应急环境下面向系统演化的集体行为的涌现计算

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60974076
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    31.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本项目按照问题导向的原则,以应急环境为问题背景,以社会经济系统这类具有代表性的复杂系统为讨论对象,围绕其产生、运行和成长等系统演化的主要阶段,以原理阐释为主要目标,以主体仿真为实现手段,针对群体的典型集体行为进行涌现计算的前沿研究。主要内容包括:①围绕应急供应链的自发形成过程,提出基于聚集行为的组织结构生成方法;②模拟以同步集体行为为基础的群体事件演化过程,明确其内部作用原理;③针对网络环境下的舆论信息传播,分析群体事件中的扩散动力学特性及其网络涌现现象;④概括系统演化过程中的集体行为的共性特点,提炼形成涌现计算的近邻作用趋优原理。本项目研究旨在深入探讨应急环境下系统演化过程中的集体行为涌现现象的形成机制和作用原理,揭示其内在规律,促进应急管理研究的深化,推动现代系统科学和系统工程的发展,力图为复杂系统问题求解提供新的支持手段,既有充分的学术价值,又有迫切的现实需求,其重要意义不言而喻。

结项摘要

本项目以应急环境为问题背景,以应急供应链这样的典型经济系统和群体事件这样的典型社会系统为讨论对象,以原理阐释为主要目标,以Agent仿真为实现手段,深入探讨面向系统演化的集体行为涌现现象的形成机制和作用原理,旨在揭示其内在规律,为复杂系统问题求解提供有效的理论指导和新的支持手段。其研究构想力图实现多学科之间的交叉,充分体现系统科学与系统工程的学科特色。. 按照项目计划书中所列内容(与申请书一致),循序渐进,逐步深入,形成了本项目研究的3个主攻方向:一是探究基于集体行为的涌现计算原理,主要包括基于蚁群劳动分工的合作涌现原理和基于空间博弈的合作进化原理;二是以群体事件为背景,研究网络环境下的信息传播,分析复杂系统的动态行为和演化过程;三是以扰动环境下的供应链为背景,探讨应急状况下供应链协调的有关问题。. 经过项目组成员3年来的努力工作,在上述3个主攻方向上都取得了明显进展和重要成果,主要体现在以下几个方面:. 1. 采用问题导向的研究范式,针对典型问题背景引入蚁群劳动分工机制,通过行为建模与仿真,揭示了基于蚁群劳动分工的合作涌现原理。. 2. 深入研究了虚拟社区中的谣言传播、互联网中的恶意软件传播、网络群体事件信息传播和网络游戏产品扩散问题,揭示了网络环境下信息传播的有关规律。. 3. 针对扰动环境建立了若干供应链协调模型,通过理论分析和仿真实验得到了一系列重要结论;研究了具有双源渠道的闭环供应链生产计划中的干扰问题,提出了一种有效的干扰恢复模型。. 本项目成果丰富充实,形式多样,总计30余项,包括:①获得省部级自然科学奖2项(高等学校科学研究优秀成果奖自然科学奖二等奖和湖北省自然科学奖三等奖各1项);②撰写完成的学术专著《面向复杂系统的群集智能》获得国家科学技术学术著作出版基金资助,已提交科学出版社出版;③发表学术期刊论文17篇(含已录用论文1篇),包括国际期刊论文7篇(其中SCI收录4篇);④发表国际学术会议论文4篇,均为EI收录;⑤完成博士学位论文5篇,均已答辩并获得工学、理学或管理学博士学位;⑥在国际学术会议上作特邀报告1次。上述发表的21篇学术期刊和国际学术会议论文中,SCI收录4篇,EI收录12篇。.

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(1)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
A simulation approach to the control mechanism of individual and web site in malware spread
恶意软件传播中个人和网站控制机制的模拟方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Intelligent Automation and Soft Computing
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    肖人彬;龚晓光;于同洋
  • 通讯作者:
    于同洋
MODELING AND SIMULATION OF ANT COLONY'S LABOR DIVISION WITH CONSTRAINTS FOR TASK ALLOCATION OF RESILIENT SUPPLY CHAINS
弹性供应链任务分配约束下的蚁群分工建模与仿真
  • DOI:
    10.1142/s0218213012400143
  • 发表时间:
    2012-06-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Xiao, Renbin;Yu, Tongyang;Gong, Xiaoguang
  • 通讯作者:
    Gong, Xiaoguang
A chaotic PSO approach to multi-mode resource-constraint project scheduling with uncertainty
不确定性多模式资源约束项目调度的混沌PSO方法
  • DOI:
    10.1504/ijcse.2011.041207
  • 发表时间:
    2011-01-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE AND ENGINEERING
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Chen, Weiming;Xiao, Renbin;Lu, Hongzhi
  • 通讯作者:
    Lu, Hongzhi
Modeling and intelligent solving of foodstuffs distribution VRP based on disruption management
基于中断管理的食品配送VRP建模与智能求解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Computer Applications in Technology
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    许德刚;肖人彬
  • 通讯作者:
    肖人彬
基于VRP-DM的粮油配送优化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许德刚;肖人彬
  • 通讯作者:
    肖人彬

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其他文献

不确定环境下的消费类电子产品闭环供应链的自适应协调
  • DOI:
    --
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    肖人彬
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具有异质风险厌恶参与者的非线性古诺双头垄断中的混沌动力学
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    余睿武;肖人彬
  • 通讯作者:
    肖人彬
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    龚晓光;于同洋;肖人彬
  • 通讯作者:
    肖人彬
数据驱动的产品创新设计研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖人彬;林文广
  • 通讯作者:
    林文广
信息不对称下多供应商与单零售商的退货策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    工业工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱琳琳;肖人彬
  • 通讯作者:
    肖人彬

其他文献

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AI项目思路

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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