随机模拟运行,根据模拟结果对不同调度策略下大厦的能耗及用户的舒适度进行定量分析.实验结果表明,该方法能有效地帮助设计者进行策略的制定和选取.     

不确定环境下的危险品运输车辆路径优化

针对非满载危险品运输车辆路径优化问题,通过模糊变量刻画运输过程中的人口密度、行驶速度与运输时间以及客户需求量等方面的不确定因素,考虑载货量变化对风险评估的影响,建立基于动态载货量的风险评估模型,以运输总风险、车辆总行程、车辆使用数最小为优化目标,同时兼顾时间窗、事故概率、载货量等约束构建了不确定环境下的危险品运输车辆路径多目标优化模型。将NSGA-Ⅱ算法与LNS算法相结合,设计混合NSGA-Ⅱ算法求解模型。结果表明,混合NSGA-Ⅱ算法可以获得空间分布均匀且收敛性较好的Pareto解集,不同运输参与者可根据自身偏好在解集中选择相应的配送方案;该算法得到的最优总风险、总行程及车辆使用数目分别比NSGA-Ⅱ算法优化了11.5%、1.0%和14.3%,算法搜索性能和求解精度明显提高。     

基于概率不确定犹豫模糊偏好关系的决策模型

针对犹豫模糊信息在现实决策中难以准确和充分的提供决策者评价信息的问题,引入了概率不确定犹豫模糊偏好关系（PUHFPR）的概念,其能够有效处理概率不确定犹豫模糊元（PUHFE）中元素发生概率信息部分已知和完全未知的决策问题;给出了PUHFPR的期望加行一致性、满意加性期望一致性定义,并以偏差最小化为目标函数构建最优化模型确定PUHFPR元素的发生概率;建立基于一致性调整算法的概率不确定犹豫模糊偏决策模型,得到方案的排序权重向量,从而选择最佳的方案;通过遴选上市公司进行投资的实例说明决策模型的有效性。     

产出不确定环境下考虑供货承诺的定价与投入决策模型

针对一个供应商和两个零售商所组成的两级供应链模型,研究产出不确定环境下的最优定价和投入决策问题.在常规情形中,供应商首先在产出不确定环境下确定投入量,并在实际产出确定之后确定批发价,而零售商最终确定订购量.在此基础上,讨论供应商向零售商提供供货承诺时的竞争模型.运用逆向归纳法讨论以上决策模型的均衡解.数值分析表明,供货承诺在一定的条件下能够优化供应链的性能.     

一种适应动态不确定环境的规划系统POMDPRS的形式描述

规划是人工智能研究的一个重要方向,具有极其广泛的应用背景.POMDPRS是一种结合了PRS的持续规划机制、POMDP的概率分布信念模型和极大效用原理的持续规划系统.它具有较强的对动态不确定性环境的适应能力.本文试图在形式语义层面上对POMDPRS进行描述并举例将其与PRS和POMDP比较,进一步说明其优势.     

针对制造业RFID不确定数据的分层处理模型

射频识别(RFID)技术的原始数据流本身含有大量不确定数据,无法被企业和用户直接使用。为此,对RFID不确定数据的产生和分类进行研究,得出这些不确定数据均由系统重读、多读和漏读所致的结论,并针对实际应用提出一种分层的处理模型,删除、纠正和填补这些不确定数据。实验结果表明,该分层处理模型能通过分层处理提高标签和对象的识别率,从而提升系统的可靠性。     

AVS/RS系统动态分析及决策模型

通过模拟自动小车存取系统(AVS/RS)中任务的动态排队过程,建立了一个基于动态排队网络的系统分析与决策模型。首先,描述了AVS/RS的系统构架、运行规则及任务场景概率。接着,根据系统任务特征构造了一个动态排队网络模型(DQNM)。最后,运用改进的聚合法对该系统模型进行求解,并对系统性能进行分析。分析表明,该模型能够找出系统的最佳小车-电梯组合方式,从而为优化系统的设计、提高设备的利用率、节约系统运行成本提供决策支持。     

RBAC动态判决模型的分析与设计

提出了一种等级角色访问控制判决模型,目的在于增强系统的动态访问控制判决能力和灵活性。通过使用XML描述判决策略,等级角色判决模型将能处理复杂的逻辑条件判决,而非原先简单的数值比对。     

基于离差最大化的IITFN多属性决策模型

针对属性值为区间直觉梯形模糊数(IITFN),且属性权重为区间值的多属性决策问题,提出一种基于离差最大化的IITFN多属性决策模型。计算各方案与正、负理想解的距离,定义各方案的不同属性到相应正、负理想解分量的离差,基于离差最大化原则给出最优化模型,应用Lingo工具给出权重的值,依据IITFN的加权算数平均算子给出各方案的总离差,根据总离差的大小对各方案进行排序。实例结果表明,该模型的运算步骤少,更易于实现。     

基于Agent的智能决策支持系统模型的研究及应用

提出了一种新的基于Agent的智能决策系统模型，并在此模型基础上给出了它的一个应用实例.     

