多Agent协同工作模型在基于Web的群决策支持系统中的应用

基于Web的群决策支持系统对群体决策活动协调力度差 ,不能很好地支持同时异地的群体决策活动 ,本文引用多Agent协同工作机制来克服其不足 ,研究了用于群决策支持系统的多Agent协同工作的体系结构、通讯机制 。

群组决策支持系统已实用化

第7届欧洲决策支持系统—群件—多媒体—电子商务国际学术会议于1997年3月24日至27日在比利时首都布鲁塞尔附近的布鲁矶(Bruges)举行,有世界各地约250名专家学者参加会议。会上发表论文200余篇,涉及的内容较多,下面介绍群组决策支持系统(GSDD)研究情况。发达国家在GDSS领域已研制出不少GDSS系统。在现场演示会中比利时Free大学Dirlk Kenis教授展示了Delphi—based GDSS系统——在一间电子会议室内,每位与会者面前放一台笔记本式电脑,电脑是联网的。

基于Web的京津冀城市群协调发展协同决策支持系统

基于Web技术,通过汲取空间和协同决策支持系统的优点,设计了京津冀城市群协调发展协同决策支持系统的基本架构和功能模块;通过集成京津冀协调发展决策支持模型、决策知识库和情景分析技术来支持决策过程;运用Web Socket构建了多用户的情景分析和协同决策支持环境。

边云协同场景中基于动态属性权限的群组密钥协商协议

针对边云协同应用场景中多域间终端的安全通信、信息安全交换及安全资源共享等问题,提出一种基于动态属性权限的群组密钥协商(Group Key Agreement,GKA)协议,为应用场景中的群组终端之间建立了一条安全的通信信道.协议提出了一种密钥证实算法,解决了传统方案中密钥生成和密钥分发造成的安全隐患;采用隐藏属性认证技术实现对终端身份认证,同时,保障了终端的身份和属性信息不被泄露;采用属性基加密(Attribute-Based Encryption,ABE)与牛顿插值多项式相结合的方式,能够支持安全细粒度的GKA;采用非对称计算,将计算任务转移到边缘服务器上执行,减轻终端的计算量;利用区块链技术不可篡改的特性,实现终端身份和通信信息的完整性验证和数据的可追溯性.此外,该协议支持属性权限动态更新,保障群组密钥的新鲜性.通过与应用的文献进行对比分析,本协议在计算时间、计算能耗和通信能耗方面具有较好的性能.

重载列车群组运行控制系统研究

传统列控系统在追踪间隔及运能方面达到瓶颈,列车群组运行控制系统打破传统闭塞制式,基于无线通信和动态协同控制实现列车区间紧追踪及站内高效接发车。分析群组运行控制需求并设计系统架构,从通信、定位、完整性、动态协同追踪及群组运行计划管理等关键技术进行研究,为铁路进一步运能提升、运输安全、多制式兼容及构建安全、高效、先进、经济的列控系统奠定基础。

东北地区城市群组协同发展:理论分析、计量检验与政策启示

党的二十大提出“以城市群、都市圈为依托建设城市协调发展格局”的战略部署,城市群在其中具有重要的支撑、决定作用。本文通过对城市群组协同发展的机理分析,发现特定城市群形成的空间经济效应,正向影响整体城市群组的协同发展。东北地区城市群在空间维度上具有明显的结构分形性,呈现“群组”形态,通过对东北地区特定城市群组协同发展空间效应的实证检验,研究发现:协同发展的空间引力效应、空间关联效应均对城市群组经济发展具有正相关关系,东北地区城市群组中各城市群之间的经济规模、人口规模的量级不高,且要素流动性不强,导致各城市群间的空间引力效应处于比较弱的状态;东北地区城市群组中各城市群之间的产业互动、区域合作偏少,导致各城市群间的空间关联效应也处于比较弱的状态。在促进城市群组实现协同发展的过程中,须进一步提升空间引力效应、空间关联效应,并形成空间溢出效应,减少空间竞争效应。

群组协同决策中基于决策者可信的信任模型研究

针对群组协同决策支持系统的特点,提出了基于决策者可信的信任模型.该模型通过决策者实体的历史行为证据来建立实体之间的信任关系,评估分布式环境下动态的决策者的可信度.给出了基于历史交互行为的直接信任度、间接信任度和通过信息熵理论来计算决策者的总体信任度的计算方法,为系统的安全决策提供了有效的解决方案.通过模拟实验验证了该信任模型的可靠性.

