复杂系统与智能科学的研究方向和发展策略

简述了中国科学院复杂系统与智能科学重点实验室的研究现状,包括其主要研究领域、成就、方向和目标等。文中还讨论了实验室"小实体、大网络"的发展策略。

计算实验方法与复杂系统行为分析和决策评估

本文提出计算实验方法的基本思想、概念和方法,并讨论计算仿真与计算实验的关系和异同之处,以及基于涌现的实验观察和解释方法。计算实验是计算仿真随着计算技术和分析方法的进一步发展而必须迈上的一个更高的台阶,是弥补很难甚至无法对复杂系统进行实验之不足的一种有效手段,也是分析复杂行为和评估各种决策效果的一种可行方式。

关于城市交通、物流、生态综合发展的复杂系统研究方法

必须综合考虑城市交通、物流和生态等城市化问题 ;这类问题不存在“一劳永逸”的解决方案 ;这类问题不存在一般意义的最优解 ,更不存在唯一的最优解。因此 ,基于复杂系统的思想 ,讨论在“不断探索和改善”的原则下 ,如何利用人工系统、计算实验、平行系统等新方法和理论 ,结合从定性到定量的综合集成方法和并行分布式高性能计算技术 ,寻求城市交通、物流和生态等城市化问题的有效解决方案 ,建立城市交通系统全面、协调、可持续发展的新型研究体系和方法。

平行系统方法与复杂系统的管理和控制

提出平行系统方法的基本思想、概念和运行的基本框架 ,并讨论了控制系统与平行系统的关系和异同之处 .平行系统是控制系统和计算机仿真随着系统复杂程度的增加以及计算技术和分析方法的进一步发展而必然迈上的一个更高的台阶 ,是弥补很难甚至无法对复杂系统进行精确建模和实验之不足的一种有效手段 。

人工交通系统的研究初探

人工交通系统是人工社会在交通仿真系统中的直接应用,是复杂系统研究对传统仿真方法进一步发展的需求和计算能力不断提高的必然结果。首先介绍了人工交通系统的概念,分析了人工交通系统与交通仿真系统的区别,接着阐述了人工交通系统的研究基础、自下而上基于代理的建模方法、以及人工交通系统的研究方式。最后给出了结论和对下一步工作的展望。

人工交通系统的基本思想与框架体系

阐述了人工交通系统的基本思想。从分析人工交通系统与仿真交通系统的差异和关系入手 ,提出了人工交通系统的基本系统构成和框架、主要建模和研究方法 ,以及分析手段和可能的应用方式。人工交通系统的主要研究手段包括基于代理的方法与编程技术、Petri网及其衍生模型、复杂系统的语言动力学描述、元胞自动机及其广义形式 ,以及模糊逻辑、神经元网、遗传演化程序和自然计算在内的计算智能方法。此外 ,还提出了将计算试验方法和并行系统方法用于交通研究的可能途径和效果 ,并讨论了有关人工交通系统研究中可能出现的问题和进一步的发展方向。

基于对等计算的人工交通系统设计

人工交通系统是一种新型的交通仿真策略,它综合了Agent建模,分布式计算和人工社会的概念与方法,旨在对交通系统的规划、分析与设计、突发事件的紧急预案以及交通参与人员的培训等提供实验支持.本文建立了车辆、交通设施和商场的Agent模型,重点阐述了基于对等计算平台JXTA体系构架,利用P2P通讯机制构建人工交通系统的步骤和具体方法,并通过仿真实例验证了该方法的可行性.最后对人工交通系统的运行策略与机制问题以及下一步的工作进行了探讨.

智能轮胎传感器的研究现状及发展趋势(一)

智能轮胎传感器是智能轮胎实现的关键。介绍了目前研究较多的集成MEMS传感器、胎面阻抗传感器、超声波传感器、电磁传感器、无源无线声表面波传感器和虚拟传感器的发展,阐述了工作原理和优缺点。其中集成MEMS传感器包括英飞凌的SP12系列、GE的NPX系列、飞思卡尔的MPXY8000系列传感器,电磁传感器包括霍尔磁场传感器和磁化轮胎传感器。最后,对智能轮胎传感器研究中存在的主要问题和智能轮胎传感器的发展趋势进行了探讨。

词计算和语言动力学系统的基本问题和研究

语言动力学研究的实质是如何通过词计算在语言层次上动态地有效利用信息,解决复杂系统的建模、分析、控制和评估问题.语言动力学研究的主要思想是如何借助于一般数值动力学中行之有效的概念、框架、方法等,建立自己的相应体系.语言动力学将主要应用于数值动力学系统的抽象化分析,基于词描述的经济、社会、管理和生态系统的动态分析、决策综合、政策评估、以及大数据量的知识挖掘和动态表示等.这方面研究的最终目的是建立连接人类的语言知识表示与计算机的数字知识表示的桥梁,成为下一代智能化人机交互和知件体系的理论基础之一.本文简要讨论词计算和语言动力学系统的一些基本问题及研究.

