788 resultados para agent-based simulation
Resumo:
Em um ambiente virtual, construído com o uso de tecnologia computacional, encontram-se presentes entidades virtuais inseridas em um espaço tridimensional, que é utilizado para a simulação de processos críticos, como os acidentes radiológicos. A pronta detecção de um acidente radiológico e a determinação da sua possível extensão são fatores essenciais para o planejamento de respostas imediatas e de ações de emergência. A integração das representações georeferenciadas do espaço tridimensional, com modelos baseados em agentes autônomos, com o objetivo de construir ambientes virtuais que tenham a capacidade de simular acidentes radiológicos é a proposta dessa tese. As representações georeferenciadas do espaço tridimensional candidatas são: i)as representações espaciais usadas nos sistemas de informações geográficas (SIG) e ii) a representação adotada pelo Google MapsTM. Com o uso deste ambiente pode-se: quantificar as doses recebidas pelas pessoas; ter uma distribuição espacial das pessoas contaminadas; estimar o número de indivíduos contaminados; estimar o impacto na rede de saúde; estimar impactos ambientais; gerar zonas de exclusão; construir cenários alternativos; treinar pessoal técnico para lidar com acidentes radiológicos.
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Este trabalho está inserido no campo da Geomática e se concentra, mais especificamente, no estudo de métodos para exploração e seleção de rotas em espaços geográficos sem delimitação prévia de vias trafegáveis. As atividades que poderiam se beneficiar de estudos desse tipo estão inseridas em áreas da engenharia, logística e robótica. Buscou-se, com as pesquisas realizadas nesse trabalho, elaborar um modelo computacional capaz de consultar as informações de um terreno, explorar uma grande quantidade de rotas viáveis e selecionar aquelas rotas que oferecessem as melhores condições de trajetória entre dois pontos de um mapa. Foi construído um sistema a partir do modelo computacional proposto para validar sua eficiência e aplicabilidade em diferentes casos de estudo. Para que esse sistema fosse construído, foram combinados conceitos de sistemas baseados em agentes, lógica nebulosa e planejamento de rotas em robótica. As informações de um terreno foram organizadas, consumidas e apresentadas pelo sistema criado, utilizando mapas digitais. Todas as funcionalidades do sistema foram construídas por meio de software livre. Como resultado, esse trabalho de pesquisa disponibiliza um sistema eficiente para o estudo, o planejamento ou a simulação de rotas sobre mapas digitais, a partir de um módulo de inferência nebuloso aplicado à classificação de rotas e um módulo de exploração de rotas baseado em agentes autônomos. A perspectiva para futuras aplicações utilizando o modelo computacional apresentado nesse trabalho é bastante abrangente. Acredita-se que, a partir dos resultados alcançados, esse sistema possa ajudar a reduzir custos e automatizar equipamentos em diversas atividades humanas.
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O Estado do Rio de Janeiro possui indicadores de produção muito baixos na realização de exames de câncer de mama. Na tentativa de melhorar o acesso aos exames, principalmente em regiões com baixa densidade populacional onde a aquisição de mamógrafos não é custo-efetiva, o uso da mamografia móvel é uma alternativa para aumentar a execução de exames de rastreamento de câncer de mama. O objetivo desta pesquisa é a construção de um modelo computacional para definir a alocação de mamógrafos móveis. O Modelo considera as variáveis associadas com os custos e prazos, indicando quando, onde e por quanto tempo, as unidades móveis de mamografia devem permanecer em cada cidade. O modelo foi construído no software de modelagem e simulação Anylogic, usando técnicas de modelagem baseada em agentes. O principal resultado é determinar o percurso de cada veículo disponível, para oferecer a cobertura desejada em cada cidade. Todas as entradas são parametrizadas, permitindo simular diferentes cenários e fornecer informações importantes para o processo de tomada de decisão. O horizonte de tempo, número de mamógrafos (fixos e móveis), a cobertura desejada da população, a capacidade de produção de cada dispositivo, a adesão da população urbana e rural, entre outras variáveis, foram consideradas no modelo. Os dados da Região Serrana do Rio de Janeiro foram usados nas simulações, onde menos de metade das cidades possuem mamógrafos fixos. Com o modelo proposto foi possível determinar a distribuição de cada dispositivo físico e o número ótimo de unidades móveis de mamografia para oferecer cobertura à totalidade da população no ciclo de dois anos. O número de mamógrafos para oferecer cobertura de toda a população da região poderia ser reduzido pela metade com o modelo de alocação proposto neste trabalho. A utilização de mamografia móvel, em conjunto com a rede existente de mamógrafos fixos, procura maximizar a disponibilização de exames de testes de diagnóstico de câncer de mama no estado do Rio de Janeiro. O desenvolvimento de um modelo de roteamento que aperfeiçoa a cobertura de rastreio do câncer de mama é apresentado como um complemento importante na tentativa de melhorar o acesso à população residente em áreas urbanas e rurais dos municípios.
