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概率驱动的动态多目标多智能体协同调度进化优化

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计算机应用 2024年第5期44卷 1372-1377页

作者：刘晓芳张军南开大学人工智能学院天津300350

在多智能体系统中,协作任务往往动态变化,且存在多个冲突的优化目标,因此动态多目标多智能体协同调度问题已经成为亟须解决的关键问题之一。针对动态环境下多智能体协同调度需求,提出了概率驱动的动态预测策略,旨在有效利用历史环境概... 详细信息

在多智能体系统中,协作任务往往动态变化,且存在多个冲突的优化目标,因此动态多目标多智能体协同调度问题已经成为亟须解决的关键问题之一。针对动态环境下多智能体协同调度需求,提出了概率驱动的动态预测策略,旨在有效利用历史环境概率分布,预测决策解在新环境的概率分布,从而生成新的多智能体调度方案,实现调度算法在动态环境下的快速响应。具体来讲,设计了基于元素的概率分布表达,以表示解的构成元素在动态环境的适应性,并根据优化算法迭代最优解逐步更新概率分布以趋近实际分布;构建了基于融合的概率分布预测机制,考虑到环境变化的连续性和相关性,当环境变化时,通过融合历史概率分布预测新环境的概率分布,为新环境优化提供先验知识;提出了基于启发式的新解采样机制,结合概率分布和启发式信息,生成解方案以更新过时种群。将概率驱动的动态预测策略嵌入新型的多目标进化算法,获得概率驱动的动态多目标进化算法。在10个动态多目标多智能体协同调度问题实例上,实验结果表明,所提算法在解最优性和多样性上显著优于已有多目标进化算法,所提的概率驱动的动态预测策略能够提高多目标进化算法对动态环境的适应能力。

关键词：动态多目标优化粒子群优化进化计算多智能体协同调度概率驱动

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面向复杂交通场景的自动驾驶运动规划模型

计算机工程与应用 2024年第15期60卷 91-100页

作者：任佳佳柳寅奎胡学敏向宸罗显志湖北大学人工智能学院武汉430062

针对现有自动驾驶运动规划方法存在未能有效利用长时间连续的时间特征以及在复杂交通场景中成功率低的问题,提出一种基于Transformer的复杂交通场景自动驾驶运动规划模型。该方法以GPT-2为基础模型,通过对离线强化学习进行时序建模,能... 详细信息

针对现有自动驾驶运动规划方法存在未能有效利用长时间连续的时间特征以及在复杂交通场景中成功率低的问题,提出一种基于Transformer的复杂交通场景自动驾驶运动规划模型。该方法以GPT-2为基础模型,通过对离线强化学习进行时序建模,能够有效表征离线强化学习模型中车辆的状态、动作、奖励数据长时间的依赖关系,让模型能够更有效地从历史规划数据中学习,提高在复杂交通场景中规划的准确性和安全性。实验运用MetaDrive模拟器进行仿真测试,结果表明在汇入主路、进入环岛等复杂交通场景中取得了高达93%的成功率,比现有先进的行为克隆算法、策略约束算法、基于双延迟深度确定性策略的行为克隆算法的成功率分别高20、19、13个百分点,说明该方法相比对比方法能够更有效地从质量不高的数据集中学习驾驶策略,具有更好的泛化性能和鲁棒性。

关键词： Transformer 离线强化学习复杂交通场景自动驾驶运动规划

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求解带约束优化问题的混合式多策略萤火虫算法

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控制与决策 2024年第8期39卷 2551-2559页

作者：吕莉潘宁康肖人彬王晖谭德坤南昌工程学院信息工程学院华中科技大学人工智能与自动化学院

目前多目标优化算法主要针对如何处理多个目标之间的冲突,对于如何处理约束考虑较少,鉴于此,提出一种求解带约束优化问题的混合式多策略萤火虫算法(HMSFA-PC).首先,提出一种改进的动态罚函数策略对约束优化问题进行预处理,将其转换为非... 详细信息

目前多目标优化算法主要针对如何处理多个目标之间的冲突,对于如何处理约束考虑较少,鉴于此,提出一种求解带约束优化问题的混合式多策略萤火虫算法(HMSFA-PC).首先,提出一种改进的动态罚函数策略对约束优化问题进行预处理,将其转换为非约束优化问题;其次,对萤火虫算法本身进行改进,采用Lévy flights搜索机制有效地增大搜索范围;接着,引入随机扩张因子改进算法吸引模型,使种群突破束缚,有效避免早熟收敛,提出自适应维度重组机制,根据不同迭代时期选择差异性较大的个体进行信息交互、相互学习.为检验算法处理无约束优化问题的性能,将其在基准测试函数上与部分典型算法进行比较;为检验算法处理约束优化问题的性能,将其在实际约束测试问题中与一些顶尖约束求解算法进行比较.结果表明, HMSFA-PC在处理无约束优化问题时具有收敛速度快、收敛精度高等优势,并且在动态罚函数的协作下求解实际约束优化问题时仍具有良好的优化性能.

