Univector field method-based multi-agent navigation for pursuit problem in obstacle environments

The pursuit problem is a well-known problem in computer science. In this problem, a group of predator agents attempt to capture a prey agent in an environment with various obstacle types, partial observation, and an infinite grid-world. Predator agents are applied algorithms that use the univector field method to reach the prey agent, strategies for avoiding obstacles and strategies for cooperation between predator agents. Obstacle avoidance strategies are generalized and presented through strategies called hitting and following boundary(HFB); trapped and following shortest path(TFSP); and predicted and following shortest path(PFSP). In terms of cooperation, cooperation strategies are employed to more quickly reach and capture the prey agent. Experimental results are shown to illustrate the efficiency of the method in the pursuit problem.

基于距离信息的追逃策略:信念状态连续随机博弈

追逃问题的研究在对抗、追踪以及搜查等领域极具现实意义.借助连续随机博弈与马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP),研究使用测量距离求解多对一追逃问题的最优策略.在此追逃问题中,追捕群体仅领导者可测量与逃逸者间的相对距离,而逃逸者具有全局视野.追逃策略求解被分为追博弈与马尔科夫决策两个过程.在求解追捕策略时,通过分割环境引入信念区域状态以估计逃逸者位置,同时使用测量距离对信念区域状态进行修正,构建起基于信念区域状态的连续随机追博弈,并借助不动点定理证明了博弈平稳纳什均衡策略的存在性.在求解逃逸策略时,逃逸者根据全局信息建立混合状态下的马尔科夫决策过程及相应的最优贝尔曼方程.同时给出了基于强化学习的平稳追逃策略求解算法,并通过案例验证了该算法的有效性.

面向多任务动态场景的雷达与干扰空时协同波束联合优化方法

现代雷达对抗形势复杂多变,体系与体系的作战已成为基本特点,而体系整体性能关乎着战场的主动权乃至最终的胜负。通过优化体系中雷达与干扰波束资源可以提升整体性能,获得在空间、时间域优效的低截获探测性能,然而空时域协同波束联合优化是一个复杂多参数耦合的非凸问题。该文针对空时域多任务动态场景,建立了以雷达探测性能为优化目标,以干扰性能以及能量限制为约束条件的优化模型。为求解该模型,该文提出了基于迭代优化的空时协同波束联合设计方法,即以雷达发射、接收、多干扰机发射波束交替迭代优化。其中,针对多干扰机协同优化的不定矩阵二次约束二次规划(QCQP)问题,该文基于可行点追踪-连续凸逼近(FPP-SCA)算法,在SCA算法的基础上,通过引入松弛变量与惩罚项,保证算法在合理松弛度下的可行性,解决了矩阵不定情况下难以获得可行解的问题。仿真表明,在一定的干扰机能量约束下,该文所提方法在保证雷达高性能探测目标且不受干扰情况下,同时实现了多干扰机在空时域干扰对方每个平台以掩护我方雷达探测的效果;相比传统算法,在动态场景中基于FPP-SCA算法的协同干扰具有更优效果。

图注意力网络的微分博弈追逃问题最优策略

微分博弈追逃问题的最优策略,是建立在追逃双方的轨迹预测模型基础上,通过双方轨迹进行预判,从而做出更有预见性的动态策略。因此为了获得博弈双方最优策略,提出并设计双方随机运动算法,建立了追逃双方的状态方程,并在此基础上通过改进图注意力网络(graph attention network,GAT),对其网络中邻接矩阵和特征数据连接方式进行重新设计,构建了攻击方与目标方轨迹预测模型并进行数值验证。此外采用将双方随机运动的轨迹由圆环覆盖的方法,建立轨迹连接图。结果表明,GAT网络在MAE、MAPE、RMSE等预测指标上均优于图卷积网络和契比雪夫频谱卷积网络,可用于微分博弈追逃问题的最优策略研究。

当代大学生幸福观存在的问题及多维教育路径刍探

帮助大学生树立正确的幸福观是思想政治教育的重要任务之一。当今时代,部分大学生的幸福观存在忽略精神追求、以金钱物质富足为幸福,忘却奋斗创造、以沉溺安逸享受为幸福,缺失集体意识、以实现个人幸福为幸福,不顾体验过程、以实现最终目的为幸福等问题。文章从家庭、学校、社会等多个角度剖析当代大学生幸福观所存问题的原因,并深入探究相应的教育路径,以期帮助当代大学生树立正确的幸福观。

一种基于案例推理的多agent强化学习方法研究

提出一种基于案例推理的多agent强化学习方法。构建了系统策略案例库,通过判断agent之间的协作关系选择相应案例库子集。利用模拟退火方法从中寻找最合适的可再用案例策略,agent按照案例指导执行动作选择。在没有可用案例的情况下,agent执行联合行为学习(JAL)。在学习结果的基础上实时更新系统策略案例库。追捕问题的仿真结果表明所提方法明显提高了学习速度与收敛性。

