基于多阶段强化学习的多智能体协作决策

为了解决多智能体协同训练过程中的团队奖励稀疏导致样本效率低下、无法进行有效探索以及对参数敏感的问题,本研究在MAPPO算法的基础上引入了分阶段的思想,提出了基于多阶段强化学习的多智能体协同算法MSMAC。该算法将训练划分为2个阶段:一是构建基于进化策略优化的单智能体策略网络,二是对多智能体策略网络进行协同训练。在多智能体粒子环境下的实验结果表明,基于多阶段的强化学习算法不仅提升了协作性能,而且提高了样本的训练效率和模型的收敛速度。

多传感器基于动态时空特性软硬协作决策的目标检测研究

针对多传感器系统中目标检测时检测精度与效率的矛盾问题,研究了一种具有协同合作决策功能的目标检测算法及其传感器设计方案。首先将多传感器系统依据时域、空域和频域给出三维定义描述,分析了时空动态特性;其次依据二元检验和目标优化检测分析了软决策和硬决策在目标检测时的变化规律,建立了一种基于协同合作的目标检测决策机制;最后给出了基于动态时空特性软硬协作决策的目标检测及其传感器头结构设计方案。实验表明,所提目标检测方案在检测精度、检测效率、资源利用率和覆盖率等方面具有明显优势。

一种社会网络服务协作决策的竞标组织方法

提出一种基于社会网络服务的协作决策竞标方法:首先,利用形式化语义对决策招标书内容进行表达和组织;其次,依据招标书对投标书进行基于能力的选择;同时,通过Dec Trust计算实现竞标者的置信度评价.最后,提出了由邀请招标和竞标算法组成的竞标流程控制模式.实验证明,方法是有效且可行的.

Android恶意软件的多特征协作决策检测方法

由于智能手机使用率持续上升促使移动恶意软件在规模和复杂性方面发展更加迅速。作为免费和开源的系统,目前Android已经超越其他移动平台成为最流行的操作系统,使得针对Android平台的恶意软件数量也显著增加。针对Android平台应用软件安全问题,提出了一种基于多特征协作决策的Android恶意软件检测方法,该方法主要通过对Android应用程序进行分析、提取特征属性以及根据机器学习模型和分类算法判断其是否为恶意软件。通过实验表明,使用该方法对Android应用软件数据集进行分类后,相比其他分类器或算法分类的结果,其各项评估指标均大幅提高。因此,提出的基于多特征协作决策的方式来对Android恶意软件进行检测的方法可以有效地用于对未知应用的恶意性进行检测,避免恶意应用对用户所造成的损害等。

基于混沌遗传算法和图论分析的BIM模型协作与决策优化

受到BIM模型信息交换模式缺陷的影响,数据协作与决策分析过程中局部数据交换不够完整,在时间约束下的任务项目决策不充分,造成BIM模型整体效率降低,输出结果偏差较大。为了解决这一问题,引入混沌遗传算法与图论分析方法,提出了1种BIM模型协作与决策优化方法,选择合适的Logistic映射关系,引入混沌遗传算法,结合在不同目标函数下的偏差权重,优化规模适应度最大值,提高BIM模型协作参量之间全局最优解的更新速度;建立BIM模型协作参量与决策参量对应子项目的一阶线性常微分方程,利用最小二乘式,求解未关联融合的相关参量;结合协作参量与决策参量优化结果,完成BIM模型协作与决策优化。实验结果表明,该优化方案应用后,协作性能变化的整体指标状态在可控范围内,且全局可靠性测试曲线平滑,波动幅度较小且平缓,波动频率具有规律性。整体切实有效,优化效果稳定可靠,具有较高的研究价值与市场推广价值。

跨市州重大水利工程立项协作模式研究——以南水北调工程为例

本文以南水北调工程为例,对我国重大水利工程立项决策协作过程进行剖析,探究其决策网络、发展脉络和历史演进模式,找寻适合新时代重大水利工程立项决策协作模式。对于推动跨市州重大水利工程立项决策的科学化、理性化和民主化发展至关重要,有助于提升其质量和效率,促进其可持续发展。

