16、动态决策中的合作与态势感知

动态决策中的合作与态势感知

1. 背景

现代组织在处理动态复杂情况时,通常在地理和知识层面上是分散的。对于研究人员和组织来说,理解不同的通信架构如何影响动态系统的控制过程和结果至关重要。不同的通信结构和组织安排,一方面会影响不同分布式单元之间的合作过程,另一方面也会影响指挥团队内部的合作与态势感知。

研究表明,在处理大型动态环境时,分层组织安排比全连接组织能带来更好的绩效。在分层组织中,大量信息集中在中心人物手中,此人能够形成全局环境的图像,即所谓的第二时间尺度,而不仅仅是局限于局部视角。在一些实验中,高级人员需要同时在操作层面组织自己的单元,并协调其他单元以实现共同目标,这要求协调者同时在两个时间尺度上工作,对注意力的要求更高。而在实际情况中,如应急协调中心、军事指挥控制和地下控制等场景,协调团队通常只专注于一个时间尺度,并将目标和信息分配给分层网络中的更高或更低层级,让他们考虑其他时间尺度。本次实验采用了基于Brehmer微观世界的微观世界设置,但组织在时间尺度上有明确的分离,旨在说明不同时间尺度之间的合作以及指挥团队内不同通信支持的效果。

2. 时间尺度内与时间尺度间的合作
2.1 组织的分层与时间尺度

尝试控制复杂动态系统的组织通常会采用分层结构,以便考虑不同的时间尺度。以处理大型火灾为例,消防员在现场灭火,他们将信息传递给基地的消防队长,队长再将信息传递给上级等。每一个更高的层级都能够考虑到过程的一个新的时间尺度。通常,较高的时间尺度有权指挥较低的时间尺度。通过这种组织方式,拥有更广泛信息的高层级人员可以指挥对那些低层级人员可能未知区域的行动。此外,高层级人员可以为低层级设定目标,使他们在自己的时间尺度内合作处理符合高层级

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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