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一种新的基于强化学习改进SAR的无人机路径规划

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控制与决策 2024年第4期39卷 1203-1211页

作者：周文娟张超群汤卫东易云恒刘文武秦唯栋广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

搜索和救援优化算法(SAR)是2020年提出的模拟搜救行为的一种元启发式优化算法,用来解决工程中的约束优化问题.但是,SAR存在收敛慢、个体不能自适应选择操作等问题,鉴于此,提出一种新的基于强化学习改进的SAR算法(即RLSAR).该算法重新设... 详细信息

搜索和救援优化算法(SAR)是2020年提出的模拟搜救行为的一种元启发式优化算法,用来解决工程中的约束优化问题.但是,SAR存在收敛慢、个体不能自适应选择操作等问题,鉴于此,提出一种新的基于强化学习改进的SAR算法(即RLSAR).该算法重新设计SAR的局部搜索和全局搜索操作,并增加路径调整操作,采用异步优势演员评论家算法(A3C)训练强化学习模型使得SAR个体获得自适应选择算子的能力.所有智能体在威胁区数量、位置和大小均随机生成的动态环境中训练,进而从每个动作的贡献、不同威胁区下规划出的路径长度和每个个体的执行操作序列3个方面对训练好的模型进行探索性实验.实验结果表明,RLSAR比标准SAR、差分进化算法、松鼠搜索算法具有更高的收敛速度,能够在随机生成的三维动态环境中成功地为无人机规划出更加经济且安全有效的可行路径,表明所提出算法可作为一种有效的无人机路径规划方法.

关键词：强化学习搜索与救援优化算法异步优势演员-评论家算法路径规划路径调整无人机

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大模型创新变革:新模式、新挑战与新趋势

中国科技论坛 2024年第7期 31-40,51页

作者：施锦诚王迎春上海人工智能实验室治理研究中心上海200232

生成式人工智能的出现给传统创新范式带来新挑战,引发各界对创新管理理论和创新实践的前瞻性讨论,审视并应对大模型所带来的创新变革富有积极意义。首先,基于人工智能创新进展,探索从传统人工智能到生成式人工智能的研发创新模式变化,... 详细信息

生成式人工智能的出现给传统创新范式带来新挑战,引发各界对创新管理理论和创新实践的前瞻性讨论,审视并应对大模型所带来的创新变革富有积极意义。首先,基于人工智能创新进展,探索从传统人工智能到生成式人工智能的研发创新模式变化,识别大模型研发创新的核心特性;其次,探究大模型对知识管理、科学研究、技术创新和产业创新等理论带来的新挑战,并阐释基本逻辑和核心指向。最后,从大模型内在创新规律、知识管理创新、科研组织方式、技术创新范式以及产业创新生态5个方面提出未来研究方向。研究结论不仅有助于明确大模型所带来的创新挑战,还对加快大模型创新理论研究具有参考价值。

关键词：大模型生成式人工智能创新变革创新模式技术范式

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融合自适应评判的随机系统数据驱动策略优化

自动化学报 2024年第5期50卷 980-990页

作者：王鼎王将宇乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽... 详细信息

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽松假设下的非线性随机系统,研究带有折扣因子的无限时域最优控制问题.所提的随机系统Q-learning算法能够将初始的容许策略单调不增地优化至最优策略.基于数据驱动思想,随机系统Q-learning算法在不建立模型的情况下直接利用数据进行策略优化.其次,利用执行−评判神经网络方案,实现了随机系统Q-learning算法.最后,通过两个基准系统,验证本文提出的随机系统Q-learning算法的有效性.

关键词：自适应评判设计数据驱动离散系统神经网络 Q-learning 随机最优控制

LightGCNet:基于轻量化卷积网络的深度色域压缩算法

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计算机科学与探索 2024年

作者：杨晨徐昊朱佳伟吴秦柴志雷江南大学人工智能与计算机学院江苏省模式识别与人工智能工程实验室

色域压缩是大色域向小色域进行转换时保持色彩信息的关键技术。经典算法虽计算快速，但处理结果缺乏细节且没有考虑人眼的感知特性，难以满足人们对色彩品质不断提升的要求。迭代算法处理效果更佳，但极其耗时，无法投入实际应用。针对... 详细信息