防空反导机理分析及筹划决策

由弹道导弹、新一代战机、临近空间飞行器和智能无人系统等组成的空天一体化打击系统已成为空天防御面临的巨大威胁与挑战。本文首先从战场环境、空天打击特点和防空反导特点等角度分析防空反导作战的内在机理,对防空反导作战部署、拦截打击、协同规则等典型作战规则展开了探索设计,提出包含预先筹划、应急筹划和战时临机调控的防空反导筹划流程;其次,分析梳理了防空反导智能筹划决策关键需求,探讨了基于专家知识的模仿增强学习的人机融合智能化辅助决策方法;最后提出防空反导智能筹划的关键技术研究展望,旨在为防空反导作战理论方法和关键技术研究提供支撑。

角色网络大组协作型设计课程组织模式探索

大组协作型设计课程产生于建筑学科的内核和外延不断拓展、建筑实践复杂性不断提高的大背景下,是一种注重教学内容和操作过程的复杂性,模拟多视角全景式看待问题的教学探索。文章重点讨论了协作型决策教学和协作型设计教学课程组织模式的可能性,介绍了以"角色网络"为核心的大组协作型设计教学的特殊体验,并反思了探索这种教学方式的价值。

计算机动画环境中基于认知的行为路径选择研究

鱼依靠固有能力,在资源限制下,能够巧妙的躲避障碍物,并且保持鱼群和谐的结构和秩序.研究鱼的行为选择机制,提出了一种从认知角度构造"人工鱼"这一计算机动画角色的方法.建立分布式行为模型,采用基于约束满足的随机搜索算法,对人工鱼的同步交互协作过程进行模拟,并通过计算机动画实现的真实效果验证上述模型方法的有效性.

浅谈我国航班延误原因及对策

航班延误是当前国际民航业发展中面临的一个突出问题，也是顾客对航空服务不满意的重要方面。笔者结合我国民航的运行实际，在科学、客观地分析航班延误原因的基础上，探讨民航如何减少航班延误的对策，希望能为完善航班延误管理提供一定的借鉴。

知识密集型企业的特点及其知识管理的含义

知识密集型企业内的决策大量涉及各种知识于决策中,这使其产生了许多新的特点:信息与知识处理负荷显著提高、企业内各决策间协调难度的显著增加、企业成员在各自决策中的努力程度难以观察、组织成员在协作决策体系中的价值更趋平等化、企业是其成员价值实现的重要平台。为使企业更效率,协作决策体系内部必须强化专业知识与管理知识联合优化使用。为此,企业必须根据新的特点加强知识管理。具体措施有:确立以人为本的管理理念、以企业的社会资本作为激励其成员的重要激励方式、项目在组织结构设计上适当注意结构的扁平化与规模小型化、根据不同的具体情况采用不同的治理结构。

关于飞行流量调配问题的模型及方法研究

随着我国民航业的迅猛发展,空中交通流量管理(ATFM)变的至关重要。本文主要介绍了 ATFM 中的流量限制,并提出了一种决策模型,给出可能的决策制定方法,并给予评价。

基于文本挖掘的高速铁路动车组故障多级分类研究

针对高速铁路信号设备故障发生后记录的文本数据,提出基于文本挖掘方式的高速铁路信号设备故障多级分类模型研究;提出TF-IDF词汇权重与词汇字典结合的特征表示方法实现信号设备故障文本数据的特征提取;多级分类模型中,基于Stacking集成学习思想设计单层分类模型,将循环神经网络BiGRU和BiLSTM作为初级学习器,设计权重组合计算方法作为次级学习器,将多级分类任务分解为各层单分类任务,并采用K折交叉验证训练Stacking模型;采用高速铁路自开通至十年的信号转辙机故障数据,通过对故障原因文本数据的分析,实现故障部位和故障原因的二级分类,经过K=5次训练,BiGRU较BiLSTM各评价指标都较高,经实验BiGRU分配权重为0.7,BiLSTM权重为0.3,组合加权对两个网络的输出计算,准确率提高为0.881 4,召回率提高为0.864 2;实验表明多级分类模型能够有效提升信号设备故障多级分类任务的分类评价指标,并能够保证分类结果隶属关系的正确性。