论文研究-基于PSO的组合拍卖模型及其Swarm仿真.pdf

论文研究-基于PSO的组合拍卖模型及其Swarm仿真.pdf,  通过放松竞买人对拍卖物品的替代性或互补性的一致性认识假设，在组合拍卖机制设计的基础上建立了基于竞买人报价的组合拍卖模型.为了高效率地获得物品的最优分配方式，运用particle swarm optimization（PSO）算法模拟物品分配方式的寻优过程，在此基础上构建了基于PSO算法的组合拍卖模型.在Swarm仿真平台上对基于PSO算法的组合拍卖模型进行设计与实现，并通过一个具体的组合拍卖算例进行仿真验证，结果分析表明基于PSO算法的组合拍卖模型能够有效地解决多个物品的分配问题，并能实现卖主收益的最大化.学习能力参数分析表明，与自我学习能力相比，社会学习能力对卖主收益的优化更加重要.本文的研究结果对组合拍卖的理论研究和实际应用具有一定的借鉴价值.

论文研究-基于多agent的供应链信息协调建模与仿真.pdf

从核心制造企业的信息需求出发，采用基于多agent的供应链建模与仿真方法，研究在订单执行过程中，生产计划和采购计划等决策活动中的信息协调。利用面向agent的系统分析方法，提出了基于多agent的供应链信息协调框架模型，对其中的功能agent进行算法描述。结合Swarm平台构建了供应链仿真模型，对生产计划和采购计划等决策活动中的信息协调进行了模拟和分析，初步验证了模型的有效性。

论文研究-基于Swarm的股权拍卖机制设计与仿真研究.pdf

论文研究-基于Swarm的股权拍卖机制设计与仿真研究.pdf,  基于多主体的建模仿真方法，运用particle swarm optimization（PSO）群体智能算法模拟信息交互条件下外部投资者估价变化的学习机制和演化规律，在机制设计的基础上，建立了实现风险投资退出的股权拍卖模型.在Swarm平台上对股权拍卖模型的仿真分析表明，所设计的股权拍卖机制能够显著地提高风险投资家的收益，并能帮助风险投资家预测外部投资者的估价和拍卖参与度的变化.对股权拍卖模型的参数仿真发现，风险投资家可以通过引入更多的外部投资者参与股权拍卖来进一步提高自己的收益；即便外部投资者过度强化单一学习能力，最终也可以得到相对理想的股权拍卖结果.本文的研究可以为风险投资家的策略选择提供参考依据.

论文研究-基于Agent的我国股票市场卖空机制仿真研究.pdf

针对我国股市现有的卖空约束缺陷，用复杂适应系统的思想和方法分析股市的复杂性，运用Swarm平台，构建基于Agent的直接计算机模型。设定模型由“交易事件”驱动，给定Agent理性和非理性的行为规则，让Agent通过对有关数据分析后建立有偏预期或无偏预期的交易策略，从而导致资产价格和交易量的变化，以此分析引入卖空机制对股市的影响。仿真模拟表明，卖空机制可以把价格风险降低，增加市场的流动性，对改变股市的资产结构有积极影响，成为投资者和市场规避风险的工具。

论文研究-城市演化的多主体(multi-agent)模型研究.pdf

论文研究-城市演化的多主体(multi-agent)模型研究.pdf,  采用基于主体建模(Agent-based Modeling,ABM)的方法设计了一个城市演化的模拟模型,旨在探索城市中居民、企业等大量微观主体非线性互作互动而导致的宏观空间结构的演化过程.作者针对城市空间演化的几种典型模式,利用在Swarm环境下实现的多主体(multi-agent)城市模拟系统,通过微观层面的动态模拟进行分析和对比,并结合定性的认识对所模拟的城市演化模式进行了评价和讨论,为可持续的城市规划和管理提供理论支持.

论文研究-基于季节SVR-PSO的旅游客流量预测模型研究.pdf

论文研究-基于季节SVR-PSO的旅游客流量预测模型研究.pdf,  准确的旅游客流量预测对旅游风景区有着决定性的意义.受多种原因影响，旅游客流量预测不仅呈现复杂非线性特点，而且显示出典型的季节性趋势，尤其在旅游旺季.文章提出一种季节支持向量回归（seasonal support vector regression，SSVR）和粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）结合模型，即SSVR-PSO，实现对旅游客流量的预测.来自国内著名5A级风景区黄山2008-2011年最新月客流量数据仿真结果显示，SSVR-PSO模型预测精度明显高于SVR-PSO、SVR-GA、BPNN、ARIMA等方法，是进行旅游客流量预测的有效工具.

