期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于合作博弈-云化AHP的地铁隧道施工方案选优 被引量:10
1
作者 李莎莎 崔铁军 马云东 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期156-161,共6页
为了研究多专家对多方案的比选排序规则及数据特点,提出一种基于合作博弈-云化AHP算法处理该问题,并用以地铁隧道施工方案选择。方案选择对于控制施工成本,保证施工安全尤为重要。使用云模型嵌入AHP构建云化AHP模型对专家提供的不确定... 为了研究多专家对多方案的比选排序规则及数据特点,提出一种基于合作博弈-云化AHP算法处理该问题,并用以地铁隧道施工方案选择。方案选择对于控制施工成本,保证施工安全尤为重要。使用云模型嵌入AHP构建云化AHP模型对专家提供的不确定信息进行处理,得到在考虑实际工程背景下的方案偏好排序。使用合作博弈模型得到多个方案排序的综合排序。根据方案权重最大原则确定最优方案。分析了3位专家对3种隧道施工方案的偏好排序,其结果表明:对于给定的工程背景,盾构法施工是最优的。与现有4种模型进行对比,说明了其能更好地处理数据的不确定性,综合专家决策群意见,且数据量和计算量较小。 展开更多
关键词 合作博弈算法 云化AHP模型 地铁施工 方案选优 对比分析
在线阅读 下载PDF
载人六足机器人驾驶决策 被引量:3
2
作者 尤波 丁宁 +1 位作者 李佳钰 丁亮 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期150-158,166,共10页
为了实现载人六足机器人在复杂地形下的平稳通过,基于载人六足机器人腿部构型建立足端离散化模型,分析其稳定运动空间,确定实时的稳定性评价指标。针对斜坡向平坦地形过渡行走时,提出了基于合作博弈的控制算法,该算法将最优的足端和机... 为了实现载人六足机器人在复杂地形下的平稳通过,基于载人六足机器人腿部构型建立足端离散化模型,分析其稳定运动空间,确定实时的稳定性评价指标。针对斜坡向平坦地形过渡行走时,提出了基于合作博弈的控制算法,该算法将最优的足端和机体运动序列以指令信息的形式反馈给驾驶员;针对障碍地形行走时,提出了基于贝叶斯决策理论的控制算法,配合足端状态调节机体位置,辅助驾驶员做出最优的决策。根据传感器反馈的信息动态调整运动学裕度和稳定裕度的权重因子,切换两种算法来选取当前地形下的最适控制算法。通过仿真实验结果表明,两种算法有效提高了六足机器人的稳定性,有效减少机体倾斜和足端冲击,提高了操纵效率,为驾驶员的驾驶决策提供辅助。 展开更多
关键词 离散化模 稳定运动空间 合作博弈算法 贝叶斯决策理论算法 权重因子 驾驶决策
在线阅读 下载PDF
Cooperative driving model for non-signalized intersections with cooperative games 被引量:8
3
作者 YANG Zhuo HUANG He +2 位作者 WANG Guan PEI Xin YAO Dan-ya 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第9期2164-2181,共18页
Cooperative driving around intersections has aroused increasing interest in the last five years.Meanwhile,driving safety in non-signalized intersections has become an issue that has attracted attention globally.In vie... Cooperative driving around intersections has aroused increasing interest in the last five years.Meanwhile,driving safety in non-signalized intersections has become an issue that has attracted attention globally.In view of the potential collision risk when more than three vehicles approach a non-signalized intersection from different directions,we propose a driving model using cooperative game theory.First,the characteristic functions of this model are primarily established on each vehicle’s profit function and include safety,rapidity and comfort indicators.Second,the Shapley theorem is adopted,and its group rationality,individual rationality,and uniqueness are proved to be suitable for the characteristic functions of the model.Following this,different drivers’characteristics are considered.In order to simplify the calculation process,a zero-mean normalization method is introduced.In addition,a genetic algorithm method is adopted to search an optimal strategy set in the constrained multi-objective optimization problem.Finally,the model is confirmed as valid after simulation with a series of initial conditions. 展开更多
关键词 cooperative driving multi-vehicles-cross process cooperative games Shapley value genetic algorithm
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部