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群智能计算模型与模糊匹配算法研究

刘彦斌  
【摘要】: 本文在深入研究群智能计算模型和算法的基础上,提出了一种基于agent的自治计算模型,给出模型的基本组成部分和具体实例化过程。并在此基础上应用该模型解决了函数优化问题、无线传感器网络路由问题和集装箱装载问题。其次,根据RDF数据库整合问题特点和对系统、算法的需求,设计并开发一套模糊匹配算法包,集成到应用系统。本文的主要工作内容如下: 1)提出一种基于agent的群智能计算模型。模型由系统环境,agent和规则组成,并引入信念的概念到模型中。该研究内容属新颖的基于自治计算领域,同时为群智能模型算法,尤其是多agent的研究带来新思路。 2)应用模型解决函数优化问题。该研究内容从多agent系统的本质出发,利用自治、智能、交互等特性,引入信念及信念调整机制,利用其优点解决问题,该工作不仅为多agent的应用开辟新方向,同时也为组合优化问题的研究找到新的切入点。 3)应用模型解决无线传感器网络路由问题。该应用能适应传感器网络动态性的特点,为不同规模的网络探查较优路由,减少能量消耗,延长节点寿命,同时保证较低的算法时间复杂性。 4)应用模型解决集装箱装载问题。该问题是本文涉及运输系统中的重要模块,系统充分发挥数学理论、计算机技术优势,为推动行业解决方案制定科学化进程起到促进作用。传统数学方法解决此问题有运算时间长的局限性。本节部分工作开拓其它方式解决问题,在保证精度同时减少计算时间。该方法时间优势明显,精度较一般启发式方法有一定优势。 5)模糊匹配算法研究。以解决RDF数据库资源匹配及融合为导向,以实用为目标,设计并开发一个集成算法包,该算法包包含文本相似性、语义相似性和词关系计算算法,并集成到应用系统中。


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