色域压缩是大色域向小色域进行转换时保持色彩信息的关键技术。经典算法虽计算快速，但处理结果缺乏细节且没有考虑人眼的感知特性，难以满足人们对色彩品质不断提升的要求。迭代算法处理效果更佳，但极其耗时，无法投入实际应用。针对上述问题，首次提出了轻量化的深度色域压缩方法，该方法可在逼近迭代算法计算效果的同时保持接近经典算法的速度。首先，为色域压缩算法设计了LightGCNet模型，该网络中的双层卷积由DSC与DW卷积组合而成，相比常规U-Net，参数量与计算复杂度急剧降低。此外，为进一步提高模型先验性，将预训练得到的DW卷积中多个核通道进行重聚焦操作以建立联系，最终权重由重聚焦权重和预训练权重组成。其次，针对色相、明度、彩度这三个色彩属性，设计了色域压缩专用的损失函数。该函数不仅考虑了像素级损失，而且融合了图像感知损失，并联合色彩属性的多尺度信息进行加权，解决了深度色域压缩过程中细节丢失的问题。最后，基于迭代算法生成标签以训练网络，联合学习目标色域特征与图像信息，实现了与迭代算法相当的效果。实验结果表明：该方法与业界经典的SGCK算法相比，iCID值降低了17.08%，SSIM值提高了5.30%。相比常规U-Net模型，LightGCNet参数量减少了82.96%，乘加次数从8.5G大幅下降至2.2G，使改良模型更适于低端设备部署。该模型在CPU上处理单幅512×512图像仅需0.208秒，计算时间比迭代类算法减少99.92%。

关键词：色域压缩轻量化深度学习色彩管理

动态事件触发机制下二阶多智能体系统完全分布式控制

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控制理论与应用 2024年第1期41卷 11-20页

作者：邓甲王付永刘忠信陈增强南开大学人工智能学院天津300350 南开大学智能机器人技术重点实验室天津300350

本文研究了无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题,分别针对有领导者和无领导者的情形,设计了一类基于辅助动态变量的完全分布式事件触发控制策略,该策略具有参数较少且易调等特点.智能体自身的触发函数满足条件时才向邻居广播自... 详细信息

本文研究了无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题,分别针对有领导者和无领导者的情形,设计了一类基于辅助动态变量的完全分布式事件触发控制策略,该策略具有参数较少且易调等特点.智能体自身的触发函数满足条件时才向邻居广播自身的状态信息,有效避免了连续通信,减少了系统能量耗散.每个智能体的控制协议和触发函数都只用到自身的状态和邻居触发时刻的状态,不涉及邻居的实时状态信息,也不依赖通信拓扑网络的任何全局信息.利用代数图论以及Lyapunov稳定性理论,证明在所提出的控制策略下,二阶多智能体系统能够实现渐近一致性,且不存在Zeno行为.仿真示例进一步验证了理论结果的有效性.

关键词：多智能体系统一致性动态事件触发控制完全分布式控制

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基于战场环境孪生的迷彩伪装动态效果评估方法

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兵工学报 2024年第1期45卷 349-362页

作者：杨迪周颖谢振平江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

现有的迷彩伪装效果评估方法主要针对静态的单幅目标图像,不能真实地响应军事侦察中的动态多视角特性,相应的评估结果也缺乏全面性。为此提出一种基于战场环境孪生的迷彩伪装动态效果评估新方法。新方法以构建三维战场环境数字孪生模型... 详细信息

现有的迷彩伪装效果评估方法主要针对静态的单幅目标图像,不能真实地响应军事侦察中的动态多视角特性,相应的评估结果也缺乏全面性。为此提出一种基于战场环境孪生的迷彩伪装动态效果评估新方法。新方法以构建三维战场环境数字孪生模型为基础,借助三维仿真计算技术获取战场环境中迷彩伪装目标的动态多视角效果图,采用语义分割模型和目标跟踪模型识别分析场景中的迷彩运动目标;构建新的迷彩伪装评价指标体系及多侦察视角的多属性综合评估模型,实现不同迷彩方案在给定孪生战场环境中的伪装动态效果评价。以仿真军用卡车模型为实验对象,使用Unity 3D建模真实战场环境,以两种对比性迷彩伪装设计方案为例进行评估分析,实验结果表明新方法的合理性和实用性。

关键词：迷彩伪装动态效果评估战场环境孪生多视角侦察多属性综合

针对大规模动态图流三角形计数的边哈希分布式抽样算法

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计算机研究与发展 2024年第8期61卷 1882-1903页