拦截机动目标的模糊导引律研究

使用模糊方法研究了三维实际追逃问题的最小能量导引律问题。首先，通过对一些状态变量的定义域进行在线模糊分区，一方面，将非线性模型变为模糊Ｔ－Ｓ线性模型；另一方面，又能方便地处理目标的任意机动而引起的目标运动方向的变化。其次，利用ＲＨ（ＲｅｃｅｄｉｎｇＨｏｒｉ－ｚｏｎ）控制方法和伴随技术，在目标作对抗性机动条件下，获得了一个有效拦截的导引律。数值仿真结果表明，由这种导引律导引的导弹能够精确拦截任意机动的目标。

基于运动图式的多机器人合作追捕

为实现多个机器人合作追捕目标机器人,以基于运动图式的反应式控制结构为基础,设计追捕机器人的4种基本行为:奔向目标,避开障碍物,避让队友以及收缩包围,为避免机器人陷入死锁状态,引入随机漫游行为。通过基本行为的矢量合成和机器人之间的局部交互作用,实现多机器人的协作行为。仿真试验验证了该方法的有效性。

基于文献计量分析的投影寻踪法在水问题中应用的研究进展

投影寻踪法因其良好的高维数据处理能力和灵活的问题导向性而得到广泛应用。【目的】系统分析投影寻踪的研究现状、探索其未来发展趋势。【方法】以中国知网数据库收录的投影寻踪中文文献为基础进行了文献计量分析,借助VOSviewer可视化分析功能进行了研究热点聚类分析。从理论研究、水质评价、水资源承载力、水安全、水资源系统脆弱性5个方面综述了投影寻踪在水问题中的研究进展,在此基础上指出了投影寻踪研究未来发展趋势。【结果】水利工程、环境、数量经济是投影寻踪法应用较多的学科领域;研究热点主要有投影寻踪评价、投影寻踪回归模型、投影寻踪方案优选和投影寻踪动态聚类;相对其他学科,投影寻踪在水问题中的应用较多。【结论】在理论研究方面,需要继续深化投影寻踪思想,进一步探讨投影指标函数和窗宽半径的确定方法,深化投影寻踪与其他方法的耦合;在应用研究方面,需在预测、动态评价、诊断识别、预警、决策等方面继续深化研究。

人文领域研究生如何进行学术创新

人文领域的研究生要想进行学术创新,需要注意以下几个方面的问题:第一,要有独立的学术人格,要有真诚为学的态度,在学习和研究中多一点真诚批判,少一些虚伪盲从;第二,任何学术创新的不竭之源都在于各个层面的现实中存在的问题,但过度的学科焦虑会影响人们对真正的学术问题的关注,因此要多一点问题意识,少一些学科焦虑;第三,要重视方法的生产性,多一些方法自觉,少一些材料堆积;第四,重视学问的"内证",多一些生命感悟,少一些话语借用;第五,创新固然重要,但不能急功近利地加以追求,并且它也不是我们进行学术研究的最终目标,学术创新要与终极价值追求、与天地境界相结合。

无人机三维追逃问题的半直接法求解

提出一种新颖的无人机三维追逃问题的求解方法,该方法结合变分法和伪谱法,是一种半直接法求解思想。求解过程首先应用变分法给出求解一个局中人最优控制律的微分方程组及其约束条件,将微分对策问题转换为最优控制问题,然后通过伪谱法再将最优控制问题转换成非线性规划问题,最后利用SNOPT求解器对其进行数值求解,并进行了数值仿真。对仿真结果的分析表明,追逃双方在博弈过程中都采取了各自最优的控制策略,验证了该方法的正确性、有效性和快速性。

一种多机器人协作追捕-逃跑问题策略研究

提出一种多机器人协作追捕多个移动目标策略.基于主从式协作结构提出了分区主从式协作方法,在确定追捕目标点后通过引入追捕意向、追捕耗时、心智态度等三个指标概念选择最优合作追捕团队成员,并根据逃跑者状况以及协作效用判断追捕结果,评价追捕效率.仿真试验结果证明该策略的可行性及有效性.