多群组飞行器攻击时间控制协同制导方法

考虑多主-多从式群组飞行器的协同制导问题,提出了可使得多个飞行器群组在指定时间同时命中目标的协同制导方法。首先,基于剩余命中时间一致性给出多主飞行器的攻击时间控制协同制导律,使得主飞行器能够在指定时间同时命中目标;在此基础上,为每个主飞行器所在群组的从飞行器给出基于距离一致性的协同制导律,使得从飞行器-目标距离同步于主飞行器-目标距离,从而实现所有飞行器对目标的指定时间同时命中。理论分析表明,主飞行器和从飞行器的协同制导律都具备固定时间收敛特性。仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性。

网络化协同工作系统群组通信的密钥分配方案

分析了协同工作系统群组通信的特点,依据协同工作任务之间的权限包含和一致关系,建立了系统用户关系。根据这一关系,提出了一个面向任务的群组通信密钥分配方案,即"协同工作系统群组密钥分配方案",并分析了方案特点,给出了密钥分配方案的应用方法。

融合超图卷积和自监督协同训练的组推荐算法

随着社交媒体的普及,人们逐渐将研究方向从个人推荐算法转移到群组推荐算法,现有的群组推荐模型大多采用启发式或基于注意力的偏好聚合策略聚合群组成员的个人偏好形成群组偏好。然而,由于用户交互数据的稀疏性,学习后的用户特征并不完备,现实生活中用户的交互非常复杂,而且用户关系有可能是高阶的;再者,群组之间的相似性和群组间共同成员的个人偏好经常被忽视,而群组相似性的学习对于提高群组表征学习具有很大的潜力。针对上述问题,该文设计了一种融合超图卷积和自监督协同训练的组推荐算法(HCSC)。首先,在用户级超图中,利用三个通道编码超图卷积网络中的高阶用户关系,通过聚合多个通道学习的用户特征,获得增强的用户表示,这为学习群组偏好提供了坚实的基础。其次,在组级超图中,将所有的群组连接为重叠网络,并关注群组共同成员的个人偏好,其超边嵌入过程可视为对群组偏好的学习。为进一步增强群组表示,将自监督学习和协同训练相结合,在上述两个超图上构建两个不同的图编码器,递归地利用不同信息生成标注样本,通过对比学习策略互相监督,与丢弃策略相比,所提出的自监督协同训练保留了完整信息,实现了真正的数据增强。该文提出的HCSC模型在两个真实世界的数据集上进行了广泛的实验,实验结果证明了该文提出的HCSC模型的优越性。

探索群脑协同调控:以航天员群组的空间站场景为例

“人”是ICE(隔绝、封闭、极端)环境下团队生存与任务执行的主体和影响因素。个人特征、团体动态与天地人员关系三者的相互作用以及最终合力将对任务绩效产生决定性影响。本文提出探索航天员群组空间站环境的群脑协同的研究框架,包括建立模拟太空环境下典型航天任务中成员组合结构的评估模型、建立非常态情境下危机决策的协同机制和分工排险的预警机制、构建面向在轨应用的多人协同行为决策监测与评估指标体系,探讨模拟太空环境中群脑协同关键认知神经机制技术以及有效调控手法等,以期为群脑协同调控措施的制定提供科学依据。

支持边缘端—云端协同工作的群组命令传输算法

Internet是连接云端与分布在不同区域边缘端的重要传输载体,其尽力而为的服务模式在支持群组控制命令传输时,会造成快速消耗网络资源及路径竞争等问题。首先,把Internet群组控制命令传输问题转换为不相交带约束的多Steiner树问题(constrainted multi-Steiner trees with disjoint problem,CMSTDP),并提出一种改进型遗传算法。该算法聚焦于提升全局搜索能力和缓解路径竞争两个方面。实验从群组命令传输成功率、收敛延时比及解误差率三个方面验证,该算法适合应用于边缘端—云端之间的群组命令传输。

