任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分,是编队协同作战指挥策略的关键。以合同网协议(contract net protocol,CNP)和多智能体系统(multi-agent system,MAS)理论为基础,建立了有人机/无人机编队MAS结构和基于投标过程的任务分配模型...任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分,是编队协同作战指挥策略的关键。以合同网协议(contract net protocol,CNP)和多智能体系统(multi-agent system,MAS)理论为基础,建立了有人机/无人机编队MAS结构和基于投标过程的任务分配模型,将任务优先权引入任务分配模型中,可以实现预先任务分配和执行过程中动态任务分配,保证动态环境下编队整体分配效能较优。针对作战想定进行了仿真计算,结果表明,基于CNP和MAS理论的有人机/无人机编队协同任务分配策略具有良好的预先任务分配和实时任务分配效果,能够满足编队作战任务的需要。展开更多
为解决城市"复杂巨系统"组织运行中的人-机-物协同融合等共性问题,构建面向智慧城市应用服务的通用平台,结合智慧系统基础理论研究,通过对IBM(International Business Machines Corporation)、阿里云计算有限公司、华为技术...为解决城市"复杂巨系统"组织运行中的人-机-物协同融合等共性问题,构建面向智慧城市应用服务的通用平台,结合智慧系统基础理论研究,通过对IBM(International Business Machines Corporation)、阿里云计算有限公司、华为技术有限公司及北京易华录信息技术股份有限公司等中外企业智慧系统在智慧城市中的实际应用分析,明确了智慧系统的基本内涵与特征,提出了智慧系统的通用组成,开展了智慧系统体系架构的设计,并从感、传、智、用4个系统单元设计技术和一个系统总体设计技术角度,全面阐述了智慧系统面向智慧城市应用的前沿技术体系构成及其应用方向,为智慧系统的设计提供了技术指引和系统构建参考。展开更多
为了解决目前汽车防碰撞预警系统在复杂环境下评判标准单一、环境适应度差的问题,对多因素影响下的汽车碰撞危险辨识方法进行研究,建立“人-车-路-环境”协同的多层次汽车碰撞危险态势综合评价体系,将多因素影响下的汽车碰撞危险态势评...为了解决目前汽车防碰撞预警系统在复杂环境下评判标准单一、环境适应度差的问题,对多因素影响下的汽车碰撞危险辨识方法进行研究,建立“人-车-路-环境”协同的多层次汽车碰撞危险态势综合评价体系,将多因素影响下的汽车碰撞危险态势评估问题视为混合多准则决策问题,提出一种基于博弈论组合赋权,逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的汽车碰撞危险态势评估方法。首先根据车路协同技术建立碰撞危险态势评估体系架构,运用德尔菲法和熵权法确定评价指标的主、客观权重值,利用博弈论法得到所选准则权重之间的最优平衡解。其次,应用TOPSIS法确定当前行车状态与决策信息表中行车状态的贴近度值距离,匹配碰撞风险的评估等级。最后,利用PreScan软件搭建仿真场景进行仿真分析。结果表明,该方法能在复杂环境下融合行车安全相关的多种因素来评估碰撞风险,为汽车防碰撞系统提供更准确的决策。展开更多
文摘任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分,是编队协同作战指挥策略的关键。以合同网协议(contract net protocol,CNP)和多智能体系统(multi-agent system,MAS)理论为基础,建立了有人机/无人机编队MAS结构和基于投标过程的任务分配模型,将任务优先权引入任务分配模型中,可以实现预先任务分配和执行过程中动态任务分配,保证动态环境下编队整体分配效能较优。针对作战想定进行了仿真计算,结果表明,基于CNP和MAS理论的有人机/无人机编队协同任务分配策略具有良好的预先任务分配和实时任务分配效果,能够满足编队作战任务的需要。
文摘为解决城市"复杂巨系统"组织运行中的人-机-物协同融合等共性问题,构建面向智慧城市应用服务的通用平台,结合智慧系统基础理论研究,通过对IBM(International Business Machines Corporation)、阿里云计算有限公司、华为技术有限公司及北京易华录信息技术股份有限公司等中外企业智慧系统在智慧城市中的实际应用分析,明确了智慧系统的基本内涵与特征,提出了智慧系统的通用组成,开展了智慧系统体系架构的设计,并从感、传、智、用4个系统单元设计技术和一个系统总体设计技术角度,全面阐述了智慧系统面向智慧城市应用的前沿技术体系构成及其应用方向,为智慧系统的设计提供了技术指引和系统构建参考。
文摘为了解决目前汽车防碰撞预警系统在复杂环境下评判标准单一、环境适应度差的问题,对多因素影响下的汽车碰撞危险辨识方法进行研究,建立“人-车-路-环境”协同的多层次汽车碰撞危险态势综合评价体系,将多因素影响下的汽车碰撞危险态势评估问题视为混合多准则决策问题,提出一种基于博弈论组合赋权,逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的汽车碰撞危险态势评估方法。首先根据车路协同技术建立碰撞危险态势评估体系架构,运用德尔菲法和熵权法确定评价指标的主、客观权重值,利用博弈论法得到所选准则权重之间的最优平衡解。其次,应用TOPSIS法确定当前行车状态与决策信息表中行车状态的贴近度值距离,匹配碰撞风险的评估等级。最后,利用PreScan软件搭建仿真场景进行仿真分析。结果表明,该方法能在复杂环境下融合行车安全相关的多种因素来评估碰撞风险,为汽车防碰撞系统提供更准确的决策。