论文研究-基于多主体模型的种植业面源污染控制模拟：化肥税-环境服务付费功效比较.pdf

论文研究-基于多主体模型的种植业面源污染控制模拟：化肥税-环境服务付费功效比较.pdf,  构建了一个基于复杂适应系统理论和Swarm 平台的用于农村环境管理模拟的多主体模型. 针对我国种植业面源污染问题，对模型应用进行了实证研究：以控制化肥为主的污染性生产投入为重点，设计和模拟了实施化肥税和环境服务付费两套政策，通过模拟模型的人工村落中农户自适应行为对政策的响应，评估了政策的环境绩效. 研究表明，目前并不是实施化肥税的最佳时机，且仅依靠化学税政策难以达到理想的面源污染控制目标，若实施化肥税，宜优先考虑中等税率方案；环境服务付费政策应从分级设计补偿标准，合理确定环境目标，引入市场激励机制三方面入手降低补偿成本，并注意平衡环境安全和粮食安全的关系. 该多主体模型为我国农村环境管理决策支持提供了新的思路和方法.

论文研究-基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型.pdf

论文研究-基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型.pdf,  针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(impr

论文研究-基于粒子群规则挖掘算法的洪灾风险评价模型.pdf

论文研究-基于粒子群规则挖掘算法的洪灾风险评价模型.pdf,  运用粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)进行规则挖掘是一个新的研究热点. 提出了一种基于粒子群规则挖掘算法(PSO-Miner)的洪灾风险评价模型. 基于GIS技术利用该模型对北江流域洪灾风险等级进行了评判, 结果表明: PSO-Miner算法是一种无参数评判的智能方法, 具有较强的全局收敛能力和鲁棒性; 所挖掘的If-Then评判规则能更简单和准确地描述各评价指标与风险等级之间的复杂关系; 总体精度比BP神经网络模型的更高, 而且能客观地反映北江流域洪灾风险实际情况; 与GIS技术结合, 便于分析洪灾风险的空间 格局及内在规律, 具有较好的适用性.

Agent-based modeling toolkits NetLogo, RePast, and Swarm.pdf

Agent-based modeling toolkits NetLogo, RePast, and Swarm.pdf

论文研究-基于agent的连续双向拍卖人工股市建模研究.pdf

我国股票市场是连续双向拍卖的订单驱动市场，而在连续双向拍卖人工股市的仿真研究中，目前发现的仿真模型均是在Swarm中实现的[1]，用Java实现的仿真模型尚未发现。对仿真得到的数据进行了分析，仿真数据表明，真实股票市场中的一些典型特征都可在本文模型的仿真过程出现。

论文研究-基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型.pdf

论文研究-基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型.pdf,  针对传统BP神经网络在旱情预测的实际应用中随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及计算精度低等缺陷，提出一种基于数论佳点集萤火虫（good point set glowworm swarm optimization，GPSGSO）算法与BP神经网络（back propagation neural network，BPNN）并行集成学习算法（GPSGSO-BPNN）的旱情预测模型.首先，借鉴数论中佳点集理论构造初始均匀分布的萤火虫种群，并引入惯性权重函数动态修正移动步长，生成基于数论佳点集理论萤火虫算法，并从理论上分析算法的有效性；其次，将GPSGSO算法与BPNN相结合构建并行集成学习算法，实现两种算法的并行交互集成.最后，将并行集成学习算法应用于农业干旱灾害预测中，构建基于GPSGSO-BPNN并行集成学习算法的旱情预测模型.通过8个Benchmark函数验证了GPSGSO算法在收敛速度、计算精度及稳定性等方面的有效性.同时，以皖北农业干旱气象数据作为仿真数据，实验结果表明GPSGSO-BPNN算法在计算速度、精度及稳定性方面较传统BPNN、GSO-BPNN及GA-BPNN等算法有较明显的优势，提高了旱情等级预测的准确性.

