一种在Multi-Agent系统中协调形成策略的框架

通过对BDI属性的刻画让Agent个体理智行为是多Agent系统中研究的一个重要方向.为了在开放系统中理智行为,模型在传统BDI逻辑的基础上结合了ATL语言中的一些概念.进一步地,为了体现Agent个体的自主性,分别定义了环境状态转换函数与私人状态转换函数.在该框架中,Agent个体通过一些必要的步骤,就可以适应环境,计算出更有助于自己达到目标的策略.     

基于卷积神经网络和迁移学习的结构损伤识别

针对传统基于机器学习损伤识别方法手工提取特征适应性差、识别能力弱等问题,提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的新颖、快速结构损伤识别方法.首先根据损伤特征向量特点,提出原始信号的分帧处理流程;其次考虑多传感器数据融合要求,建立多通道一维卷积神经网络结构损伤识别模型,给出模型的整体流程和网络参数;然后采集不同通道和不同噪声水平下,模拟不同位置程度损伤的15层框架数值模型加速度数据,进行损伤识别;最后将网络模型进行迁移学习,对7层框架模型试验进行损伤识别,并验证所提方法的可行性、准确性和计算复杂性.结果表明,该方法实现了特征自适应提取、损伤位置和损伤程度的精准识别,具有突出的计算效率.     

基于联盟组合的给定限界联盟结构生成算法

通过分析联盟之间的关系,提出了基于联盟组合的给定限界联盟结构生成算法.根据给定的限界k(n)≥2,在搜索最底两层及顶层后,只要再搜索联盟组合势结构CCCS(n,k)对应的联盟结构就能达到给定的限界,并给出构造对应联盟结构的方法.