菌酶协同发酵饲料对肉鸡肌肉风味物质含量、肠道转录组及菌群组成的影响

本试验旨在研究菌酶协同发酵饲料对肉鸡肌肉风味物质含量、肠道转录组及菌群组成的影响。选择60日龄河田肉鸡18000羽,随机分为2组,每组6个重复,每个重复1500羽。对照组饲喂基础饲粮,试验组在基础饲粮中添加5.0%菌酶协同发酵饲料,试验期90 d。结果表明:与对照组相比,试验组胸肌的总氨基酸、风味氨基酸、肌苷酸、不饱和脂肪酸和腿肌的总氨基酸、风味氨基酸、蛋白质、胆固醇、牛磺酸和不饱和脂肪酸含量差异显著(P<0.05)。转录组测序共鉴定出7751个差异表达的基因,其中3833个基因上调表达,3918个基因下调表达。GO功能富集表明,富集到上调的差异表达基因(DEGs)最多类别是对压力的反应、免疫系统过程和免疫反应。KEGG通路富集表明,上调DEGs在次级代谢产物的生物合成、核苷酸寡聚化结构域样受体信号通路、甲型流感、单纯疱疹病毒1型感染、细胞因子-细胞因子受体相互作用、细胞黏附因子和凋亡相关通路中显著富集。菌群组成分析表明,整体上2组肉鸡肠道不同区段菌群的数量均为盲肠>直肠>回肠>空肠>十二指肠,门水平上,试验组各对应肠道区段样本菌群的厚壁菌门(Firmicutes)相对丰度增加,拟杆菌门(Bacteroidota)、变形菌门(Proteobacteria)和放线菌门(Actinobacteriota)相对丰度降低;属水平上,乳杆菌属(Lactobacillus)、乳球菌属(Lactococcus)、克里斯滕森氏菌科R-7群(Christensenellaceae_R-7_group)、另支菌属(Alistipes)等有益菌属相对丰度增加,拟杆菌属(Bacteroides)、肠球菌属(Enterococcus)、弯曲杆菌属(Campylobacte)、罕见小球菌属(Subdoligranulum)、大肠杆菌-志贺菌群(Escherichia-Shigella)、萨特氏菌属(Sutterella)、密螺旋体属(Treponema)等病原菌属相对丰度降低。不同肠道区段菌群组成差异较大,2组样品十二指肠、空肠和回肠菌群组成较为相近,可以较好地聚类在一起;但盲肠、直肠与它们的菌群组成差异较大,无法聚类在一起。线性判别分析(LEFSe)表明,弯曲杆菌属、拟杆菌属、肠球菌属等肠道常见病原菌群在对照组肠道样本中的相对丰度最高,而乳球菌属、乳杆菌属、克里斯滕森氏菌科R-7群等益生菌在试验组中相对丰度最高。综上所述,饲粮中添加5.0%菌酶协同发酵饲料有利于提高肉鸡风味物质含量,加强氨基酸、次级产物及免疫功能等代谢通路基因的上调差异表达,改善肠道菌群结构,对病原菌免疫、调节肉鸡肠道健康起到了一定的作用。

多机协同智能发展战略研究

多个自主智能系统通过信息、行为交互构成的多机协同智能,代表着未来智能系统的必然发展趋势,是我国新一代人工智能规划部署的主攻方向,也是支撑国防、社会安全的核心技术和推动制造业由大到强的必由之路。开展突破多机协同智能技术发展研究,对于推动我国军事智能、智能产业高质量发展、加快工业转型升级具有重要意义。本文基于多机协同智能系统当前面临的难以适应复杂任务这一挑战,从基础理论和核心关键技术两个层面出发,系统地梳理了多机协同智能的研究现状,分析了制约基础理论与关键技术发展的主要瓶颈性问题,并以多机协同智能制造为典型应用,剖析理论与技术发展中存在的问题。研究认为,多机协同智能将朝着人机群组智能的方向发展,为抢占发展先机,需及早布局人机群组智能的基础理论探索,加速核心技术突破,并加快应用示范。