翻译研究从主体性向主体间性的嬗变——从当前英汉互译中几个常见的例子谈起

翻译实践是翻译研究的旨归。无论从共时还是历时上看,翻译研究和实践都是在"求真"。由于源语言和译语之间中总存在着间距,因而翻译中的"求真"实质上是一种过程。基于此,在翻译研究中,我们应培养问题意识,尊重他人科学研究成果,但不迷信他人的科学研究成果,学会通过交往实践建设性批评翻译理论和实践,促进翻译实践不断向原文意义靠近,推动翻译理论健康发展。

论艺术市场信息获取障碍对追续权的影响及其应对

最新公布的《著作权法》修改草案首次在我国规定了追续权制度,引发了不少争议。现有研究忽略了追续权制度背后的信息获取障碍,即艺术市场的"秘密性"使得艺术品转售的信息非常难获取,然而,这些信息又是运行追续权制度所不可或缺的。我国应当在追续权制度的基础上创设艺术市场的"信息获取权"和信息登记制度,以缓解艺术市场信息获取障碍的症状,保障追续权制度的有效运行。

地震数据Bregman整形迭代插值方法

人工地震方法由于受到野外观测系统和经济因素等的限制,采集的数据在空间方向总是不规则分布.但是,许多地震数据处理技术的应用(如:多次波衰减,偏移和时移地震)都基于空间规则分布条件下的地震数据体.因此,数据插值技术是地震数据处理流程中关键环节之一.失败的插值方法往往会引入虚假信息,给后续处理环节带来严重的影响.迭代插值方法是目前广泛应用的地震数据重建思路,但是常规的迭代插值方法往往很难保证插值精度,并且迭代收敛速度较慢,尤其存在随机噪声的情况下,插值地震道与原始地震道之间存在较大的信噪比差异.因此开发快速的、有效的迭代数据插值方法具有重要的工业价值.本文将地震数据插值归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,提出新的非线性Bregman整形迭代算法来求解约束最小化问题,同时在迭代过程中提出两种匹配的迭代控制准则,通过有效的稀疏变换对缺失数据进行重建.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与常规迭代插值算法进行比较,结果表明Bregman整形迭代插值方法能够更加有效地恢复含有随机噪声的缺失地震信息.

投影寻踪模型在国民道德体系构建中的应用

针对目前国民道德指数体系构建标准中权重确定的片面性,本文选择5个特征指标作为国民道德指数体系,并提出应用投影寻踪模型对一些国家的道德指数进行量化与排序.分析结果表明:给出了较为准确客观的评价结果,避免了人为确定权重问题,为国民道德体系指数化提供一种计算过程科学直观的新方法.

一个追逐问题的数学模型和matlab仿真

就两人绕正三角形的追逐问题建立起了两个数学模型:一个充分应用运动的周期性首先给出了两人共边的充要条件,然后直接给出在一个周期内两人共边的次数及起止时刻;另一个则利用初等数论的方法给出了两人共边的另一个充要条件.利用matlab长于计算和强大的绘图功能,分别给出了求解两个模型的matlab程序,通过动画仿真演示两个绕正三角形的追逐模型,并给出了二者同边的时间起止点和同边的次数.

考虑约束追踪对策最优开环对策的必要条件

介绍了针对状态变量不等式约束的复杂追踪对策问题的一阶、二阶最优性必要条件 ,尤其是详细探讨了由状态约束和非平滑数据产生的奇异面问题。这些必要条件所对应的多点边界问题 ,类似于求解最优控制问题的必要条件。利用这种方法 。

非人力资本积累追求:大学生就业难的新视角

从一定意义上说,现实中非人力资本积累目标的追求(如将上大学看做一种精神消费、获取社会声誉、积累社会资本、显示高能力信号、促进整个社会技术进步及文明程度提高等等)是推动高等教育扩张的重要因素,这一因素使高等教育需求与供给达成的均衡教育产出与劳动力市场的需求之间存在不平衡,并且引起高等教育需求层次的上移,这种不平衡和需求层次的上移与劳动力市场的分割现象一起,导致了大学生就业难。要缓解这一状况,必须从进一步打破劳动力市场的制度性分割、适当控制研究生教育规模的扩展,合理设置专业、进一步端正大学生就业观、加强大学生的职业生涯教育和辅导、积极鼓励大学生自主创业。

半直接配点法在航天器追逃问题求解中的应用

采用半直接配点法求解时间固定两航天器追逃问题,提出一种新的数值求解追逃双方最优控制策略的方式,避免了求解非线性两点边值问题。在两航天器均为连续小推力假设条件下,以终端距离为支付函数,给出了半直接配点法求解此追逃问题的过程。在此数值方法中,根据半直接转换将微分对策问题转化为一个最优控制问题,由Gauss-Lobbato配点法最终将此最优问题转化为非线性规划问题,继而通过序列二次规划方法求解。这种半直接配点法避免微分对策问题最优策略的必要条件(两点边值问题)求解,并且数值稳定性好。数值仿真给出了追逃双发的最优控制策略和相应的追逃轨迹。