面向工业物流服务的智能车及循迹算法的研究

将工业物流服务的智能循迹小车作为研究对象,并结合循迹算法原理,采用混合遗传算法,设计了智能循迹小车。经测试验证,小车能准确接收配送任务,按需求将物件运送到指定工位并语音播报提示,在行驶过程中能够自动避障,并在执行任务过程中能够将输运信息上传至上位机进行实时数据处理。最后,搭建了工业物流模拟服务平台,实现了对运送全程的追踪记录,进而提高工业生产自动化的程度,降低制造企业的生产成本,促进企业信息化建设。     

基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究北大核心

发射车协同拦截规划是区域反导战术级目标分配后确定最优拦截方案的决策问题,对于直接提高拦截效费比具有重要意义。首先分析了协同拦截的物质基础、协同过程和协同特点,然后给出了基于多智能体系统(multi-agent system,MAS)的协同拦截规划模型、规划算法,最后计算了发射车可协同拦截次数,构建自适应协同拦截模式决策模型。开展基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究,为实现发射车协同拦截规划顶层设计夯实坚实的技术理论基础。     

分布式海战场资源规划问题

分布式海战场资源规划是实现海上联合作战的关键。首先分析了海战场资源的分类及战场资源规划特点,建立了基于多智能体的分布式海战场资源规划系统,深入分析了该规划系统的组成和功能,并构造了相应的资源规划结构模型,为实现定性和定量相结合的海战场资源规划与管理提供了一条有效的途径。     

山河智能新推“节油王”混合动力挖掘机

<正>2014年9月28日下午,正值山河智能装备股份有限公司15周年庆典,ES系列液压混合动力挖掘机新品在喜悦祥和的氛围中精彩亮相。此次发布会中,SWE350ES挖掘机展示了优越的节油性能,引起客户热烈反响,多名客户当场均表达了采购意愿。中国工程机械工业协会秘书长苏子孟先生等行业领导与专家参加了此次新品发布会。据了解,山河智能自2006年开始对挖掘机节能技术进行研究,结合多项国家863与科技支撑项目,先后完成节     

使用多Agent模型求解N－难题的新方法

借鉴多Ａｇｅｎｔ模型思想给出了求解Ｎ－难题的新方法。将Ｎ－难题分成多个Ａｇｅｎｔ,赋予每个Ａｇｅｎｔ以算法,利用Ａｇｅｎｔ之间的协作和交互有效地进行问题求解。该方法将前人的指数时空复杂度降为多项式时空复杂度,实际实现结果表明了该方法可行、高效。     

灾害应急反应建模与仿真

为了满足多智能体应急反应仿真的需求,首先对构建多智能体应急反应仿真模拟框架的复杂性进行了分析,在此基础上提出并设计了组件式仿真模拟框架.采用本体(Ontology)建模、语义网模型及产生式规则推理等理论方法构建了仿真模拟框架的场景建模模块、人员Agent建模模块等组件.最后对依照上述研究内容所开发的原型系统进行了测试,对测试结果进行了分析,结果表明该框架能够有效满足多智能体应急反应仿真的建模需求.     

推进空军国防动员信息化建设的几个关键环节

进入二十一世纪,战争形态加速向信息化演进,信息已成为最主要的作战能量,抓紧军事力量的信息化建设已成为世界主要军事强国的共同行动.中央军委胡锦涛主席站在时代发展和战略全局的高度,提出了"建设信息化军队,打赢信息化战争"的战略思想,为军队建设发展指明了方向.当前,空军部队信息化建设势头强劲、发展很快.作为空军整体建设重要组成部分的空军国防动员建设,必须适应实现"三个转变"(由机械能量型向信息智能型转变,由应战型向应战应急兼备型转变,由行政指令型向综合运用多种手段型转变)的需要,着力将以物化动员能力为主适应机械化战争要求的空军国防动员,建设成为以信息动员能力为主适应信息化战争要求的空军国防动员.当前及今后一个时期,具体需要抓好以下几个关键性环节.     

关于能源互联网的认识与思考

世界各国为振兴经济积极探索发展新兴产业,新能源和科学技术得到迅猛发展,由互联网与新能源技术整合形成的"能源互联网"已成为广大学术界和经济界关注的热点。文章首先给出了能源互联网产生的背景、概念和内涵,接着对能源互联网系统功能结构和关键技术进行了分析,最后通过与信息互联网的对比分析,给出了关于发展能源互联网的一些思考和建议。     

基于最优刚性编队分布式生成算法

为了描述一类特殊的刚性图,给出最优刚性图的概念。在保持队形时,最优刚性图可以减少拓扑图的复杂性。为了最大可能地减少队形通信的复杂性,研究了最优刚性编队的生成理论。首先,提出了4个命题,用以论证基于分布式的最优刚性生成方算法的可行性;其次,基于这些命题,提出了一种多智能体系统的编队算法;最后,通过仿真来验证所提算法的有效性。     

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略.通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性.