一种新的基于复合弹簧网络的多Agent系统分布式问题求解方法

当多Agent系统（MAS）中Agent之间存在多种复杂的随机的社会交互行为时，当各Agent表现出不同程度的自治性和理性时，难以用现有的方法描述和求解MAS问题，即使对仅仅存在竞争和合作这两种社会交互行为，并且不考虑Agent之间自治程度的本质性差异时，现有的基于结盟的MAS问题求解算法也具有极高的计算复杂性，该文提出一种新的复合弹簧网络模型和方法，利用分布式弹性动力学方程，将MAS分布式问题求解过程转变对应的复合弹簧网络形变过程，这种模型和方法能够处理各种社会交互行为以及Agent不同程度的自治性，分析和仿真实验表明，在计算复杂性和适用性等许多方面，该文的分布并行算法优于文献[7,8]的Shehory-Kraus算法。     

支持流程再造的办公自动化系统平台设计

分析了办公自动化系统的需求,根据需求对系统进行设计。在设计过程中充分利用了角色网络理论,简要给出了相应软件结构模型,并在模型指导下建立办公自动化系统的体系结构,并对角色理论和相应软件平台如何支持OA系统流程再造进行了说明。最后通过实例证明,流程再造及其相关平台对于校园信息化和无纸化办公有着重要作用。     

一种基于EPN的拥塞价格机制

网络发生拥塞的根本原因在于用户需求大于资源供给。利用价格机制中价格随供求关系而波动,又反过来影响用户需求的原理,可以均衡负载,抑制拥塞。针对网络中价格波动及价格传递的问题,本文提出了一种基于EPN（Explicit Price Notification）的拥塞价格机制,该机制通过路由器的平均队列长度与队列阅值的关系来反映用户需求的变化,并将价格调整的信息快速传递给用户,激励用户做出正确的资源决策,使网络维持在高吞吐量,低拥塞的状态。同时通过仿真试验分析了队列阈值参数对网络性能的影响。     

Asynchronous Heterogeneous Mechanism for Hyper-Distributed Hyper-Parallel Al Processing

1IntroductionThehyper-distributedhyper--parallelartificialintelligence(Al)approachisexpectedtobeabletoovercomemanyformidabledifficultiesarisingintheclassicalsequelltialsymboliclogicandtheordinaryneuralnetworks.Theconcurrentpropagationofcompetitivewaveshasbeenusedinhyper--distributedhyper-parallelheuristicsearchingsuccessfully[1--3].In[1]and[2],however,therearemanyrestrictionsimposedonthewavepropagation,knownasthesynchronoushomogeneouspropagationortheasynchronoussuperimpositionofpartialsynchron…     

广义细胞自动机的结构及其硬件实现

该文作者曾提出了广义细胞自动机(GCA)的原理和并行算法．并且应用于网络快速包交换等动态优化问题．该文进一步讨论了这种新的广义细胞自动机的体系结构、算法的硬件实现及其电路设计。它们对于GCA的实际应用有重要意义．GCA结构不同于Hopfield神经网络(HNN)和细胞神经网络(CNN),GCA由多层次多粒度宏细胞组成塔形结构．它具有多粒度的宏细胞动力学特征．相同粒度宏细胞之间没有交互,但不同粒度宏细胞之间存在一定程度的交互或反馈．分析和实验表明．在问题求解的优化性、实时性、硬件实现复杂性等方面．该文给出的GCA结构和硬件实现．与HNN和CNN相比有诸多优点．     

超分布超并行智能处理的异步异质竞争行波方法

本文讨论超分布超并行智能处理的竞争行波方法中最一般的情形异步异质行波。同步均质和异步叠加方法都是本文方法的特例。提出了基于异步异质竞争行波的并行算法和性质。     

求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法

提出了一种求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法, 该算法依据小生境机制将量子表达的初始 种群划分为子群组, 再对每个子群组利用免疫特性的局域搜索能力包括抗体的克隆选择、记忆细胞产生、免疫细胞 交叉变异、抗体的促进与抑制等进化机制, 找出局域最优解。最终算法可保持所有优化解。算法综合了量子计算的 天然并行性和免疫算法的充分自适应性, 它比传统的进化算法具有更好的种群多样性, 更快的收敛速度, 更有效的 全局和局域寻优能力;证明了算法的收敛性, 最后通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

利用广义细胞自动机实现的智能数据聚类

现有的数据聚类方法仍存在着各种不足,聚类速度和结果的质量不能满足大型、高维数据库上的聚类需求。本文提出了一种新的基于广义细胞自动机的数据聚类算法,利用细胞自动机的自组织能力对数据进行聚类分析。聚类结果的质量不受聚类大小和聚类形状的影响,可以通过随机抽样应用于大数据集。文章在细胞结构及细胞动力学规则中引入了细胞核的概念,让细胞自动机利用自身的演化找出数据中的聚类信息。文章通过分析证明了本文方法的有效性,并通过模拟软件对算法性能进行了详细的实验,证明了算法的实用性和高效性。     

在可编程序的逻辑阵列(PLA)中交叉点故障定位的一种在线算法

提出了一种在线算法,用来确定PLA中单个交叉点故障的定位。算法特点在于,与一次失效试验相对应,可确定一个故障集合,其中的故障数目比PLA的交点总数小得多。由此来建立故障表,并采用自适应步骤来诊断故障。因此在确定故障等价类或构造故障辞典时,均不需要大量的计算时间和存储空间。     

多Agent系统分布式问题求解的代数模型方法(Ⅱ): 群体智能和社会动力学

该文是组合论文中第二篇，讨论多Agent系统分布式问题求解的代数模型中的特性层和动力学层，即没粒度Agent群体的宏观群体智能的形式优化代数模型以及宏观社会智能与Agent个体间微观社会行为之间的社会动力学模型，提出了基于这种新的代数模型方法的超分布超并行社会智能问题求解算法，关于分布式多任务自组织规划和资源自组织分配的仿真实验以及与其它方法的比较分析，表明了该文提出了代数模型和问题求解方法的特点和有效性。