基于动态贝叶斯网络的智能自主优化机制研究（可复制论文）.pdf

摘要平稳系统动态贝叶斯网络结构学稳系统动态网络变结构学习模型设于贪婪算法思想的遗传算法寻优思想。最终将评砑敖峁寡袄砺塾隑本文具体对以下方面进行了研究工作:通过性能分析对比试验进行了验证。即将游N奘奔渲岬腂型评怼⒆化为标准的型评怼直接推理算法推理对比,得出了如下结论:①当网络变量少或耦合度高时,应优先选用评砘ぷ鳎诘苯诘惚淞慷嗲耦合度低时,优先选用苯油评硭惴ǎ鄱杂贙及其派生形式,应优先及算法移植的思想,并通过大量的试验仿真验证了该思想的正确性。将基于、了峁苟攘糠纸夤剑ü罅康慕峁顾惴ㄐ阅苁匝椋橹ち薉度量可分解性的分解计算的时效性,为转移网络焖俟菇ń峁顾惴ǖ於ɑ 岢隽嘶贐的峁寡坝潘惴ǎ糜贒的结构学习。该算法包含四个基本步骤,即①建立初始种群,②寻找匹配于优良解集的应用前向模拟算法生成新的种群,④代替上一代种群重新进化,其中②是最关键的一步,遂设计了基于贪婪算法思想遗传算法解决这一问题。最终的实验仿真验本文以基于动态贝叶斯网络自主优化为线索,展开动态贝叶斯网络推理算法、计、动态贝叶斯网络结构寻优算法、进化优化与动态贝叶斯网络混合优化等研究。推理算法以隐变量作为划分依据,讨论了离散、连续模型的推理算法,并进行了算法复杂度及应用领域的讨论:结构学习研究首先从度量体制入手,讨论了动态网路度量体制的可分解性,提出了平稳及非平稳系统网络结构学习模型,以及基速构型决策网络优化结合起来,用于自主优化领域,并通过大量仿真检验。岢隽嗽诓煌肪场⒉煌J较潞侠硌∮肈推理算法的若干方式,并选用经典评砘ぷ鳌U庑┙崧畚WR仆鏒应用推理感知环境奠定基础。∩希徊较富证了该算法的正确有效性。该算法是转移网络兄;肪车闹匾;方凇杓屏似轿人婊低车腄构图模型以及非平稳随机系统变结构
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本文的研究工作受到国家自然科学基金“基于图形模型的空天飞行器智能自主优化机制”和高等学校博士学科点基金“基于图形模型的智能进化机理及其在任务/路径规划上的应用”的资助。结构学习模型,提出了模糊自适应度量法用于动态检测和分解非平稳随机过程片断,为浣峁寡埃炊兄;肪车於ɡ砺刍态决策。以WR仆纾ü浼褐=峁沟耐评砟P突蚪峁寡澳P透兄;境,动态改变优化的方向,取舍优化节点,同时将感知结果映射到决策网络,智能体在无人干预情况下完成任务。关键词:动态贝叶斯网络,转移网络,自主优化,决策网络,混合优化,推理算法,贝叶斯优化,平稳系统结构学稳系统变结构学习岢隽薉与的混合优化自主优化算法,将其用于自主智能体的动后应用算法对进行结构寻优,找到适合当前问题的实时最优解,从而指导摘要
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学位敝储豁诬豳指剥雠:差勤/硼易年粅加阥拢籎日西北工业大学业学位论文知识产权声明书西北工业大学学位论文原创性声明年显鹿日本人完全了解学校有关保护知识产权的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西北工业火学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采朋影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律注明作者单位为西北工业大学。保密论文待解密后适用率声明。秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导醒芯恳籰:作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用的内容和致谢的地方外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果,不包含本人或其他已申请学位或其他用途使用过的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式表明。本人学位论文与资料若有不实,愿意承担一切相关的法律责任。学位论文作者签名、.
第滦髀课题研究背景应的控制策略来确保空间飞行器的安全飞行%美国航空动力学院的,本章首先描述了课题研究背景,,结合课题内容指出本文的研究重点,提出本文需要解决的两个问题,即动态贝叶斯网络理论研究及针对于自主优化的新型优化方法研究,,刻画了拟采用的研究方法以及论文的组织结构和整多年以来,人们一直梦想制造出高智能