AUV自主控制全局模型及智能决策算法研究

分析了自主式水下潜器(AUV)自主控制全局模型的内涵,指出应该包含环境信息、使命信息以及自身状态三个部分;用栅格法建立了环境模型;定义了"多区域地形勘察"使命案例;分析了与决策算法相关的AUV自身状态的表示方法;在此基础上开发了智能决策算法,算法包含路径选优和速度规划两部分;应用图论及运筹学的方法实现了路径选优,应用遗传算法实现了速度规划;用Petri网为AUV的使命控制过程建模,最终完成了智能决策算法和使命控制系统的集成;经仿真验证,所开发的智能决策决策算法正确有效,AUV使命的控制和执行自主可靠.     

群体决策支持系统中一种偏好集结模型

针对目前常用决策理论的不足,在计算机群体决策支持系统（GDSS）的偏好agent中用一种模糊数N^-模拟决策者的心理偏好,采用相关参数表达决策者的性格特征等个性因素。从决策人的角度出发,提出了一种偏好集结模型,使群体综合偏好照顾到个性因素,为群体决策提供了一个新的思路。     

Large-Scale Group Decision Making: A Systematic Review and a Critical Analysis

The society in the digital transformation era demands new decision schemes such as e-democracy or based on social media. Such novel decision schemes require the participation of many experts/decision makers/stakeholders in the decision processes. As a result, large-scale group decision making (LSGDM) has attracted the attention of many researchers in the last decade and many studies have been conducted in order to face the challenges associated with the topic. Therefore, this paper aims at reviewing the most relevant studies about LSGDM, identifying the most profitable research trends and analyzing them from a critical point of view. To do so, the Web of Science database has been consulted by using different searches. From these results a total of 241 contributions were found and a selection process regarding language, type of contribution and actual relation with the studied topic was then carried out. The 87 contributions finally selected for this review have been analyzed from four points of view that have been highly remarked in the topic, such as the preference structure in which decision-makers’ opinions are modeled, the group decision rules used to define the decision making process, the techniques applied to verify the quality of these models and their applications to real world problems solving. Afterwards, a critical analysis of the main limitations of the existing proposals is developed. Finally, taking into account these limitations, new research lines for LSGDM are proposed and the main challenges are stressed out.      

Agent研究现状与发展趋势

对有关Agent理论和实践两方面的研究现状、关键技术和发展趋势进行了综述和讨论,试图勾画出目前Agent研究的脉络、重点及其发展趋向.主要内容包括：（1）智能Agent的特性、表示和推理;（2）多Agent系统的联合意图、协商和规划;（3）面向Agent的程序设计.最后,简单讨论了Agent技术目前所面临的挑战.     

基于GIS的IDSS模型研究

随着GIS与IDSS技术的不断发展，对两者结合方面的研究也倍受人们关注，本文以此为基点，提出了一个基于GIS和IDSS模型（G－IDSS），并有步骤地介绍了这一模型的框架、特点和功能，同时对其实现过程中涉及的GIS数据仓库，数据挖掘，联机分析等关键技术进行了着重阐述。     

Implementation of Decision Trees as an Alternative for the Support in the Decisionmaking within an Intelligent System in Order to Automatize the Regulation of the Vocs in Non-Industrial Inside Environments

Natural ventilation is a component that provides a positive impact in the quality of air conditions in indoor environments, especially in non-industrialbuildings. The maintenance of a continuous entrance of outside air through windows provides to the indoor a feasible and affordable manner to regulateand sustain low standards in theVOC (Volatile Organic Compounds). The technology and the Human Computer-Interaction have contributed to the creationof Intelligent Environments (EI) that provides to humans being a positive and non-intrusive responsiveness of the environment to improve their quality of lifein daily activities. The Decision Trees for Decision Making is a mathematical analysis suitable for taking decision. This method will provide an intelligentsystem with the existent variables in the context that establish the requirement of the natural ventilation. The present paper shows the use of the DecisionTrees as an analytical method for the decision making that can be apply in an intelligent system, in the automatize of the natural ventilation in a non-industrialclosed environment. This method allows the incorporation of outside air and regulate in a significant manner the Volatile Organic Compounds presents inany occupied building. It was found that the application of Decision Trees and Shannon Entropies provide a feasible procedure for the diagnose of a realbackdrop that enable the creation of a routing path for the decision making through the application the computation technology.