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In the fluid simulation, the fluids and their surroundings may greatly change properties such as shape and temperature simultaneously, and different surroundings would characterize different interactions, which would change the shape and motion of the fluids in different ways. On the other hand, interactions among fluid mixtures of different kinds would generate more comprehensive behavior. To investigate the interaction behavior in physically based simulation of fluids, it is of importance to build physically correct models to represent the varying interactions between fluids and the environments, as well as interactions among the mixtures. In this paper, we will make a simple review of the interactions, and focus on those most interesting to us, and model them with various physical solutions. In particular, more detail will be given on the simulation of miscible and immiscible binary mixtures. In some of the methods, it is advantageous to be taken with the graphics processing unit (GPU) to achieve real-time computation for middle-scale simulation.
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针对传统分布式入侵检测系统组件之间依赖程度大、系统不够健壮且入侵检测系统自身结构固定不能适应入侵的变化的问题,提出了一种基于Agent的自适应的分布式入侵检测系统(简称AAA-DIDS)·AAADIDS采用Agent概念重新构造系统的组件,改进了分布式入侵检测系统由于高层节点单一无冗余而产生的可靠性差的缺陷,从构造上克服了分布式入侵检测系统的脆弱性·同时,AAADIDS系统采用智能技术构建了自适应的入侵检测系统模型,增加了系统应对入侵行为变化的智能性·AAA-DIDS系统相对于传统的分布式入侵检测系统有效地提高了系统自身的可靠性和针对外界变化的适应能力·
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传统的软件过程模型大多是静态的、机械的、被动的,它们要求软件工程人员在描述软件过程时预期所有可能发生的情况,并且显式地定义这些问题的解决方案.当软件过程所处的环境发生变化时,软件过程无法自适应地对这些变更作出相应的调整.提出了一种基于Agent的自适应软件过程模型.在这种软件过程模型中,软件过程被描述为一组相互独立而对等的实体——软件过程Agent.这些软件过程Agent能够对软件过程环境的变化主动地、自治地作出反应,动态地确定和变更其行为以实现软件开发的目标.
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现有的Web服务容错侧重于通过扩展Web服务标准来提供容错能力.由于Web服务标准体系本身不断发展变化,并且标准之间的兼容性问题依然存在,使得这些研究成果的可实施性较弱.文章提出一种基于移动Agent的复合Web服务容错模型--MAFTM模型,从系统层次而非标准层次来解决复合Web服务的容错问题.首先说明基于移动Agent的工作流与复合Web服务的关系.在此基础上,给出MAFTM模型,包括故障类型、复制机制、"exactly once"语义和一致性算法,并证明MAFTM模型的正确性.
