骆剑彬
- 作品数：13 被引量：21H指数：2
- 供职机构：福州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论理学建筑科学更多>>
- 一种在Multi-Agent系统中协调形成策略的框架
- 2008年
- 通过对BDI属性的刻画让Agent个体理智行为是多Agent系统中研究的一个重要方向。为了在开放系统中理智行为,模型在传统BDI逻辑的基础上结合了ATL语言中的一些概念。进一步地,为了体现Agent个体的自主性,分别定义了环境状态转换函数与私人状态转换函数。在该框架中,Agent个体通过一些必要的步骤,就可以适应环境,计算出更有助于自己达到目标的策略。
- 林耀海胡山立骆剑彬
- 关键词：BDIATL一致性
- 基于势结构的任一时间联盟结构生成算法被引量：5
- 2008年
- 联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题.人们寻求能极大化联盟值总和的联盟结构,但通常情况下可能的联盟结构的数目太大,以致不允许进行穷尽搜索而找出最优解.Sandholm等人已经证明,要建立最坏情况下的限界K(n),搜索联盟结构图的最底两层是必要且是充分的.Dang等人给出的算法是所见到的第1个不以层为单位的搜索算法,对于较小的限界明显地优于Sandholm等人给出的算法.深刻分析了联盟结构间的关系,采用更小的搜索粒度(势结构),提出基于势结构的任一时间算法,在搜索最底两层及顶层后,进一步搜索势结构集合CCS(n,b)对应的未搜索过的联盟结构,渐进地给出越来越低的限界,大大改进了Sandholm等人(快1035倍,当n=100,K=2)和Dang等人(快1018倍,当n=100,K=3)的工作.
- 苏射雄胡山立郑盛福林超峰骆剑彬
- 关键词：多AGENT系统联盟形成势结构特征函数
- 一种Spark云计算平台下的结构物理参数辨识方法
- 本发明涉及一种Spark云计算平台下的结构物理参数辨识方法，包括以下步骤：步骤S1：建立结构的数值模型；步骤S2：利用多个加速度传感器对结构的振动信息进行采集，获取结构层间的加速度数据；步骤S3：在结构质量已知情况下，对...
- 骆剑彬姜绍飞麻胜兰任晖
- 文献传递
- 资源约束下基于离散粒子群算法求解多Agent资源结盟博弈问题
- 针对资源结盟博弈(CRGs,Coalitional Resource Games)中自治Agent结盟问题,每个Agent占有的资源不足以满足其目标要求,Agent通过建市联盟可以相互合作.各自实现目标。求解CRGs稳定...
- 骆剑彬胡山立林耀海
- 关键词：离散粒子群算法
- 文献传递
- 任一时间面向任务联盟结构生成算法
- 联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题。目前,大多数学者都在CFG下研究联盟结构生成问题。然而,在很多实际应用中,联盟的形成往往是为了完成任务集中某些任务.但是,在CFG中并没有把联盟和任务一起考虑.显然,加入任务后...
- 骆剑彬胡山立苏射雄林耀海
- 关键词：多AGENT系统联盟结构势结构
- 文献传递
- 资源约束下基于离散粒子群算法求解多Agent资源结盟博弈问题被引量：2
- 2008年
- 针对资源结盟博弈(CRGs,Coalitional Resource Games)中自治Agent结盟问题,每个Agent占有的资源不足以满足其目标要求,Agent通过建立联盟可以相互合作,各自实现目标。求解CRGs稳定联盟及其可达目标集的问题是一个NP-完全问题,由于可能的联盟数目随着Agent数目呈指数增长,需要设计高效的搜索算法。通过引入离散粒子群算法解决CRGs中自治Agent结盟问题。
- 骆剑彬胡山立林耀海
- 关键词：AGENT离散粒子群算法
- 基于云计算的框架结构参数并行辨识算法
- 大型复杂结构健康监测(Structural Health Monitoring,SHM)系统的安装产生了海量监测数据,传统结构分析与数据处理技术,使得监测数据得不到实时分析处理,导致不能及时评估结构工作状态并进行危险预警...
- 任晖姜绍飞骆剑彬
- 关键词：分布式并行计算
- 一种Spark云计算平台下的结构物理参数辨识方法
- 本发明涉及一种Spark云计算平台下的结构物理参数辨识方法，包括以下步骤：步骤S1：建立结构的数值模型；步骤S2：利用多个加速度传感器对结构的振动信息进行采集，获取结构层间的加速度数据；步骤S3：在结构质量已知情况下，对...
- 骆剑彬姜绍飞麻胜兰任晖
- 文献传递
- 基于联盟组合的给定限界联盟结构生成算法
- 2011年
- 通过分析联盟之间的关系,提出了基于联盟组合的给定限界联盟结构生成算法.根据给定的限界k(n)≥2,在搜索最底两层及顶层后,只要再搜索联盟组合势结构CCCS(n,k)对应的联盟结构就能达到给定的限界,并给出构造对应联盟结构的方法.
- 骆剑彬
- 关键词：联盟组合联盟结构多AGENT系统
- 基于声呐成像的水下桩墩表观病害深度学习与智能检测被引量：14
- 2021年
- 声呐成像检测水下桩墩表观病害时,其图像与光学图像的病害特征存在较大差异,病害的位置和类型需要人工识别且易出错。为解决这个问题,提出基于声呐成像的水下桩墩表观病害深度学习与智能检测方法。首先对水下实桥桩墩以及试验模型进行声呐扫描获取大量图像,并分析声呐图像中的病害特征;然后对Faster R-CNN框架下VGG16网络模型进行改进,采用水平、垂直等线性变换实现原始声呐图像的数据增强,对深度学习模型进行近似联合优化训练,用一定概率保证率的矩形识别框实现水下桩墩多类病害的分类定位;最后选取150幅未参与训练的声呐图像进行识别,验证所提出方法的有效性,并通过混淆矩阵、精确率、召回率、准确率以及F1值等评价指标对识别方法性能进行研究。研究结果发现,桩墩孔洞、剥落和位移等病害以及无病害类型的识别结果的总体准确率为88.3%,F1值分别为90.1%、84.9%、78.7%和94.6%,平均F1值为87%。这说明该方法在水下桩墩表观病害识别、定位以及自动化处理方面是可行、有效的,为桥梁水下桩墩表观病害的图像处理、智能化检测与桥梁安全评估提供技术支撑。
- 骆剑彬姜绍飞沈圣陈建腾
