【摘 要】
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灾害应急联盟是灾害应急管理研究的重要研究内容之一,联盟的优劣直接关系到救灾任务完成的好坏,而现有的研究缺乏对灾害应急联盟的合理评价.本文通过引入D-S证据理论,从agent资源量、agent 响应速度、agent协调配合的性能、agent之间通信开销等多个方面对灾害应急联盟进行不确定的综合评价,提出一种有效的灾害应急联盟评价方法,并给出了详细的评价步骤.通过实例计算分析,验证了该方法能较好地解决评
【机 构】
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特种显示技术教育部重点实验室,合肥,230009;合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;合肥工业大学管理科学与工程博士后科研流动站,安徽合肥230009
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灾害应急联盟是灾害应急管理研究的重要研究内容之一,联盟的优劣直接关系到救灾任务完成的好坏,而现有的研究缺乏对灾害应急联盟的合理评价.本文通过引入D-S证据理论,从agent资源量、agent 响应速度、agent协调配合的性能、agent之间通信开销等多个方面对灾害应急联盟进行不确定的综合评价,提出一种有效的灾害应急联盟评价方法,并给出了详细的评价步骤.通过实例计算分析,验证了该方法能较好地解决评价过程中所遇到的不确定性问题,而且评价过程符合人的思维判断过程,具有灵活性、有效性和合理性.
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亚马逊棋作为一种博弈类游戏,由于其本身特殊的规则,使其适合于博弈中人工智能算法的研究.文章从两个方面讨论亚马逊棋的博弃技术,先是提出了一种对亚马逊棋局面进行评估的方法,为亚马逊棋的初学者在局面评估方面提供了一定的思路.然后介绍MC/UCT搜索算法在亚马逊棋搜索中的运用,UCT是机器博弈领域最新的搜索算法,它很好的解决了传统搜索算法无法在亚马逊棋搜索中遍历更深层节点的问题.
Programs of computer GO were traditionally constructed using a knowledge-based approach;modem computer GO programs are constructed using Monte-Carlo Tree Search (MCTS) with 3x3 patterns.In both cases,
本文研究了connect(m,n,k,p,q)游戏局面估值中,棋型间相对位置对局面的影响,并首次提出了connect (m,n,k,p,q)游戏局面中“连通度”的概念,用来表示局面中棋型间的相对位置关系,并给出了计算某一局面的“连通度”的一般算法.采用一个对比实验,比较了结合“连通度”进行估值和没有结合“连通度”进行估值的效果.
本文针对传统开局库的缺点,提出了具有自学习功能的动态开局库.开局库是一种人类知识的集合,对博弈程序非常重要.动态开局库继承传统开局库的优点,引入可信度概念和信息反馈处理方案,具有自优化,自丰富,自学习功能.本文最后通过对六子棋博弈程序的仿真试验证明了动态开局库的优越性.
机器博弈不同于选手面对面的竞赛,计算机没有等同于人类的视觉和抽象分析能力,因此两台计算机进行博弈时,需要借助第三方软件.本文基于机器博弈和可视化理论,分析和设计了一种对战平台,针对棋盘盘面的可视化表示、通讯协议、盘面评估等问题进行了研究,同时提出可扩展接口,为不同棋类提供对战平台.针对点点连格棋进行了测试,达到了较好的效果.本文旨在为机器博弈提供了一个较为便捷和开放的平台,对机器博弈研究的发展起到
本文所指的复杂博弈有以下两个特点:1)搜索空间大,现有计算能力只能搜索全部搜索空间的极小一部分；2)博弃局面复杂,现有计算方法无法对博弈局面进行准确评估.文章以机器博弈的介绍为起点,从具体实现、优缺点等方面对基于静态搜索思想的极大极小算法和基于动态搜索思想的UCT算法进行了比较.在利用两种方法解决同一实际问题后,验证了两种算法各自的特点并在深入分析中找到了二者的不同.经过分析发现,基于动态搜索思想
研究了一种自适应混合遗传算法来优化小波神经网络的结构和参数.基于小波包原理,将信号的小波包分解结果作为神经网络的输入特征向量,采用遗传算法对小波网络的参数进行全局优化,再用梯度下降法寻找最优解,对交叉和变异概率的选取上进行了目适应调整,并将该算法应用于异步电机故障诊断中.仿真结果表明,该算法比传统的小波神经网络具有较好的全局性和较快的收敛速度,证实了它的可行性和有效性.
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为了提高变压器故障诊断的正判率,本文提出了基于主成分分析和支持向量机理论的变压器故障诊断模型,该模型首先利用主成分分析法,经过矩阵变换、降低维数对初始样本进行特征提取,然后将提取出的主成分作为支持向量机的输入,选用径向基核函数,使用交叉验证的网格搜索法得到优化参数,充分发挥了支持向量机具有较高泛化能力的优势,试验表明,该模型在有限样本情况下,能达到较高的变压器故障诊断率,具有很好的分类效果和推广能