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复杂任务中的协同信息查询行为研究

情报科学 2016年第9期34卷 129-133页

作者：李枫林吴敏武汉大学信息资源研究中心湖北武汉430072

信息查询行为与任务种类有很强的关联性。根据任务的分面分类方法抽取任务的典型特征,并藉此对复杂任务中信息查询行为规律及合作中的交互行为进行研究。问卷调查显示,面对复杂任务有两类态度和行为模式,并直接导致两种不同的信息查询... 详细信息

信息查询行为与任务种类有很强的关联性。根据任务的分面分类方法抽取任务的典型特征,并藉此对复杂任务中信息查询行为规律及合作中的交互行为进行研究。问卷调查显示,面对复杂任务有两类态度和行为模式,并直接导致两种不同的信息查询结果。在其后的半结构化访谈中对这两种类型人的行为进行了比较分析,得到其在任务认知、查询方法、协同行为及结果评价等方面的差异性特征。

关键词：协同信息查询复杂任务分面分类

面向云制造系统复杂任务请求的服务组合优化框架

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中国机械工程 2015年第8期26卷 1048-1057页

作者：刘波张自力西南大学重庆400715

为破解因多任务、强QoS约束及任务过量等因素导致云制造系统组合效果不佳的问题,研究并提出了面向复杂任务请求的全局优化策略框架。该框架以多任务全局优化、组合服务捆绑与共享为基本原则,提出了"单组合执行每任务"、"多组合执行每任... 详细信息

为破解因多任务、强QoS约束及任务过量等因素导致云制造系统组合效果不佳的问题,研究并提出了面向复杂任务请求的全局优化策略框架。该框架以多任务全局优化、组合服务捆绑与共享为基本原则,提出了"单组合执行每任务"、"多组合执行每任务"及"多组合执行多任务"三种组合模式并建立了问题模型,最后利用基于混合算子的矩阵编码遗传算法予以实现。实验结果表明,该框架能高效、高质量响应云制造系统的复杂任务请求。

关键词：云制造复杂任务服务组合优化全局策略

复杂任务型众包设计服务匹配与组合优选方法研究

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复杂任务型众包设计服务匹配与组合优选方法研究

作者：石志立重庆大学

学位级别：硕士

随着社会创新需求的不断增加,传统以企业主体为核心的创新模式已不能满足社会对个性化产品的需求。众包设计服务模式作为一种利用Internet汇聚社会分散创新资源的新型服务模式,为解决这一难题提供了新的解决思路。当前众包设计服务模式... 详细信息

随着社会创新需求的不断增加,传统以企业主体为核心的创新模式已不能满足社会对个性化产品的需求。众包设计服务模式作为一种利用Internet汇聚社会分散创新资源的新型服务模式,为解决这一难题提供了新的解决思路。当前众包设计服务模式的应用主要集中在简单型任务,而对于占据社会生产重要地位的复杂型任务,如何实现众包设计服务过程的服务资源精准匹配和服务资源组合的优化选择,是广大众包设计平迫切需要解决的重要问题。为此,本文在借鉴国内外已有研究成果的基础上,对复杂任务型众包设计服务资源匹配与优选方法进行了以下研究和探索。首先,分析众包设计服务资源特征、复杂任务型众包设计服务模式特征以及服务模式需求,在此基础上,建立复杂任务型众包设计服务资源匹配优选实现框架。其次,构建由专家子网、对象子网和知识子网组成的技术知识超网络模型,通过计算众包任务匹配过程中的对象关联度、知识关联度和超边关联度,运用超网络的贝叶斯推理方法为众包任务匹配合适的服务提供方。然后,构建一套包括服务时间I、服务成本I、服务能力I以及服务可靠性I的众包设计服务资源组合优选决策指标体系。结合服务需求方和服务提供方约束,建立众包设计服务资源组合优选决策模型,并采用NSGA-III算法对模型进行求解。最后,基于以上研究成果,开发一套复杂任务型众包设计服务资源匹配优选系统原型,对以上研究成果进行初步验证并取得了一定的应用效果。

