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基于动态服务合成的应用型服务网格框架研究

计算机集成制造系统 2006年第8期12卷 1327-1333页

作者：倪晚成刘连臣吴澄刘伟清华大学国家CIMS工程技术研究中心北京100084 北京理工大学自动控制系北京100081

为实现应用型服务网格资源的协同共享,提出了基于动态服务合成的应用型服务网格实现框架。该框架通过将网格内多个简单服务有效集成为复杂的服务,将分散孤立的资源连通成逻辑上的整体,使其协同为用户提供更丰富的服务和更好的服务质量... 详细信息

为实现应用型服务网格资源的协同共享,提出了基于动态服务合成的应用型服务网格实现框架。该框架通过将网格内多个简单服务有效集成为复杂的服务,将分散孤立的资源连通成逻辑上的整体,使其协同为用户提供更丰富的服务和更好的服务质量。以动态服务合成为中心,按照从具体资源到用户请求自下而上的顺序,将动态服务合成框架划分为信息基础层、资源层、基本服务层、抽象服务层和任务层5个层次。通过对各层次子问题模型的逐个求解,实现底层资源协同共享。最后,给出了该框架在全国高校仪器设备和优质教育资源共享系统项目中的原型实例。

关键词：网格计算资源共享应用型服务网格动态服务合成

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基于概念关联程度的网格服务组合方法

清华大学学报（自然科学版） 2007年第10期47卷 1581-1585页

作者：倪晚成刘连臣吴澄刘伟清华大学国家CIMS工程技术研究中心北京100084 北京理工大学自动控制系北京100081

为克服自动服务组合在网格环境下性能低下的弱点,提出了基于领域本体的两阶段法(two phases method,TPM)。首先根据聚类规则将同类网格服务归并为一个抽象服务类,针对服务类进行组合;然后选择具体的网格服务替换第一阶段生成的组合方案... 详细信息

为克服自动服务组合在网格环境下性能低下的弱点,提出了基于领域本体的两阶段法(two phases method,TPM)。首先根据聚类规则将同类网格服务归并为一个抽象服务类,针对服务类进行组合;然后选择具体的网格服务替换第一阶段生成的组合方案中相应的服务类。TPM定义了基于领域本体的服务类关联程度,并根据关联关系构建服务组合图,将服务组合问题转化为最短路径问题,给出了基于Dijkstra贪婪搜索的组合算法及服务选择策略。通过实验与同类方法在计算效率、服务满意度和服务质量上进行了对比,实验结果证明TPM规模扩展性良好,并能提供一定的QoS保障。

关键词：服务组合网格服务领域本体概念关联程度

基于角色-页面模型的WEB用户访问控制方法

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计算机工程与应用 2006年第21期42卷 124-126页

作者：倪晚成刘连臣刘伟清华大学自动化系国家CIMS工程技术研究中心北京100084 北京理工大学自动控制系北京100081

论文以RBAC(Role-BasedAccessControl:基于角色的访问控制)理论为基础,利用B/S应用模式的特点,将WEB应用的业务逻辑和对应的显示逻辑进行合理的划分,通过控制应用系统各个页面对于不同用户角色的可见性,提出了基于角色—页面模型的Web... 详细信息

论文以RBAC(Role-BasedAccessControl:基于角色的访问控制)理论为基础,利用B/S应用模式的特点,将WEB应用的业务逻辑和对应的显示逻辑进行合理的划分,通过控制应用系统各个页面对于不同用户角色的可见性,提出了基于角色—页面模型的Web用户访问权限的控制方法,简化了RBAC模型的实现。该方法能够减少Web应用开发中繁琐的逻辑判断代码,方便应用系统的实施,并在“全国高校仪器设备和优质教育资源共享系统”中得到了应用。

关键词： RBAC 角色-页面模型 WEB应用访问控制

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兵棋推演态势认知的态势数学表达方法

系统工程与电子技术 2024年

作者：潘晨辉鲜勇马培洋倪晚成赵晓楠李少朋火箭军工程大学导弹工程学院中国科学院自动化研究所清华大学自动化系

当前兵棋推演态势分析困难，为了满足态势认知智能化需求，本文提出一种面向兵棋推演战场态势认知的机器学习数据集规范化构建方法。以陆军战术兵棋推演为研究对象，基于特征工程分析了其战场态势关键要素，提出一种分层栅格化的战场态... 详细信息

当前兵棋推演态势分析困难，为了满足态势认知智能化需求，本文提出一种面向兵棋推演战场态势认知的机器学习数据集规范化构建方法。以陆军战术兵棋推演为研究对象，基于特征工程分析了其战场态势关键要素，提出一种分层栅格化的战场态势特征表达模型。采用等间隔时间关联模式对兵棋推演过程数据进行滑动切片、映射变换，解决了兵棋数据结构不统一、特征标签不均衡以及数据变换保真困难等问题，实现了样本的自动收集与存储。构建并公开了包含26万个样本的数据集MCD-SC，实验表明采用本文映射模型构建的数据集主观色彩少，数据保真效果好，数据集采集过程自动且高效，数据集一致性好。

关键词：兵棋推演特征表达态势认知机器学习数据集

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网格工作流中基于商品市场的服务选择

计算机应用 2007年第12期27卷 2973-2975页

作者：倪晚成刘连臣吴澄清华大学国家CIMS工程技术研究中心北京100084

服务选择是网格工作流的重要环节。针对现有W eb服务组合方法对服务质量(QoS)贪婪索取而不利于网格资源有效利用的问题,提出基于商品市场的"按需"网格服务选择方法:根据面向工作流全局的评价模型,以服务使用者需求为约束条件,将服务选... 详细信息

