基于DBSCAN聚类的异构多智能体分层任务分配方法

针对多约束条件下大规模探测/通信智能体集群协同探测任务分配问题,从全局与局部相结合的角度,提出了一种分层任务分配求解方法。首先,根据通信距离约束对所有任务节点进行聚类预分组,将集群任务分配问题划分为上层全局任务分配和底层局部任务分配。然后,根据聚类结果采用启发式算法求解探测/通信智能体组间全局任务分配结果。随后,根据探测智能体的全局任务分配结果,采用遗传算法对探测智能体组内任务进行分配。最后,通信智能体根据探测智能体的组内任务分配结果,采用基于虚拟节点的方法进行组内任务分配。实验结果表明,相较于直接求解方法,分层任务分配方法不仅解决了大规模集群协同任务分配问题,还可以在保证优化目标值相近的情况下,缩短70%以上的求解时间,较快得到相对最优的任务分配结果。     

舰炮身管的模态分析与多目标优化

舰炮的炮口扰动是影响舰炮射击精度的重要因素。为了减少舰炮的炮口扰动,优化身管结构,建立了柔性身管的ABAQUS有限元模型,将有限元模型的模态计算值与模态试验值进行比较,发现建立的柔性身管有限元模型是合理可行的。提出了混沌量子粒子群算法与动力学联合优化的方法,进行身管和炮口的多目标优化。优化结果表明,优化后炮口中心的线速度、角速度和角位移与优化前相比显著减小,身管质量有所降低,结构更加合理,该优化方法有效可行,为下一步全炮总体优化设计提供了一定的借鉴。     

基于新型非易失内存的远程零拷贝文件系统

为提升物联网与边缘计算应用中前端节点间的数据访问效率,提出了一种新型远程零拷贝文件系统。该文件系统无须借助特殊硬件,可直接基于通用网卡设备实现零拷贝的数据传输框架;充分利用新型非易失内存的随机访问特性,尽可能减少数据缓存和拷贝,提高数据访问的吞吐量。建立缓冲区池,精简并融合传统网络栈和存储栈,从而缩短文件访问路径,减少软件冗余,降低数据访问延迟。最终提供高带宽、低延迟的远程数据访问性能。测试结果表明,远程零拷贝文件系统比传统网络文件系统减少了42.26%～99.19%的读写延迟,细粒度访问下的吞吐量最高可提升1297倍,显著降低了处理器开销和缓存失效次数。     

基于强化学习的鱼群自组织行为模拟

自组织行为广泛存在于自然界中。为了通过学习的方式模拟鱼群自组织行为,构建了鱼群模拟环境模型、智能体模型和奖励机制,并提出了一种基于赫布迹和行动者-评价者框架的多智能体强化学习方法。该方法利用赫布迹加强游动策略的学习记忆能力,基于同构思想实现了多智能体的分布式学习。仿真结果表明,该方法能够适用于领航跟随、自主漫游、群体导航等场景中鱼群自组织行为学习,并且基于学习方法模拟的鱼群展现的行为特性与基于博德规则计算模拟的鱼群行为类似。     

基于状态观测器的四旋翼飞行器鲁棒控制

针对一类具有不确定性的系统,当系统状态难以测量时,通过构造状态观测器,设计了基于状态观测器的鲁棒控制。通过选取李雅普诺夫函数,推导出满足鲁棒控制器存在的充分性条件,再通过Schur补性质将矩阵不等式转化为等价的线性矩阵不等式。利用MATLAB中的LMI工具箱求解线性矩阵不等式,得状态观测器增益和状态反馈控制器增益。最后,将结论应用于四旋翼飞行器中,证明了所提方法的有效性。     

基于组合非线性反馈的机器人鲁棒控制方法

自身关节摩擦或外部环境扰动不可避免地会对机器人系统产生不利影响,致使系统产生定位误差和抖动,从而弱化系统的控制性能。所使用的方法在组合非线性反馈(CNF)控制器的基础上加入干扰估计补偿项(鲁棒项)所形成的新型控制器可以有效地解决这个问题。最终仿真结果表明,新型控制器不但能保留原有组合非线性反馈控制方法的优点,还可以有效抑制摩擦等扰动对系统的影响,使系统获得更好的控制性能并保持较强的鲁棒性。     

对接战场,平时多练关键时刻不掉链——宁夏银川市国动委按实战要求加强经济动员中心建设闻思录

黄河落日圆,塞上孤烟直。在这场疫情防控的人民战争、总体战、阻击战中,地处祖国西北内陆的省会城市银川,在做好本地防控工作的同时,积极支援湖北,送去中宁枸杞、富硒贡米、新鲜果蔬等食物,为全国战“疫”贡献力量。“此次疫情我们能够快速响应,得益于平时动员观念树得牢固。”3月上旬,在对疫情防控工作进行检视反思时,宁夏银川市国动委领导如是说。