关键词：复杂任务众包设计服务匹配组合优选超网络

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采用复合学习时间的复杂任务知识量测度

科技进步与对策 2016年第15期33卷 106-110页

作者：曹准李永建西南交通大学经济管理学院四川成都610031 四川省电力设计院四川成都610072

在总结知识量测度4类研究的基础上,指出其知识量计量原理对知识量测度结果影响的效度、信度与可比性。进而,依据知识方程和发生认识论描述了采用复合学习时间进行知识量(难度)测量的计量原理。然后,基于知识表达系统构建了知识量测度模... 详细信息

在总结知识量测度4类研究的基础上,指出其知识量计量原理对知识量测度结果影响的效度、信度与可比性。进而,依据知识方程和发生认识论描述了采用复合学习时间进行知识量(难度)测量的计量原理。然后,基于知识表达系统构建了知识量测度模型,探讨了有别于传统知识量测度的方法。最后,结合任务知识量测度进行了算例说明。

关键词：学习时间知识测度知识量复杂任务

应用混沌反向灰狼算法的多终端复杂任务调度策略

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中国测试 2024年第10期50卷 73-80页

作者：许富景杜少成张燕刘强山西大学自动化与软件学院山西太原030006

大型复杂机电设备或特种高危贵重物品仓储、运输过程常需要对设备状态及周围环境信息进行实时监控。而在监控过程中经常遇到多终端复杂任务协调难题,由于多终端任务调度是一个NP(non-deterministic polynomial)优化问题,高效的调度策略... 详细信息

大型复杂机电设备或特种高危贵重物品仓储、运输过程常需要对设备状态及周围环境信息进行实时监控。而在监控过程中经常遇到多终端复杂任务协调难题,由于多终端任务调度是一个NP(non-deterministic polynomial)优化问题,高效的调度策略可极大缩短调度等待时间。基于此,文章提出一种融合多种策略的灰狼调度方法,建立新的编码方式与离散空间映射,应用混沌系统不确定性初始化种群,以自适应惯性权重来平衡调度方法的全局优化性能与收敛速度,引入反向学习思想扩大算法寻优范围。实验结果表明调度方法将系统等待时间有效缩减10.06%,其终端负载及最小等待时间明显优于其他算法,验证了调度策略的有效性及优越性。

关键词：数据终端复杂任务灰狼算法调度策略

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面向复杂任务的视觉关系检测方法研究

面向复杂任务的视觉关系检测方法研究

作者：孙旭南京大学

学位级别：硕士

作为视觉和语言的桥梁,视觉关系检测（Visual Relationship Detection,VRD）旨在用一组形如＜主语,谓语,宾语＞的三元组描述图像或视频中的物体以及它们之间的关系,它能够为视觉描述生成、视觉问答等多媒体应用提供支撑,吸引了众多研究... 详细信息

作为视觉和语言的桥梁,视觉关系检测（Visual Relationship Detection,VRD）旨在用一组形如＜主语,谓语,宾语＞的三元组描述图像或视频中的物体以及它们之间的关系,它能够为视觉描述生成、视觉问答等多媒体应用提供支撑,吸引了众多研究者的关注。然而,早期的VRD研究仅涉及类别数量较少、语义粒度较粗的静态视觉关系,只能为内容较为简单的图像产生一般性视觉场景描述。为了提高VRD的实用性,研究者提出了多种特定类型的复杂VRD任务,包括针对大规模数据集的层次式图像视觉关系检测（Hierarchical Visual Relationship Detection,HVRD）、针对细粒度人-物交互关系的图像人-物交互检测（Human-Object Interaction Detection,HOID）以及针对视频内容理解的视频视觉关系检测（Video Visual Relationship Detection,VidVRD）。本文对上述复杂VRD任务分别进行了探索,主要工作包括:（1）本文提出了一种新型的基于语义概念层次的图像视觉关系检测。本文提出的HVRD将传统VRD中的一维类别空间扩展为包含不同抽象层级的语义概念层次,鼓励模型选择合适的抽象层级对关系进行描述,必要时通过牺牲语义具体性来避免错误预测。本文提出了一种新型的基于偏序嵌入的HVRD方法。该方法将层次式语义概念和关系特征嵌入到同一个偏序特征空间,通过度量二者之间的偏序距离同时产生不同抽象层级的候选关系预测,再通过对候选关系预测的语义具体度和预测风险进行折中来确定最终的结果。在本文构建的HVRD数据集上的实验结果显示,本文方法优于现有最好的基线方法。（2）本文提出了一种新型的基于多级调节网络的图像人-物交互检测。HOID是一种聚焦人与周围物体之间细粒度交互关系的VRD任务,需要模型利用人体姿态、上下文等信息进行理解。现有方法大多依赖图像的低层视觉特征来理解人-物交互中的复杂语义,二者之间较大的语义跨度导致现有方法性能欠佳。针对这一问题,本文提出了一种新型的多级调节网络,通过将人体结构知识、交互目标的位置和类别等空间语义先验与视觉特征融合以提高卷积神经网络的语义理解能力。该方法在公开数据集上取得了现有最好效果。（3）本文提出了一种新型的基于多模态特征融合的视频视觉关系检测。VidVRD是一种针对视频内容理解的VRD任务,需要对关系的时序属性进行分析。现有方法大多将注意力集中在如何为关系提取有效的时空特征表示而忽视了物体轨迹抽取以及多模态信息的重要性。为此,本文提出了一种新型的VidVRD方法,通过高效的物体轨迹检测以及基于时空特征和语言先验融合的关系识别,在大规模数据集上取得了优于现有最好方法的性能。