基于谱聚类群组发现的协同过滤推荐算法

推荐系统中,基于聚类的协同过滤推荐算法利用K-means等算法对用户和物品进行聚类,聚类结果里用户或物品只能属于一个类别,然而在实际应用中,一个用户可以有多种兴趣,一个物品也可以属于多个类别。针对上述问题,提出了一种基于谱聚类群组发现的算法,该算法通过谱聚类和C-means聚类得到用户和物品相似度较高的群组以及用户和物品归属于群组的隶属度矩阵,而且用户或物品可以属于多个群组。通过计算用户在各个群组中对物品的偏好值,并结合用户和物品在群组里相应的隶属度来预测用户对物品最终的偏好值,生成对用户的Top-N推荐结果。实验结果表明,与以往推荐算法相比,本方法在降低了数据稀疏性的同时提高了推荐结果的准确率和召回率。

群组决策特征根法

本文提出了一个群组决策的特征根法GEM（Groupeigenvaluemethod），它彻底克服了判断矩阵的不一致性，为决策支持系统中的专家选择开辟了新路．

一种非对称相似度矩阵约束的群组协同过滤算法

针对传统协同过滤算法无法处理社交网络中逐渐形成的以群组为中心的群体行为且很少考虑用户间普遍存在的不对称关系,提出一种非对称因子约束相似度矩阵的群组协同过滤算法.首先通过构建虚拟用户作为群组特征,把多维数据降维成与用户特征等价的虚拟用户,以替代群组进行相似度计算.其次引入影响因子和偏移因子两种相似度限制因子来构建非对称相似矩阵,影响因子表示用户相互影响力的大小关系,偏移因子则考虑用户评分习惯间的差异.实验结果表明该方法与传统推荐算法相比具有收敛速度快、预测精度高的优势,提高了推荐质量并解决了群组特征处理问题.

一种多维策略的移动协同群组形成模型

针对移动、协同计算中缺乏群组形成模型的问题,提出了一种多维策略的移动协同群组形成模型(FMCGM).首先定义了论域U和移动协同群组G,并构造了G的网络空间模型.依据G中成员之间的关系,将移动协同群组划分为实体型群组(WG)和兴趣型群组(IG),以此抽取影响WG、IG形成的主要因素,并以这些因素为基构造多维因素空间,进而将移动协同群组的形成问题归结为参与协作的移动用户在因素空间上的相似性判定问题,从而构造出FMCGM模型,最后给出了该模型的案例.实验表明,该模型能处理移动协作群体的复杂性、动态性问题,从而保证移动协同服务支撑平台具有较强的协作支撑能力.

协同编著系统中多媒体群件的研究

多媒体群件是使计算机支持的协同工作更接近于人类自然协同工作的重要手段。文章给出了协同编著系统中多媒体群件的概念,分析了协同编著文档的格式通用化及多媒体化的方法,设计了实时协同编著时语音讨论的系统结构,并对其工作原理及主要功能进行了讨论。

基于阵列式发射模组的群体机器人动态无线供电路径规划研究

群体机器人可依靠群智能有效分工协作完成复杂和大规模任务,在物流、制造、交通和军事等领域有极大的应用价值。然而,目前已有电能补给方式均无法满足其持续不间断充电的需求,导致强大的协同工作能力得不到充分发挥。为此,提出一种基于阵列式发射模组的群体机器人动态无线充电方式,可为群体机器人工作过程中实时供给电能。分析了机器人动态无线充电过程中效率和功率的波动特性,以充电效率最优为目标,提出一种带有惩罚机制改进的蚁群算法以及协同工作模式,并应用于群体机器人协同动态无线充电系统。最后,进行仿真实验,验证了所提出的方法可实现群体机器人在动态无线充电过程中稳定可靠协同工作。文中的研究对群体智能的研究具有极大的促进作用。