论文研究-基于改进PSO的保障性社区公共服务设施配置空间优化研究.pdf

论文研究-基于改进PSO的保障性社区公共服务设施配置空间优化研究.pdf,  近年来，房地产价格持续快速上涨，居民住房问题日益突出，为了缓解中低收入居民住房问题，政府兴建了大批保障性社区.而当前保障性社区公共服务设施普遍存在配置不完善，供给滞后，低效与供给过剩同时存在的问题，导致人口入住过程缓慢，入住率低.这不仅影响到居民的生活质量，同时也影响到保障效果的实现及和谐社会的构建.文章以上海市保障性社区为研究对象，在多目标约束条件下，构建了可以清晰表达保障性社区公共服务设施配置空间的多目标微粒群算法（particle swarm optimization，PSO）优化模型，并基于所构建模型，实证分析保障性社区公共服务设施配置优化模拟，在此基础上求出了公共服务设施最优配置方案，这对于提高保障性社区公共服务设施配置的科学性和合理性，完善社区公共服务设施的配置理论，具有较大的理论意义和实践意义.

论文研究-基于多尺度特征融合的SAR图像分割.pdf

摄像机标定是三维重构中最关键的一步，它的精度直接决定了三维重构结果的逼真程度。为了能够提高摄像机标定的精度，克服传统优化算法易陷入局部最小，反投影误差大等缺点，首次将量子粒子群优化算法（Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization，QPSO）应用于摄像机标定中。该方法利用传统的线性方法求得初始值，利用QPSO对初始值进行优化。实验数据表明，基于QPSO的摄像机标定的平均反投影误差小于一个像素，是一种可行的方法，且与智能优化算法PSO相比，基于QPSO的摄像机标定具有更小的误差。

论文研究-Spectrum Allocation in Cognitive Radio with Particle Swarm Optimization Algorithm.pdf

基于粒子群优化算法的认知无线电频谱分配，张洁，吕铁军，认知无线电是提高频谱利用率重要手段，而频谱分配是认知无线电实现中的关键技术之一。本文中考虑的频谱分配问题是在认知用户功率

论文研究-A Novel Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm.pdf

一种新的混合粒子群优化算法，周雅兰，王甲海，本文提出了一个混合粒子群优化算法的框架，称为HQGPSO。所提出的算法合理地结合了量子粒子群优化中的量子比特演化搜索和遗传粒子群

论文研究-我国核型集群创新网络的多agent仿真研究.pdf

从分析焦点企业最终产品对创新网络的影响出发，采用多agent方法构建创新网络主体适应性模型，应用Swarm平台在现实与改良环境下对网络演化过程进行了仿真，并采用Ucinet软件对仿真结果进行绘图与分析。结果证明了此类集群创新网络复杂性随最终产品复杂性提高而提高，以及两种改良环境下演化结果远优于现实环境。说明了焦点企业最终产品系统对于集群创新网络演化过程影响重大，以及为此类集群企业提供创新融资渠道，并吸引国外企业加入本地集群势在必行。

论文研究-基于多智能体的虚拟企业群协同生产调度模式研究.pdf

为了实现虚拟企业群的协同生产调度, 提高企业群整体运作水平, 建立了基于多智能体的虚拟企业群制造企业生产调度模型, 分析了生产计划调度及信息交互作用。在企业协同层, 提出了基于多目标和价格协商的供应商选择过程, 确定了合作伙伴的初选过程方法, 企业层采用了基于EDD SCR规则组合确定企业任务分配, 并为所有订单任务确定交货期, 各车间层则根据企业层的生产计划进行车间生产调度安排。最后, 运用Swarm仿真软件平台对案例进行仿真分析, 验证了提出的生产调度模式可以有效提高各企业的车间负载率, 并使车间负载率在短时间内达到稳定状态, 从而合理有效地利用企业资源。

论文研究-复杂系统多智能体建模的博弈进化仿真.pdf

采用基于复杂系统多智能（Multi-Agent）体的整体建模仿真方法，利用Swarm仿真软件平台建立进化博弈仿真模型（EGM），对该模型进行了描述和定义，运用EGM对各类对称博弈模型进行仿真运行，并对结果进行分析。仿真结果表明在不同类型的对称博弈中初始策略选择概率和收益矩阵对动态稳定策略的获得有不同的影响，在给定不同的收益矩阵和初始策略选择概率下可以获得不同的进化稳定策略。