北仑电厂二期工程仪控系统的设计选型

论述了北仑电厂二期工程３×６００ＭＷ仪控系统的初步设计。其中包括ＤＣＳ的功能指标、Ｉ／Ｏ点数、人机界面、就地仪控设备技术要求及机炉及其辅机的控制装置等。根据一期工程合同谈判的经验教训及计算机、仪控技术的不断发展,在本期合同过谈判过程中,提出了使用最新的技术和元件,尽可能使二期工程的仪控系统达到当前最高水平。如ＤＣＳ的ＭＦ处理器以最新的ＭＦＰ０３代替投标时的ＭＦＰ０１和ＭＦＰ０２;将ＯＩＳ４２升级为ＯＩＳ４３;ＩＮＦＩ－９０系统初始组态的硬件抗干扰指标不能满足合同的要求,为此向Ｂａｉｌｅｙ公司提出了进行ＤＣＳ抗干扰试验,并对硬件组态作了改进,使抗干扰指标满足了合同要求。     

多Agent协商竞争模型的研究及仿真

在利用多Agent构建人工系统的过程中,Agent的利益偏好不同及资源有限等因素会引起冲突,而多Agent之间有效的协商竞争能够减少冲突,提高整体性能。为此,提出一种新的多Agent协商竞争模型,该模型依托协商信息,提高竞争对手策略预测准确率,同时采用概率最大化利益行为选择策略,从而缩短协商竞争时间。     

基于模糊理论的一对多自动谈判协调策略

针对一对多自动谈判参与各方在谈判过程中因为相互等待而效率低下的问题,提出一种能使谈判过程连续化的基于模糊的协调策略,以达到在尽可能少的时间内得到最满意协议的目的。该策略通过协调Agent灵活地创建和撤离新的谈判线程并在谈判过程中不断更新谈判的信念值进而支持连续谈判,满足开放和动态的谈判环境,提高谈判效率。模拟实验表明,该策略能够对谈判效用和时间进行优化,具有有效性和实用性。     

供应链协商调度模型与算法

研究了由一个制造商和一个分销商组成的供应链上分销商协商调度问题.此供应链中,制造商比分销商有更强的影响力,先于分销商进行调度.制造商与分销商之间不共享作业处理时间.为了改善分销商调度,建立了基于补偿的分销商协商模型,设计了保留信息私有性的协商调度策略,提出并分析了协商调度下制造商调度算法以及基于生态种群竞争的分销商协同演化调度算法.仿真实验结果表明,分销商协商调度模型与算法能够有效改善分销商调度性能,在不增加制造商调度成本的条件下,可最大程度地削减分销商调度成本超过25％.此外,提出的竞争协同演化算法能够获得比遗传算法、粒子群算法和蚁群算法更好的调度解.     

基于博弈论和VMI的收益共享机制协调模型

以供应商和零售商组成的二阶段供应商管理库存（ＶＭＩ）供应链系统为研究对象,考虑随机需求下的ＶＭＩ系统中可能存在的滞销成本或缺货惩罚,建立了传统、Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈、Ｎａｓｈ协商的３种收益共享机制的协调模型,并得出Ｎａｓｈ协商能完美协调分散式ＶＭＩ供应链的结论．最后,通过数值算例对相关结论进行了验证和分析．     

RFID标签所有权转换模式及协议设计

针对射频识别标签所有权转换过程的安全隐私问题,提出一种“先授权后更新”的所有权转换模式,并设计相应的实现协议。在密钥协商后,把标签的全部相关信息安全地转交给新的所有者。在相互认证的基础上,安全更新标签秘密,使得原所有者无法再对标签进行查询。该方案保证所有权转换过程中新用户的隐私安全。     

基于改进鲸鱼优化算法的多无人机围捕

无人机围捕是一项具有挑战性和现实意义的任务,为使无人机可以成功有效地围捕移动目标,提出一种基于动态预测围捕点和改进鲸鱼优化算法的多无人机围捕算法。在环境未知,目标运动轨迹未知的情况下,首先利用多项式拟合预测目标运动轨迹,通过动态预测步数得到预测点,在其周围设置围捕点,然后使用双向协商法为无人机合理分配各个目标点。针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优的缺点,提出基于自适应权重和改变螺旋线位置更新的方法,从而提升算法的开发能力和搜索能力。最终在不同实验环境下进行多次实验仿真,实验结果表明了所提出算法的有效性。     

A recursive genetic framework for evolutionary decision-making in problems with high dynamism

Communication and coordination are the main cores for reaching a constructive agreement among multi-agent systems (MASs). Dividing the overall performance of MAS to individual agents may lead to group learning as opposed to individual learning, which is one of the weak points of MASs. This paper proposes a recursive genetic framework for solving problems with high dynamism. In this framework, a combination of genetic algorithm and multi-agent capabilities is utilised to accelerate team learning and accurate credit assignment. The argumentation feature is used to accomplish agent learning and the negotiation features of MASs are used to achieve a credit assignment. The proposed framework is quite general and its recursive hierarchical structure could be extended. We have dedicated one special controlling module for increasing convergence time. Due to the complexity of blackjack, we have applied it as a possible test bed to evaluate the system’s performance. The learning rate of agents is measured as well as their credit assignment. The analysis of the obtained results led us to believe that our robust framework with the proposed negotiation operator is a promising methodology to solve similar problems in other areas with high dynamism.     

具备隐形协商空间的服务连续双向拍卖策略研究

针对Web服务市场化交易中,买卖双方单一报价交易成功率低的难点,提出了具备隐形协商空间的服务连续双向拍卖策略,定义了由交易双方的成本、报价形成的买卖方报价协商空间,根据不同的服务供需环境,对议价采用不同的快速协商模式。模拟实验表明,该策略提高了服务交易成功率,又使得服务交易双方由传统单一固定的收益转变为根据市场环境获得区间内可变的收益,客观上有利于指导服务双方根据市场变化调整服务报价。