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篇1：新型智能仿生模型-蚁群模型
新型智能仿生模型-蚁群模型
智能仿生模型是一种多学科交叉的产物,其发展对很多相关学科的发展具有极大的促进作用.蚁群模型是模拟自然界蚁群系统行为而提出的一种新型智能仿生模型,其研究在短短的10余年时间里得到了飞速发展,已成为很多学科的研究热点.我国在这方面的研究尚没有全面开展,为此从仿生原理及实现途径入手,对蚁群模型的几大模型算法进行了详细介绍,并对模型的发展进行了展望.其次,对蚁群模型的典型应用进行了说明,并对模型的'最新应用进行了介绍.最后,通过对其他几种仿生算法的介绍,进行了蚁群算法同粒子群算法、免疫算法及进化算法等的比较研究,指出它们的相同点和差异之处.通过对蚁群模型的全面的介绍,以期促进该模型在我国的发展.
作 者：高玮 GAO Wei 作者单位：武汉工业学院土木工程系,湖北武汉,430023 刊 名：智能系统学报 ISTIC英文刊名：CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS 年，卷(期)： 3(3) 分类号：Q811.21 关键词：智能仿生模型 蚁群模型 学科交叉 生物原理篇2：基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计
基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计
针对铁路空车调整问题,采用蚁群算法解决此问题,建立以空车走行公里数最小为目标的优化模型,并给出求解算法.算例分析表明模型的正确性和算法的合理性,将蚁群算法的时间复杂度与其他一些解决空车调整问题的.算法的时间复杂度进行比较,充分体现蚁群算法解决大规模路网空车调整问题的优越性.
作 者：张王彬 ZHANG Wang-bin 作者单位：兰州交通大学,交通运输学院,甘肃,兰州,730070 刊 名：交通科技与经济 英文刊名：TECHNOLOGY & ECONOMY IN AREAS OF COMMUNICATIONS 年，卷(期)： 11(3) 分类号：U292.4+5 关键词：空车调整 蚁群算法 时间复杂度篇3：综合智能产品模型研究
综合智能产品模型研究
现在复杂产品的研发需要一个协同的`支撑平台,将人员、工具和过程集成起来.对产品以及相关数据的建模是实现协同支撑平台的关键,在分析国内外相关研究的基础上提出了综合智能产品模型(CSPM)的概念.在CSPM基础上,依据J2EE规范建立了综合智能产品数据环境(CSPDE).
作 者：王永坡 作者单位：北京航空航天大学720研究所 刊 名：航空制造技术 ISTIC英文刊名：AERONAUTICAL MANUFACTURING TECHNOLOGY 年，卷(期)： “”(7) 分类号：V2 关键词：产品模型 综合智能产品模型 综合智能产品数据环境篇4：一种多智能体组织模型
一种多智能体组织模型
多智能体组织是由多个智能体以承担组织结构中的角色而组成的系统.它一旦形成,就正如一个智能体一样,作为一个整体承担社会或其他某个组织的角色.因此,对多智能体组织的.研究就应从整体和结构两个角度进行.基于这种思想,对现有的组织模型进行了改进,提出一种较为通用的组织结构,以及基于角色的社会智能体、多智能体组织的统一模型,并描述了一种实现最大组织效益的多智能体组织形成机制.
作 者：何汉明 何华灿 He Hanming He Huacan 作者单位：西北工业大学计算机学院,陕西,西安,710072 刊 名：计算机应用与软件 ISTIC PKU英文刊名：COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE 年，卷(期)： 22(3) 分类号： 关键词：多智能体组织 社会智能体 角色 目标分解 组织效益值篇5：基于多Agent的指挥引导智能决策模型研究
基于多Agent的指挥引导智能决策模型研究
以多机协同作战为背景,以拟制协同作战方案为目的,将分布式人工智能理论技术引入到多机协同作战智能辅助决策,构建了基于多Agent的智能决策指挥系统框架,给出了该系统的.Agent组成,定义并说明了各Agent的功能以及相互关系、信息运行流程,并分析了该系统的辅助决策过程.
作 者：李永宾 徐浩翔 李俊涛 杨宝强 LI Yong-bin XU Hao-xiang LI Jun-tao YANG Bao-qiang 作者单位：李永宾,徐浩翔,LI Yong-bin,XU Hao-xiang(空军工程大学,科研部,陕西,西安,710051)李俊涛,LI Jun-tao(空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038)
杨宝强,YANG Bao-qiang(空军工程大学,训练部,陕西,西安,710051)
刊 名：空军工程大学学报（自然科学版） ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF AIR FORCE ENGINEERING UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)：2005 6(2) 分类号：N94 关键词：多Agent 智能决策 指挥引导篇6：飞机起飞着陆性能智能计算模型及应用
飞机起飞着陆性能智能计算模型及应用
提出了一种飞机起飞着陆性能智能计算思路.详细分析了影响飞机高原起飞着陆性能的主要因素,提出了高原起飞着陆性能智能计算的`一般模型,然后采用支持向量机(Support Vector Machines, SVM)对某型飞机高原起飞滑跑距离实测数据进行了建模和验算,同时为说明支持向量机模型适合工程使用、精度高、推广性高的优点,还与贝叶斯正则化BP神经网络(BRBP)、RBF神经网络(RBF)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)做了比较.计算结果表明,支持向量机具有很好的推广性能,得到的结果优于BRBP,RBF和ANFIS等智能计算方法,推广误差能够满足工程的实际需要.该模型对于发展和丰富飞行器起飞着陆性能计算理论具有一定的参考价值.
作 者：尉询楷 李海鹏 吴利荣 侯胜利 李应红 WEI Xun-kai LI Hai-peng WU Li-rong HOU Sheng-li LI Ying-hong 作者单位：尉询楷,李海鹏,侯胜利,李应红,WEI Xun-kai,LI Hai-peng,HOU Sheng-li,LI Ying-hong(空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038)吴利荣,WU Li-rong(空军第8研究所,系统室,北京,100076)
刊 名：飞行力学 ISTIC PKU英文刊名：FLIGHT DYNAMICS 年，卷(期)：2006 24(4) 分类号：V212.13 关键词：飞机起飞着陆性能 支持向量机 智能计算模型★ 硕士论文开题报告
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