基于模糊集理论的一主多从多目标优化方法

研究了一主多从、从者间有关联的双层多目标规划问题。基于模糊集理论,提出了一种易于实施的模糊决策方法,为两层以及多层决策问题提供了新的求解途径,对进一步研究两层及多层决策问题的决策支持系统也有一定的意义。     

基于信任优势的不确定多属性决策方法

文章针对以信任函数表示的不精确、不确定的属性信息,引入信任优势描述信任函数之间的占优关系;基于信任优势的概念,结合ELECTRE-III方法的思想,由信任优势关系得到各属性的局部偏好关系,将Pignistic概率期望值作为定量测度,利用赋值级别高于关系得到方案之间的赋值有向图,根据赋值有向图计算净流,对方案进行排序;最后给出一个算例对该方法进行了说明。     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

基于遗忘理论和效用的多Agent多问题协商

许多基于对策论的协商方法,倾向于假设Agent的效用固定不变,默认多问题之间是完全可以互相补偿的,但实际情况往往不是这样。在此提出基于遗忘理论的多问题协商,结合逻辑学和对策论的方法,达到了Agent协商逻辑理性和效用理性的平衡。在协商中,动态调整问题的取值,采用逻辑与来处理多Agent之间不可补偿的多问题协商,为多Agent的多问题协商提供新方法。     

基于D-S证据理论的不完全信息作战方案优选

针对带有不完全信息的作战方案优选问题,提出了一种基于D-S证据理论的多属性决策方法.首先由属性值构建残缺决策矩阵(矩阵中有某些未知元素),然后根据属性值的特征确定各属性对应的焦元.利用信任函数、似然函数和证据推理算法求得每个方案的效用区间和优先度,并根据优先度对所有方案进行排序,从而完成方案优选.该方法通过对作战方案优选过程中繁杂、不确定信息进行融合,可以较好地处理作战信息不完全对作战指挥决策的影响.以一类炮兵作战方案优选为应用算例,证明了该方法的有效性.     

多Agent系统的合作机制研究

在MAS中,Agent在完成任务时常常出现任务重叠的"正交互"现象,从而使得系统效率低下.为了解决这一问题,介绍了一种Agent协作机制,采用最短路径的方法来找出Agent最优的合作对象,优化整个系统处理问题的能力.     

基于D-S证据理论的自治车行为决策

在对有多个不同类传感器进行特征级融合基础上应用D-S证据理论进行自引导车的行为决策,解决了单一传感器信息冗余度小、可靠性差和单一融合方法进行行为决策存在不确定性因素的问题,在结构化或半结构化环境下,制定了采取概率上下限的决策规则,较好地将上一级融合的多个结果融合成对决策的一致描述.实验证明D-S证据理论完全可以满足自引导车实时跟踪和导航的决策需要.     

基于模糊集理论的一主多从多目标优化方法

研究了一主多从、从者间有关联的双层多目标规划问题。基于模糊集理论 ,提出了一种易于实施的模糊决策方法 ,为两层以及多层决策问题提供了新的求解途径 ,对进一步研究两层及多层决策问题的决策支持系统也有一定的意义。     

基于D-S证据理论的双层卫星网络可信路由

卫星网络需要采用一些安全机制来保证其数据传输的可靠性,而现有的信任评估模型难以满足卫星网络的一些内在特征需求.有鉴于此,文中结合Dempster-Shafer(D-S)证据理论,提出一个基于卫星节点的节点信任评估模型,通过该模型可以得到卫星节点间的直接信任和间接信任的信任值.文中还提出了一个可信的按需卫星路由(T-OD...     

多Agent协同设计系统学习机制

从认知的和社会的角度分析了协同设计活动,提出了一种面向协同设计的多Agent系统结构和设计Agent的感知模型,以及多Agent协同强化学习的方法.该方法采用动态小生境技术对设计Agent进行分组,并选出每组中的最优设计Agent,使其通过与设计人员交互进行强化学习,然后和其他组选出的Agent协同学习,并把学到的知识在组内进行传播.以齿轮减速器设计为例,介绍了多Agent协同设计系统的协同设计及学习过程.     

基于粗糙集和D-S证据理论的交通拥堵预警

鉴于拥堵预警中的信息和知识具有随机性和不确定性、采集到的数据又常常包含着噪声的特点,利用粗糙集能够对数据进行分析和处理,D-S理论能够分析各种不完备信息的特点,提出了一种算法——基于粗糙集和D-S理论,计算交通可能发生拥堵的概率,为交通拥堵预警提供分析与支持.仿真结果表明该方法是可行而且有效的.     

