基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

Self-Organized Monitoring in Ad-Hoc Networks

We propose in this paper a self-organized monitoring architecture for mobile ad-hoc networks based on a selective scheme where subsets of nodes are managed. These nodes are determined based on their network behavior in order to favor subsets of well-connected nodes. The key idea is to relax the requirements of the management plane, and to use these manageable subsets to monitor the performance of the overall network. We therefore propose a new performance metric to be monitored, in order to estimate the capability of ad-hoc nodes to communicate end-to-end in the network. Extensive simulations show how different parameters affect this metric.     

卫星广播调度的鲁棒生长方法

本文提出基于果蝇刚毛分化自组织机理的卫星广播调度新方法，该方法生长出了这种问题的优化解。为增加自组织计算的鲁棒性引入了随机竞争排序技术，对不同大小问题的计算测试表明该方法能快速一致地产生有好的结果。     

基于协同学的Multi Agent合作系统研究*

探讨了协同学在Multi-Agent系统(MAS)合作中的应用;讨论了MAS的协同合作,给出了基于协同学的Multi-Agent的协同模型,量化了Multi-Agent协同机制的协调效应,为其最优协同机制的选择提供了依据.将序参量、自组织理论引入到MAS合作中,为MAS合作问题提供了一个新的解决思路.     

颗粒材料结构自组织沉降细观研究

基于匀速加载状况下铁球、砾石、碎石颗粒材料结构的加压实验,应用随机理论分析了不同颗粒材料堆自组织沉降的特征,找出了反映颗粒材料结构沉降变形和自组织波动强烈程度的概率密度分布规律：碎石堆的剪阻力参数α=10.28,P（0.15）=0.216;砾石堆的剪阻力参数α=0.85,P（0.15）=0.956。提出了颗粒材料结构自组织沉降的概率模型,为预测颗粒材料结构的破坏和沉降提出了不同的计算方法。     

基于自组织理论的居民出行方式结构模型

分析了自组织原理对居民出行方式选择系统的适用性。从协同学角度分析并提出了控制变量和序参量。对该系统相变过程进行了数学描述。以长春市为例构建了序参量模型,描述了长春市居民出行结构系统,建立了其序参量方程,为制定交通管理措施奠定了基础。     

虚拟电厂自组织聚合运行调度方法

文章提出了一种自底向上的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)自组织聚合运行调度方法,旨在通过分布式能源(distributed energy resources,DER)间的动态自组织聚合,降低调度过程中的调控量。首先,针对分布式能源的出力特性,以跟踪系数量化评估其与负荷的一致性水平,并给出相关优化调控模型,同时考虑DER具备的基础智能,作为自组织聚合的基础。其次,引入联盟博弈的框架,给出了聚合效用函数及其对应的利益分配机制,并以其作为依据确立了DER的自组织聚合条件。最后,基于Pareto规则提出“聚合-分裂”机制,促进虚拟电厂的有序进化,形成虚拟电厂自组织聚合运行策略。算例表明,所提方法可根据DER出力特性动态组合,其总体调控量与集中优化时相当,相比各DER独立优化则显著下降;其计算量和计算时间,与各DER独立优化时相当,较集中优化显著下降。     

大学发展中的开放与封闭:系统论的视角

作为自组织系统的大学只有在开放与封闭间保持适度的张力，才能源源不断地从外界环境中获取所需的物质、能量和信息，维护自身结构的独立性和完整性，并在与环境的交互作用中维持生存，实现发展。大学边界对于大学的生存与发展是至关重要的，而大学边界的守护，关键在于实现相对开放与适度封闭的辩证统一。     

基于自组织映射的区域高斯模型的动目标检测

对于固定场景中的复杂背景图像序列的运动目标检测问题,采用单高斯模型和区域高斯模型的级联式检测方法,并在区域高斯模型的更新过程中引入了自组织映射的“竞争、合作”机制,提出一种基于自组织映射的区域高斯模型算法。该算法不仅能够在水波纹和树叶晃动等复杂背景环境中检测运动目标,并且能够保证检测运动目标的相似性。使用PETS2002和Water Surface复杂背景图像序列的仿真结果验证了算法的有效性。     

基于图论的无线传感器网络自组织性能研究

无线传感器网络自组织问题越来越受到人们的关注,控制方法也大量涌现,但在对自组织性能的评价上,现在大多仍停留在定性分析阶段。本文针对无线传感器网络自组织中连接和覆盖两个重要指标,利用Delaunay三角剖分评价节点实体和他们的关系以及结点之间的信息传递和融合;利用Voronoi图进行评价节点覆盖的区域;同时,对整个自组织过程,引用自组织度的概念对其分布效果进行定量分析。仿真结果表明,我们提出的性能分析方法能够很好地评价无线传感器网络自组织算法的优劣。