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1 引言多Agent系统是由若干具有一个或多个目标的Agent按照一定的信息关系和控制关系以及问题求解能力的分布模式组成的系统,它主要研究一组在逻辑上或物理上分离的Agent之间行为的协调。目前,多Agent系统已应用于诸如空中交通控制、电子商务、通讯网络管理和作业调度等生产实际领域。Agent技术应用到实际领域时映射的对象一般有
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以某汽车变速箱装配生产线制造系统为背景,应用多Agent制造及Holon制造模式改造传统装配生产线以提升其柔性与重构能力·针对基于agent与holon混合思想的可重构装配生产线的基础框架与实现等理论提供分析验证环境,提出应用数字制造技术构建面向可重构装配线的数字仿真验证平台·在分析面向重构装配线的仿真平台功能特征的基础上,构建了数字仿真验证平台的框架·研究了仿真平台开发中的系统集成、可视化仿真、可重构装配线性能分析等关键技术,最后给出了仿真平台的实例系统·
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进行一个多装配机器人系统 DAMAS的模型研究 ,介绍离散事件动态系统的重要建模工具 Petri网 ,提出解决模型复杂性的有效方法 ,建立了系统中各个 Agent及整个系统的 Petri网模型 ,对这些模型及相互间的交互模型进行了重要的活性和有界性分析 ,对多机器人系统的协作机制进行了验证分析。
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进行了基于Agent的机器人新型控制器模型研究 ,在指出传统机器人控制器的缺陷基础上首先介绍了机器人控制器适应先进制造要求的发展方向 ,在此基础上详细介绍了提出的基于Agent的机器人新型控制器模型 ,对于开发未来的开放化机器人控制器具有重要的指导意义。
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本文针对基于Agent的分布协作式多机器人装配系统——DAMAS的特点,在原有工作的基础上,提出了网络环境下基于Agent的路径规划思想,重新定义Agent各功能模块的内容,建立系统中的通讯机制.同时,介绍了系统进行路径规划的工作过程,给出了路径规划器的规划算法
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The newly formed Escape and Evacuation Naval Authority regulates the provision of abandonment equipment and procedures for all Ministry of Defence Vessels. As such, it assures that access routes on board are evaluated early in the design process to maximize their efficiency and to eliminate, as far as possible, any congestion that might occur during escape. This analysis can be undertaken using a computer-based simulation for given escape scenarios and replicates the layout of the vessel and the interactions between each individual and the ship structure. One such software tool that facilitates this type of analysis is maritimeEXODUS. This tool, through large scale testing and validation, emulates human shipboard behaviour during emergency scenarios; however it is largely based around the behaviour of civilian passengers and fixtures and fittings of merchant vessels. Hence there existed a clear requirement to understand the behaviour of well-trained naval personnel as opposed to civilian passengers and be able to model the fixtures and fittings that are exclusive to warships, thus allowing improvements to both maritimeEXODUS and other software products. Human factor trials using the Royal Navy training facilities at Whale Island, Portsmouth were recently undertaken to collect data that improves our understanding of the aforementioned differences. It is hoped that this data will form the basis of a long-term improvement package that will provide global validation of these simulation tools and assist in the development of specific Escape and Evacuation standards for warships. © 2005: Royal Institution of Naval Architects.
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This paper presents a novel approach based on the use of evolutionary agents for epipolar geometry estimation. In contrast to conventional nonlinear optimization methods, the proposed technique employs each agent to denote a minimal subset to compute the fundamental matrix, and considers the data set of correspondences as a 1D cellular environment, in which the agents inhabit and evolve. The agents execute some evolutionary behavior, and evolve autonomously in a vast solution space to reach the optimal (or near optima) result. Then three different techniques are proposed in order to improve the searching ability and computational efficiency of the original agents. Subset template enables agents to collaborate more efficiently with each other, and inherit accurate information from the whole agent set. Competitive evolutionary agent (CEA) and finite multiple evolutionary agent (FMEA) apply a better evolutionary strategy or decision rule, and focus on different aspects of the evolutionary process. Experimental results with both synthetic data and real images show that the proposed agent-based approaches perform better than other typical methods in terms of accuracy and speed, and are more robust to noise and outliers.