作者：何玉林吴波吴定明黄哲学菲律普弗尼尔-维格人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

三角形计数是大图分析的一个经典问题,近年的研究工作主要集中在针对静态流式图的三角形数量估计上,相关流式图抽样算法只能处理边的插入操作,无法处理边的删除操作;而现有的动态流式图抽样算法估计准确性又偏低.针对上述问题,提出了基... 详细信息

三角形计数是大图分析的一个经典问题,近年的研究工作主要集中在针对静态流式图的三角形数量估计上,相关流式图抽样算法只能处理边的插入操作,无法处理边的删除操作;而现有的动态流式图抽样算法估计准确性又偏低.针对上述问题,提出了基于边哈希分配的分布式抽样(edge hashing assignmentbased distributed sampling,EHADS)算法,它是一个用于估计动态流式图中三角形数量的分布式流算法,可以快速准确地估计动态流式图中的全局三角形数量以及每个顶点的局部三角形数量.EHADS算法只对输入的图流进行1次处理,并在多台机器上对边进行抽样.与先进的单机流算法相比,EHADS算法具有2点优势:1)在相同样本容量的情况下,EHADS算法以更短的运行时间获得了更小的估计误差,估计全局三角形数量的误差平均降低了31.79%,估计局部三角形数量的误差平均降低了23.35%;2)EHADS算法能够提供流式图中三角形数量的无偏估计,并且严格的数学证明显示该无偏估计具有更小的方差.

关键词：三角形计数动态图流边抽样分布式流算法边哈希分配

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基于优化并行的四足机器人运动技能学习

清华大学学报(自然科学版) 2024年第10期64卷 1696-1705页

作者：张思远朱晓庆陈江涛刘鑫源王涛北京工业大学信息学部北京工业大学北京人工智能研究院北京计算智能与智能系统重点实验室

动物对自然界的适应能力是由环境选择与适者生存决定的，四足哺乳动物可以通过种群的进化逐步适应环境的变化，提高其对环境的适应度和种群的生存率。基于上述启发，该文在软演员-评论家(SAC)算法基础上提出一种基于优化并行强化学习的... 详细信息

动物对自然界的适应能力是由环境选择与适者生存决定的，四足哺乳动物可以通过种群的进化逐步适应环境的变化，提高其对环境的适应度和种群的生存率。基于上述启发，该文在软演员-评论家(SAC)算法基础上提出一种基于优化并行强化学习的算法OP-SAC,该算法使用进化策略与强化学习交替训练，通过知识共享和知识继承优化四足机器人学习效果，提高训练效率。算法验证结果显示，OP-SAC算法能够完成四足机器人的仿生步态学习；对比实验验证出OP-SAC算法比其他结合了进化策略的SAC算法具有更加优越的鲁棒性；设计消融实验证明了知识共享和知识继承策略使算法的训练效果获得较大提升。

关键词：生物进化强化学习四足机器人进化策略

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基于交互引导的问答对联合生成模型

计算机学报 2024年第2期47卷 251-265页

作者：刘杰林绍鑫王善鹏南开大学人工智能学院天津300350

大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.... 详细信息

大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.相比较而言,生成式模型通过对文本的语义理解,能够自动生成表述更加自然的答案.其次,对于问答对生成任务来说,为了防止生成的答案和问题出现语义上的不匹配,需要更全面地捕捉并增强答案生成和问题生成两个子任务之间的交互.最后,由于答案抽取和问题生成存在任务难度的差异,这两个任务在联合训练的过程中会出现任务之间的优化不平衡问题.为此,本文提出了一个基于交互引导的问答对联合生成模型(Interaction-Guided Joint Abstractive QAPs Generation Model,IGJA-QAP).具体而言,本文设计了一个带有答案引导的多头门机制的联合生成模型,同时对两个子任务进行统一建模并有效地捕获和增强它们之间的信息交互,从而可以生成语义上匹配的问答对.本文在三个大规模数据集SQuAD、NewQA和CoQA上进行了综合全面的实验分析.本文提出的模型在答案生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法3.0%、5.9%和4.3%,问题生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法1.5%、0.5%和2.1%.实验结果表明,本文提出的模型达到了目前最高的性能.

关键词：问答对生成统一生成式模型答案引导的多头门指针网络相互优化