网络舆论智能引导仿真推演模型与系统构建

传统马甲机械发帖的网络舆论引导方式存在智能水平不高、效果不佳的缺点。人工智能的快速发展为网络舆论智能引导奠定了坚实的理论与技术基础。本文突破新闻传播学的思维定式，利用智能体、系统建模与仿真等理论技术，研究网络舆论智能引导，提出“态势感知-仿真推演-舆论引导”的网络舆论智能引导思路，构建网络舆论智能引导仿真推演模型，明确仿真推演工具，进而构建网络舆论智能引导系统，在仿真推演的基础上实施网络舆论引导，从而颠覆传统马甲的机械式发帖引导方式，破解难以在真实网络环境中直接尝试各种引导策略的困局。本文的研究成果对于丰富网络舆论斗争理论，占领网络舆论制高点，具有重要理论意义和参考价值。     

领导者输入未知的多智能体系统容错一致性设计方法

自然界中许多现象都间接地映射了多智能体分布式协同控制问题,在实践应用中展现了潜在的应用价值,如何实现一致性一直是多智能体研究的基础和热点问题。基于李雅普诺夫稳定性分析、自适应控制理论等方法研究了具有绝对未知输入的多智能体系统的自适应容错一致性问题。首先,根据故障的演变特征建立了一种马尔科夫跳变故障模型;其次,提出一类包含固定控制器增益、相邻智能体的局部状态信息及时变辅助控制函数的容错一致协议,利用辅助控制函数来补偿执行器故障和领导者未知输入;然后,建立适合于该系统的H;性能指标函数,减少了估计误差和多智能体初始状态对闭环系统的影响;最后,通过仿真验证了所设计方法的有效性,能较好的估计故障和实现容错一致性。所提供的算法为无人协同编队在复杂环境下的应用提供理论支撑。