关键词：视觉关系检测复杂任务层次式视觉关系人-物交互视频视觉关系

带时间窗的复杂任务多机器人系统路径规划研究

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带时间窗的复杂任务多机器人系统路径规划研究

作者：张瑞杰陕西科技大学

学位级别：硕士

随着人们对智能制造相关技术的大力研发和投入以及“中国制造2025”的实施,智能制造的发展和进步已经逐渐体现在人们生活的各个方面,以移动机器人为代表的相关智能产品在工业自动化、智能工厂及配送等领域普遍可见。机器人的工作能力逐... 详细信息

随着人们对智能制造相关技术的大力研发和投入以及“中国制造2025”的实施,智能制造的发展和进步已经逐渐体现在人们生活的各个方面,以移动机器人为代表的相关智能产品在工业自动化、智能工厂及配送等领域普遍可见。机器人的工作能力逐渐提高,实际执行的任务也逐渐变得繁杂,单个机器人已难以实现现实的任务目标,因此多机器人协作完成复杂任务逐渐成为趋势,甚至在很多场景下的复杂任务需要多个具有不同功能的机器人共同协作完成。实际的生产或配送任务往往具有时效性,多机器人系统完成复杂任务不仅需要规划机器人的无冲突最优轨迹,而且需要准时到达任务区域。为解决这类带时间窗的复杂任务多机器人系统路径规划问题,本文将复杂任务划分为专属任务、协同任务、公共任务,并从多机器人系统任务分配、路径规划、冲突避免及软件仿真四个方面展开研究,提出了更加符合实际需求的多机器人轨迹规划方法。本文具体内容如下:（1）构建多机器人实际运行环境的方法研究:首先将多机器人系统已知的静态环境离散化,其次结合多机器人在相邻区域之间的移动特点,利用赋时着色Petri网的特点构建包含多类型机器人的系统模型,不仅能够清晰地表达环境信息而且适用于大多数环境。该方法不仅能满足复杂任务的时效性,而且为后续研究工作奠定了基础。（2）带时间窗的复杂任务多机器人系统全局协同路径规划方法研究:针对环境信息确定的多机器人系统,提出了一种混合整数线性规划方法,从全局规划层面求解不同类型机器人的路径规划问题。结合赋时着色Petri网的结构特性,该方法将复杂任务转化为一系列的线性约束,能够合理地规划不同种类机器人完成复杂任务的距离最短路径。（3）带时间窗约束的复杂任务多机器人系统冲突消解策略研究:针对多个机器人在同一时刻同一区域可能发生的冲突的问题,提出了一种基于启发式算法的冲突消解策略。通过对冲突路径进行时间调度实现冲突消解,若不存在可调度路径,则进一步求解新的路径;若新的路径仍然存在冲突,则重复上述迭代步骤,直到找到新的无冲突路径。最终,本文通过实例验证了所提方法不仅能够在满足系统复杂任务和时间窗约束的前提下规划出最优路径,而且能够有效地避免冲突的发生。（4）基于Anylogic软件的路径仿真对比:为了进一步验证上述所提方法的有效性,本文利用虚拟仿真软件Anylogic对所得路径进行模拟仿真。通过对比冲突消解前后不同类型机器人到达任务点时间的理论计算数据和软件仿真数据之间的误差（0.06%和0.41%以内）,不同类型机器人行驶路径长度的理论计算数据和软件仿真数据之间的误差（0.19%和0.41%以内）,证明了所提的方法是可信的且计算上可行。综上所述,本文提出的路径规划方法有助于多个不同种类机器人完成全局复杂任务,并且准时高效。当机器人之间发生冲突时,本文所提策略能够进行有效避免,有助于保证实际生产或配送的安全性和可靠性。