基于神经网络D-S证据理论的汽轮机转子融合诊断系统研究

船用汽轮机转子作为汽轮机做功的主要部件，易发生故障．将数据融合技术应用到其故障诊断领域，采用神经网络与D-S证据理论相结合的理论方法，建立了汽轮机的融合诊断系统，对转子的几种常见故障进行诊断，在数据级上将特征量进行分类处理，能够从多方面反映系统状态，为准确诊断故障奠定了基础，特征级上采用多神经网络的方法克服了网络收敛速度慢的缺点，再经过决策级的融合计算，提高了诊断精度．通过诊断测试及对比试验证明该系统提高了汽轮机转子故障诊断的精度，并能满足诊断的实时性要求。     

Network security situation evaluation based on modified D-S evidence theory

With the rapid development of global information and the increasing dependence on network for people, network security problems are becoming more and more serious. By analyzing the existing security assessment methods, we propose a network security situation evaluation system based on modified D-S evidence theory is proposed. Firstly, we give a modified D-S evidence theory to improve the reliability and rationality of the fusion result and apply the theory to correlation analysis. Secondly, the attack successful support is accurately calculated by matching internal factors with external threats. Multi-module evaluation is established to comprehensively evaluate the situation of network security. Finally we use an example of actual network datasets to validate the network security situation evaluation system. The simulation result shows that the system can not only reduce the rate of false positives and false alarms, but also effectively help analysts comprehensively to understand the situation of network security.     

基于D-S证据理论的不确定数据清洗

数据清洗的任务是检测数据中存在的错误、缺失或不一致,通过删除、填充、修改等方法提高数据质量.针对存在元组级不确定性的数据表上的选择投影连接操作,基于D-S证据理论中置信区间的概念,给出辨识框架构建和置信区间计算的方法,提出了一种基于待测数据项置信区间来检测查询结果中错误数据的方法.实验结果表明,提出的不确定数据错误检测方法具有高效性、准确性和可用性.     

基于群体Agent合作求解的测试床--MAS-Soccer

为试验和比较各种先进的群体Agent合作求解智能算法,给群体Agent合作策略提供一个比较与测试的平台,该文针对传统的测试平台过分强调具体动作实施细节,忽略合作策略重要性的问题,给出了一种基于信念愿望意图(BDI)逻辑推理的群体Agent合作求解仿真系统--MAS-Soccer. 在设计过程中简化Agent具体行为的执行细节,突出整体合作策略以及BDI逻辑推理在比赛中的重要性,并以此作为测试平台,以机器人足球赛任意球战术配合为实验内容,验证和比较了基于特征向量提取的再励学习算法与传统的再励学习算法在学习效果以及学习时间上的优劣.实验在验证算法的先进性的同时,也表明MAS-Soccer测试床能够准确和方便地进行合作策略的验证与比较.     

基于云模型和D-S理论的煤矿安全管理评价方法

针对传统评价方法处理某些指标时无法同时反映模糊性和随机性的缺陷,提出基于云模型定性与定量互转模型和D-S理论权重确定方法的综合评价方法.综合考虑煤矿安全管理影响因素,建立以设备管理、作业环境管理、信息管理、人员分配管理为二级指标的煤矿安全管理系统指标体系.霍州煤电集团宋庄煤矿的安全管理系统评价结果表明,该方法科学、有效.     

基于Petri网与D-S证据理论的电力系统故障诊断

针对电力系统继电保护故障,利用概率Petri网对电力系统进行建模,获取有效的故障信息,并运用DS(Dempster-Shafer)证据理论对信息进行融合,得出诊断结果.针对传统D-S证据理论在处理冲突证据时会存在结果与源证据相悖的问题,在加权平均法的基础上提出一种改进的融合方法,根据各个证据到平均证据的距离与证据权重大小成反比的关系,计算每个证据的权重,再进行加权平均,最后利用D-S组合规则进行迭代计算.与传统方法相比,本文方法拥有更好的融合效果和更高的效率.仿真结果验证了改进方法的有效性.     

多主体系统中的一种合作规划

在多主体系统框架内,规划作为由承诺到执行的桥梁,是多主体系统实现问题求解的关键,也是多个主体之间进行协作、协商的一种重要方式。文章在无私主体的前提下,提出了一种多主体规划——合作规划,讨论了多主体规划问题及其与合作规划范例的匹配,使用图论的方法讨论了合作规划的展开和分解问题并设计了相应的算法,并且给出了合作规划执行是否会导致死锁的判定定理。     

修正的D-S证据理论在液压故障诊断中的应用

针对液压系统出现故障隐蔽性强、可变性强的问题,给出基于修正的D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多传感器时空域信息融合方法。通过测试待诊断部分的压力、温度、流量并结合经验值,得到各部分信度函数分配,根据D-S组合、决策规则,对多个传感器多个测量周期的时空域信息进行融合,识别出故障部分。实验表明:该方法在证据高度冲突时仍有效果并有效防止了指数爆炸现象,算法简单,能准确定位故障。