服务选择是网格工作流的重要环节。针对现有W eb服务组合方法对服务质量(QoS)贪婪索取而不利于网格资源有效利用的问题,提出基于商品市场的"按需"网格服务选择方法:根据面向工作流全局的评价模型,以服务使用者需求为约束条件,将服务选择建模为0-1多维背包问题;并引入经济学中的"价格—供需关系"改进了服务选择模型。仿真实验表明:基于商品市场的服务选择均衡了系统负载,有利于网格资源的高效利用。

关键词：服务选择商品市场网格工作流 0-1多维背包问题

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Web服务组合方法综述

计算机工程 2008年第4期34卷 79-81页

作者：倪晚成刘连臣吴澄清华大学国家CIMS工程技术研究中心北京100084

Web服务组合通过重用已有的Web服务满足用户高质量的应用需求,是面向服务架构研究领域的热点问题。该文对当前Web服务组合的研究现状进行了综述,分析了WSC的概念和实现框架。根据研究侧重点及其依赖的技术基础,将WSC方法归为两大类别—... 详细信息

Web服务组合通过重用已有的Web服务满足用户高质量的应用需求,是面向服务架构研究领域的热点问题。该文对当前Web服务组合的研究现状进行了综述,分析了WSC的概念和实现框架。根据研究侧重点及其依赖的技术基础,将WSC方法归为两大类别——基于工作流、状态演算和进程代数模型描述的过程驱动的组合方法和基于语义描述的自动服务组合方法。对WSC的评价模型及其研究与应用中所面临的挑战进行了论述。

关键词：面向服务架构 Web服务 Web服务组合

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人机对抗智能技术

中国科学：信息科学 2020年第4期50卷 540-550页

作者：黄凯奇兴军亮张俊格倪晚成徐博中国科学院自动化研究所智能系统与工程研究中心北京100190

人机对抗作为人工智能研究的前沿方向,已成为国内外智能领域研究的热点,并为探寻机器智能内在生长机制和关键技术验证提供有效试验环境和途径.本文针对巨复杂、高动态、不确定的强对抗环境对智能认知和决策带来的巨大挑战,分析了人机对... 详细信息

人机对抗作为人工智能研究的前沿方向,已成为国内外智能领域研究的热点,并为探寻机器智能内在生长机制和关键技术验证提供有效试验环境和途径.本文针对巨复杂、高动态、不确定的强对抗环境对智能认知和决策带来的巨大挑战,分析了人机对抗智能技术研究现状,梳理了其内涵和机理,提出了以博弈学习为核心的人机对抗智能理论研究框架;并在此基础上论述了其关键模型:对抗空间表示与建模、态势评估与推理、策略生成与优化、行动协同与控制;为复杂认知与决策问题的可建模、可计算、可解释求解奠定了基础.最后,本文总结了当前应用现状并对未来发展方向进行了展望.

关键词：人工智能人机对抗机器学习智能博弈认知决策

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兵棋推演的智能决策技术与挑战

自动化学报 2023年第5期49卷 913-928页

作者：尹奇跃赵美静倪晚成张俊格黄凯奇中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

近年来,以人机对抗为途径的智能决策技术取得了飞速发展,人工智能(Artificial intelligence, AI)技术AlphaGo、AlphaStar等分别在围棋、星际争霸等游戏环境中战胜了顶尖人类选手.兵棋推演作为一种人机对抗策略验证环境,由于其非对称环... 详细信息

近年来,以人机对抗为途径的智能决策技术取得了飞速发展,人工智能(Artificial intelligence, AI)技术AlphaGo、AlphaStar等分别在围棋、星际争霸等游戏环境中战胜了顶尖人类选手.兵棋推演作为一种人机对抗策略验证环境,由于其非对称环境决策、更接近真实环境的随机性与高风险决策等特点,受到智能决策技术研究者的广泛关注.通过梳理兵棋推演与目前主流人机对抗环境(如围棋、德州扑克、星际争霸等)的区别,阐述了兵棋推演智能决策技术的发展现状,分析了当前主流技术的局限与瓶颈,对兵棋推演中的智能决策技术研究进行了思考,期望能对兵棋推演相关问题中的智能决策技术研究带来启发.

关键词：兵棋推演人机对抗智能决策技术博弈学习

基于卷积神经网络的陆战兵棋战术机动策略学习

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系统仿真学报 2022年第10期34卷 2181-2193页

作者：徐佳乐张海东赵东海倪晚成中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院人工智能创新研究院北京100190 国防大学联合作战学院河北石家庄050000

针对从“人在回路”兵棋推演的复盘数据中提取推演者战术经验高价值知识的问题,提出一种基于深度神经网络从复盘数据中学习战术机动策略模型的方法。将战术机动策略建模为在当前态势特征影响下对目标候选位置进行优选的分类问题:梳理总... 详细信息

针对从“人在回路”兵棋推演的复盘数据中提取推演者战术经验高价值知识的问题,提出一种基于深度神经网络从复盘数据中学习战术机动策略模型的方法。将战术机动策略建模为在当前态势特征影响下对目标候选位置进行优选的分类问题:梳理总结影响推演者决策的关键认知因素,定义了由机动范围和观察范围等7个属性构成的基础态势特征,建立了带有正负样本标注的态势特征数据集;设计了基于卷积神经网络的分类器,以分类概率实现了单个棋子战术机动终点位置的预测。实验结果表明:该模型的预测准确率可达到78.96%,相比其他模型提高至少4.59%。

关键词：兵棋推演复盘数据战术机动策略态势特征卷积神经网络