轮胎动态摩擦特性对汽车ABS控制系统的影响

基于轮胎的魔术公式模型,研究了轮胎在路面的最佳滑移率和最大摩擦系数随汽车速度的动态变化过程。利用李亚普诺夫稳定性理论,设计了汽车ABS控制系统滑模控制器,基于轮胎的Burckhardt模型,分别在考虑轮胎动态摩擦特性和不考虑轮胎动态摩擦特性时,对汽车ABS控制系统进行了仿真和比较研究。研究结果表明,轮胎动态摩擦特性对汽车ABS的最佳滑移率和轮胎摩擦系数具有一定影响,但是对汽车ABS的制动性能影响很小,因此进行汽车ABS控制系统设计时,可以不考虑轮胎动态摩擦特性的影响。

基于实数编码的自适应遗传算法及应用

为了解决遗传算法(GA)存在的早熟收敛、收敛速度慢等不足,从编码方式及遗传算子操作等几个方面对其作了改进,提出了一种基于实数编码的自适应遗传算法(RAGA)．基于典型复杂函数的优化仿真结果表明,该算法的全局收敛速度和命中全局最优值的几率相对标准遗传算法(SGA)有较大提高．

基于支持向量机的青霉素发酵过程建模

由于微生物发酵过程的复杂性和高度非线性,更多的简单的数学模型不能很好地描述这类生化系统。支持向量机(SVM)是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题。SVM方法建立了青霉素效价预估模型,此模型具有良好的拟合和泛化能力。通过实验分析了SVM参数调整对支持向量机建模的影响。通过由现场数据建立的各种模型可以发现,SVM建模方法优于神经网络(ANN)建模方法。

交通路口可变相位信号控制

利用集合理论的一些相关知识,研究了孤立交通路口的信号控制,提出了孤立交通路口可变相位信号控制的方法。与传统交通路口模糊信号控制的方法相比,可变相位信号控制的相位顺序、相位时间以及相位组合更加灵活,更适应交通路口实时变化的交通状况,同时可变相位信号控制能够适应不同形状交通路口的信号控制。用TSIS仿真软件仿真结果表明可变相位信号控制的效果要优于传统模糊控制,是进行路口信号控制的一种实用和有效的算法。

城市综合交通、物流、生态问题的基础研究方法

以城市交通、物流和生态系统的综合发展为切入点,讨论有关城市科学化发展中的若干基础科学问题,特别是在对以前的工作予以客观的归纳、分析、开拓与利用的基础上,从更广的科学范围和更深的技术层次,以多学科、跨领域、综合型的研究方式探讨解决这些科学问题的有效方案。

分阶段建立发酵过程模型的方法的研究和应用

为了建立精确的微生物发酵过程数学模型,在标准回归型支持向量机(SVM)的基础上提出了动态ε-SVM方法,即不同样本使用不同的ε。进而,提出了将自组织特征映射聚类(SOFM)和动态ε-SVM回归相结合的建模方法。该方法首先利用SOFM神经网络对样本进行聚类,达到划分发酵阶段和建立局部模型的目的,然后应用动态ε-SVM方法对各类样本进行回归建模。实验结果表明,使用该方法建立的青霉素发酵过程模型具有较高的拟合和泛化能力。经过比较,该方法建立的模型比其它SVM方法建立的模型具有较强的泛化能力。

基于动态ε-SVM的发酵过程建模

针对支持向量机(SVM)所有训练样本都使用相同的不敏感系数这一不足,本文提出了动态-SVM建模方法,并采用此方法建立了青霉素效价预估模型,此模型具有良好的拟合和泛化能力。通过实验分析了动态-SVM参数调整对模型性能的影响,并且由现场数据建立的模型发现,动态-SVM建模方法优于标准SVM建模方法。

基于MOGA和SVM的发酵过程建模

针对微生物发酵过程,使用多目标遗传算法(mu lti-ob jective genetic algorithm,MOGA)确定最优参数.MOGA和SVM回归相结合形成一种新的建模方法,该方法利用现场生产数据建立了青霉素效价预估模型.仿真结果表明此方法具有很强的拟合和泛化能力.MOGA方法的有效性也得到了验证,它也能够自动选择最优参数.

汽车ABS自适应模糊滑模控制算法研究

基于纵向附着系数-滑移率曲线特性,设计了可进行最佳滑移率估计和校正的自适应调节器,并根据滑移率跟踪最佳滑移率的误差,设计了可进行滑模参数自适应调节的模糊逻辑调节器。利用Simulink建立了ABS的自适应模糊滑模控制器模型和自适应滑模控制器模型,分别对单一路面和不同路面进行了仿真和比较研究,结果显示所提出的汽车ABS自适应模糊滑模控制算法可行,并且利用自适应模糊滑模控制器的ABS纵向附着系数利用率更高、稳定性更好、制动时间和制动距离更短。

一种建立发酵过程模型的新方法

为了建立精确的微生物发酵过程数学模型,在标准回归型支持向量机(SVM)的基础上提出了动态ε- SVM方法。即不同样本使用不同的ε;使用改进的多目标遗传算法(MOGA)自动选择动态ε-SVM的参数．将改进的MOGA和回归型动态ε-SVM结合形成一种新的建模方法,利用现场生产数据建立了青霉素效价预估模型．结果表明此方法具有较强的拟合和泛化能力．经过对比,本文方法比基于MOGA和标准SVM的建模方法具有更强的泛化能力．