关键词：时间窗多机器人系统赋时着色Petri网复杂任务路径规划冲突消解

基于密度峰值的复杂任务多粒度分解求解机制研究

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基于密度峰值的复杂任务多粒度分解求解机制研究

作者：庞紫玲重庆邮电大学

学位级别：硕士

大数据智能挖掘分析是当前大数据挖掘研究和应用发展的重要方向,问题任务的复杂性是其中的关键挑战,探索复杂任务的分解求解具有重要意义。目前,复杂任务求解方法(如专家式分解、按类别分解、自动分解等)主要是基于监督式或半监督式,任... 详细信息

大数据智能挖掘分析是当前大数据挖掘研究和应用发展的重要方向,问题任务的复杂性是其中的关键挑战,探索复杂任务的分解求解具有重要意义。目前,复杂任务求解方法(如专家式分解、按类别分解、自动分解等)主要是基于监督式或半监督式,任务分解求解前需要大量的学习过程。然而,在现实场景下,用于学习的大量先验知识有时难以获取。所以,本文模拟人类思考问题时的多粒度观察和分析的思维,采用密度峰值聚类的信息粒化策略,探索多粒度分解求解机制在实际复杂问题中的应用效果。本文主要贡献如下:1、提出一种基于密度峰值的复杂网络多粒度分解求解方法,该方法主要探索基于密度峰值的多粒度分解机制在复杂网络下解决社区发现问题的效果。首先,本文采用密度峰值聚类算法生成任务求解的全局任务引导树,通过定义相似度度量公式和相似度阈值来判断子任务集能否从全局任务中分解。其次,在复杂网络的多粒度社区发现任务求解模型中,采用基于密度峰值的复杂任务分解算法,得到最粗粒度任务求解空间,结合定义的粒化规则,使最粗问题求解空间由粗到细进行粒化,形成社交网络的多粒度问题求解空间;最后,通过实验对比证明了本方法能快速自动地发现社交网络中社区结构的层次关系,能有效地发现多粒度社区。2、提出一种基于密度峰值的复杂图像多粒度分解求解方法,该方法主要探索基于密度峰值的多粒度分解机制在图像分割中的应用。首先给出一种基于密度峰值的多粒度高斯云变换算法,该方法通过改进高斯云变换算法,使形成的概念能在不同粒层上跃升,有效地加速高斯云变换的速率。其次,采用基于密度峰值的多粒度云变换算法对灰度图像进行云变换,形成不同粒度的云模型。基于不同粒度层次的云模型来对图像进行分解,在较粗的粒度层形成前景和背景信息的分割。通过将粗粒层图像空间分解为多个细粒层图像空间,在细粒层上形成更多图像细节信息的分割。最后,通过实验对比证明本算法能准确地对图像进行分割,在图像细节的分割上相较其他方法表现更为突出。

关键词：复杂任务多粒度密度峰值复杂网络图像分割

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复杂任务环境下油料应急保障需求分析

中国储运 2017年第5期 111-112页

作者：邵大帅晏雪武警后勤学院

非战争军事行动的武器强度不断提高,兵力规模不断扩大,任务地域不断延伸,这都需要创新后勤保障模式,建设与之相适应的后勤应急保障能力,切实将保障力转化为战斗力。

关键词：复杂任务油料应急保障需求