【摘 要】
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企业间知识转移是一个复杂的演化过程,当前研究主要集中在理论分析上,通过建模和仿真研究其演化过程的成果尚不多见。从任务需求的角度出发,提出了一种多主体企业间知识转移模型——MASKT(multi-agent system knowledge transfer)模型。该模型引入了强化学习机制及学习对象选择机制,并基于知识收益度对知识转移效果进行了评价。仿真结果表明,强化学习及学习对象选择机制能使企业的
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
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企业间知识转移是一个复杂的演化过程,当前研究主要集中在理论分析上,通过建模和仿真研究其演化过程的成果尚不多见。从任务需求的角度出发,提出了一种多主体企业间知识转移模型——MASKT(multi-agent system knowledge transfer)模型。该模型引入了强化学习机制及学习对象选择机制,并基于知识收益度对知识转移效果进行了评价。仿真结果表明,强化学习及学习对象选择机制能使企业的知识收益趋于最大化,企业间的知识势差与知识收益的关系呈倒U型结构。
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为尽可能减少由于自然灾害导致铁路运输受阻甚至中断情况下受影响的列车数,提出了对现有列车运行方案以抗毁性优化为目标的量化分析方法。首先基于当前列车运行方案建立列车运行网络模型,该模型以实际铁路站点为节点,以实际铁路线为边,以每条边开行的列车数量为边权重;随后提出了一个称之为度权效应的抗毁性评价指标,并以该评价指标为目标函数,使用改进粒子群算法对网络权重进行优化。仿真结果得出了优化前后列车运行网络的抗
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