基于再励学习蚁群算法的多约束QoS路由方法

本文研究了多约束QoS路由问题，给出基于模糊评判的路由模型，实现了多QoS约束的综合优化；同时提出一种再励学习蚁群路由算法对该问题进行求解，算法通过对蚂蚁搜索路径进行评价产生再励信号，并根据再励信号采取了不同的信息素更新策略，提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验表明，该算法能快速得到较大程度满足业务QoS要求的路径。     

鱼群算法求解无人机任务规划问题

无人机任务规划问题是一个NP难问题,文中提出了一种带禁忌算子的鱼群算法对该问题进行求解.鱼群算法是在群体智能行为研究基础上提出的一种新型仿生优化算法,该算法根据"水域中鱼生存数目最多的地方一般就是该水域中富含营养最多的地方"这一特点来模拟鱼群的觅食行为以实现全局最优.文章在基本鱼群算法FSA的基础上,结合禁忌搜索的思想,对基本鱼群算法中的三种行为算子进行改进,在每种行为算子中增添对解领域的禁忌搜索规则,提出带禁忌算子的鱼群算法(FSAWTS).然后将该算法应用于无人机任务规划问题.仿真试验表明,与基本鱼群算法相比,改进后的鱼群算法能够更为有效得解决无人机任务规划问题.     

基于自然语言理解的UAV指令理解系统设计

在有人机与无人机协同完成任务时,为了使有人机操作人员更简便的控制无人机,如何对自然语言指令进行理解成为当前的热点问题.文中设计了基于自然语言理解的UAV指令理解系统,提出了该系统的结构组成、构建方案,详细讨论了各功能模块的作用和实现方案.该系统主要功能包括语音识别、自然语言理解和任务规划.考虑到自然语言理解实现的需求,定义了受限的自然语言指令文法规则,并采用自动分词算法对命令词汇进行切分,然后基于语法树的实例匹配算法对指令进行理解.最后,对其中的关键算法进行了仿真实验.实验结果表明,该系统对于无人机指令具有良好的理解结果.     

基于协进化的多智能体系统仿真框架及其面向对象设计与实现

协进化方法是继符号主义、行为主义方法之后出现的一种解决多智能体协作问题卓 有成效的方法．本文提出了基于协进化方法的多智能体体系结构和协调机制,建立了基于协 进化机制的多智能体系统仿真框架,用面向对象的方法设计了仿真框架的类库体系,最后以 “捕食者 猎物”问题为背景进行了实验研究．     

求解TSP的空间锐化模拟退火算法

１引言模拟退火算法已被成功地用于求旅行商问题（ＴＳＰ）的最优路径［１］．但当ＴＳＰ实例搜索空间的“地形曲面”较粗糙时,有限时操作模拟退火过程可能因最终落入一个较差的局部“陷井”无法跳出,而难以得到高质量解．不同于通常改进算法自身的思路,本文提出了一种...