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base-on-Java
- 本文以此为背景,提出了基于事件驱动的BDI agent实现体系结构,用信念(Belief)、事件(Event)、规划(Plan)等内部特征来描述软件agent,并给出了面向对象层次上的软件agent的UML模型,该模型定义了构成软件agent的四个对象:Agent、BeliefSet、Event、Plan 为描述这些对象及其交互关系,本文以java语言为基础,扩展出了能描述这四个对象的java类以及描述其交互关系-this background paper, based on Event-Dri
wangluogongchengkeshe
- 校园网络设计方案 ：1、要求设计理念先进，网络结构合理，满足实际的网络组建，并具有良好的可扩展性，适当为以后网络的升级做好准备。 2、保证某些重要楼宇的链路冗余，确保网络的稳定性。（可以适当扩展比如用生成树或者动态路由协议等来实现） 3、ip地址规划合理，既要满足实际网段的需要又不能浪费ip地址，并且尽可能的保证其连续性。 4、vlan划分既可以每楼层一个vlan又要考虑特殊情况（处于不同地域的同一个单位要同属于一个vlan） 5、保证多媒体等大流量情况下带宽的需求。（可以采用链
wangluo
- A. 布线系统将贯穿于1、2、3楼的各个平面。主要为话音、数据、图像等系统信号提供高性能传输路由。 B. 作为一个综合性的线路平台，应具有最大的兼容性和开放性，可满足各类型通讯及计算机等的传输需要和网络结构，提供一个标准化、高带宽、低成本的网路环境。 C. 系统应具有开放的模块化结构，可灵活地进行资源分配，线路管理、变更和扩展。 D. 系统应提供一个安全、有序、便于管理的设备安装及连接环境，可快捷简便地进行系统安装和运行。 E. 在充分考虑目前应用情况下，以高起点和适度超前的原则
Virtual-Human-Path-Planning
- ：在栅格中使用经典的Dijkstra 算法进行路径规划有计算量大、规划时间长、进行扩展判断的节点个数多等缺点-: Using the grid classical Dijkstra algorithm path planning have large computation, planning for a long time, determine the number of nodes expanded more disadvantages
RRT-algorithmtype
- 针对基本快速扩展随机树(RRT)算法存在搜索过于平均、效率低下、用时较长的缺陷，提出了一种偏向目标型的改进型RRT算法。这种算法在生成随机点时以一定概率选择最终目标点作为局部目标点，使树的扩展有一个趋向于最终目标点的趋势，从而加快了算法的收敛速度，优化了规划路径-For basic fast Random Tree (RRT) search algorithm exists too mean, inefficient, long time with defects, we proposed a
Multistage-distribution-network-t
- 智能电网环境下多级分销网络扩容规划，一种新型多级智能配电网扩展规划模型 （MSDNEP）在车辆到电网（V2G）和故障通道指示器（FPI）的存在下在多目标中 优化框架。 应扩大分销网络，以增加负荷 最好的方式可能。-Multistage distribution network expansion planning under smart grids environment
nkigt
- 用MATLAB编写的遗传算法路径规划，快速扩展随机生成树算法，算法优化非常好，几乎没有循环。- Genetic algorithms using MATLAB path planning, Rapid expansion of random spanning tree algorithm, Algorithm optimization is very good, almost no circulation.