一种新的基于复合弹簧网络的多Agent系统分布式问题求解方法

当多 Agent系统 (MAS)中 Agent之间存在多种复杂的随机的社会交互行为时 ,当各 Agent表现出不同程度的自治性和理性时 ,难以用现有的方法描述和求解 MAS问题 .即使对于仅仅存在竞争和合作这两种社会交互行为 ,并且不考虑 Agent之间自治程度的本质性差异时 ,现有的基于结盟的 MAS问题求解算法也具有极高的计算复杂性 .该文提出一种新的复合弹簧网络模型和方法 ,利用分布式弹性动力学方程 ,将 MAS分布式问题求解过程转变为对应的复合弹簧网络形变过程 .这种模型和方法能够处理各种社会交互行为以及 Agent不同程度的自治性 .分析和仿真实验表明 ,在计算复杂性和适用性等许多方面 ,该文的分布并行算法优于文献 [7,8]的 Shehory-Kraus算法 .

新混合智能计算法在UCAV航路规划中的应用

无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率。在对进化算法研究的基础上,将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划。实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要。

网络资源并行优化的纵横复合弹簧网络方法

具有复杂社会动力学特性的计算机网络中 ,存在着许多难以求解的问题 .该文提出一种新的纵横复合弹簧网络模型和方法 ,对计算机网络资源的分布式优化问题建立了相应的数学物理模型及分布平行算法 ,将网络资源优化问题求解过程转变为对应的复合弹簧网络形变过程 .该模型和方法能刻画网络实体之间并发的复杂的社会交互行为 (竞争、协作和诱导等 ) ,能描述网络实体随局势的变化各自采取的动态策略和自治行为 ,并能体现出市场价格机制的作用 .

细胞自动机超并行数据压缩方法

提出细胞自动机元胞级超并行无失真数据压缩方法，并用遗传进化算法获得细胞自动机中的数据压缩规则。证明了细胞自动机文本压缩规则的正确性，讨论了有关的时间复杂性及符号动力学特性。与其他传统的串行或小规模并行的数据压缩方法相比，本文的方法有更好的实时性，普适性，以及Ｓｙｓｔｏｌｉｃ硬件实现的可行性。

更快速的高阶细胞自动机超并行数据压缩方法

构造出高阶置换映射 ,进而得出更有效的高阶细胞自动机超并行数据压缩方法 ,在不增加细胞自动机总体结构复杂性的情况下 ,比文献 [1]中并行压缩方法的处理速度可以成倍地提高 .证明了用遗传进化算法得到的高阶细胞自动机元胞级无失真数据压缩规则的正确性和可行性 ,讨论了有关的时间复杂性及高阶数据压缩方法的有效性 .

网络行为研究环境的设计与实现

1.引言 随着网络应用的拓广和规模的扩大,网络正逐渐成为一个复杂的开放系统.在越来越多因素的作用下.网络不再是简单、可预测的线性系统,它演变为了一个具有复杂行为的非线性系统,如具有社会行为、新陈代谢行为以及非线性动力学行为等.对复杂网络行为的有限了解使我们还没有办法掌握网络行为背后的内在规律.这给网络的管理控制带来了困难,进而使许多网络问题无法得到全面的解决.

无失真并行数据压缩的脉动阵列ASIC设计

本文提出适用于无失真并行数据压缩的超大规模ASIC的逻辑电路设计 .与其他传统的串行或小规模并行无失真数据压缩的硬件或软件方法相比 ,本文的Systolic阵列结构有更好的并行性、实时性和普适性 .对ASIC的时序和功能进行的模拟验证 ,证明了逻辑和电路设计的正确性和有效性 .

高阶细胞自动机新的数据压缩方法

构造出高阶置换映射，进而得出更有效的高阶细胞自动机超并行数据压缩方法，与细胞自动机超并行数据压缩方法相比，其处理速度可以成倍地提高。证明了用遗传进化算法得到的高阶细胞自动机元胞级无失真数据压缩规则的正确性和可行性。并推广到任意阶，给出了对应的置换映射。之后讨论了有关的时间复杂性及高阶数据压缩方法的有效性。

一种面向计算机网络行为的仿真器

因特网是一个超分布、超并行、复杂的非线性系统 ,网络行为的研究是指从整体的角度研究网络中自组织的、具有相变的时空有序行为。现有的网络仿真软件难以满足网络宏观行为研究的需要。因此 ,我们设计并实现了一种面向计算机网络行为的仿真器NBE。本文首先论述了NBE的结构、设计思想及功能 ,进而讨论了利用NBE进行网络行为仿真和分析的某些结果。