关键词：萤火虫算法约束多目标优化动态罚函数法 Lévy flights 随机扩张因子自适应维度重组

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机器人类脑智能研究综述

自动化学报 2024年第8期50卷 1485-1501页

作者：王瑞东王睿张天栋王硕中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

传统机器人经过长时间的研究和发展,已经在生产和生活的多个领域得到了广泛的应用,但在复杂多变的环境中依然缺乏与真实生物类似的灵活性、稳定性和适应能力.类脑智能作为一种新型的机器智能,使用计算建模的方法模拟生物神经系统的各类... 详细信息

传统机器人经过长时间的研究和发展,已经在生产和生活的多个领域得到了广泛的应用,但在复杂多变的环境中依然缺乏与真实生物类似的灵活性、稳定性和适应能力.类脑智能作为一种新型的机器智能,使用计算建模的方法模拟生物神经系统的各类特性,进而实现对各类信息的推理和决策,近年来受到了学术界的广泛关注.鉴于此,综述了国内外面向机器人系统的类脑智能研究现状,并对类脑智能方法在机器人感知、决策和控制三个研究方向的成果进行了整理、归纳和分析,最后从软硬件层面分别指出了机器人类脑智能目前存在的主要问题和未来的发展方向.

关键词：机器人类脑机器人类脑智能脉冲神经网络

考虑输入和输出约束的主动悬架系统自适应容错控制

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控制与决策 2024年

作者：胡银龙彭佳薇河海大学人工智能与自动化学院

本文针对具有约束的不确定主动悬架系统(ASS),提出了一种考虑输入和输出约束的自适应容错控制方案.首先,设计了一个有界约束函数来同时约束车身和轮胎的垂向位移,以实现驾驶舒适度与轮胎抓地力之间的平衡.其次,为了进一步提高驾驶舒适度... 详细信息

本文针对具有约束的不确定主动悬架系统(ASS),提出了一种考虑输入和输出约束的自适应容错控制方案.首先,设计了一个有界约束函数来同时约束车身和轮胎的垂向位移,以实现驾驶舒适度与轮胎抓地力之间的平衡.其次,为了进一步提高驾驶舒适度,针对不确定车身子系统,提出了一种考虑输入约束的自适应容错控制律,并与设计的有界约束函数进行叠加,得到了最终的控制律.其中,考虑到执行器故障及ASS不确定性带来的未知项,采用自适应控制来逼近未知项的上界,同时,引入辅助系统对输入饱和进行补偿.最终,分析了ASS的稳定性,并通过仿真对比验证了本文提出方案的有效性.

关键词：主动悬架输出约束输入饱和自适应控制执行器故障不确定系统

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基于视频理解的教学过程感知与分析

计算机科学 2024年

作者：段欣然王玫韩天利周洪宇郭俊奇计卫星黄华北京师范大学人工智能学院

课堂是教育教学的核心阵地，对教师在课堂上的教学环节进行过程化监测和评价是提高课堂教学质量的有效途径。然而，现有基于人工的评价模式存在评价效率低下、易干扰课堂教学、主观误差等缺点，较难达到理想的效果。鉴于人工智能技术的... 详细信息

课堂是教育教学的核心阵地，对教师在课堂上的教学环节进行过程化监测和评价是提高课堂教学质量的有效途径。然而，现有基于人工的评价模式存在评价效率低下、易干扰课堂教学、主观误差等缺点，较难达到理想的效果。鉴于人工智能技术的快速发展，本文提出将以人为中心的智能感知与分析技术引入教师的教学过程中，对教师主体进行实时识别与分析。首先，通过人脸检测算法定位教师实时位置并进行位移分析，其次，利用视线估计算法对教师的关注区域进行检测，最后，采用基于骨架点的动作识别和表情识别对教师的动作和表情进行感知与分析。同时，对指标进行量化统计以更为高效、客观地了解教师教学特点，从而帮助教师针对性改善其授课质量。经相同配置环境下实验，该系统的各模块在相应任务中的表现较好，符合教学场景下的使用要求。从在真实的教学视频上的测试结果来看，所设计的系统能够较为准确得感知教师的教学状态，为提升授课质量提供建设性意见。

关键词：教学质量评估视频理解位移分析视线估计动作识别表情识别

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高校线上教学模式现状分析与改进策略

高教学刊 2024年第S2期10卷 135-139页

作者：刘亚风西南大学人工智能学院重庆400715

基于高校学生线上学习情况调查,分析线上教学的现状,剖析线上教学存在的问题以及影响线上教学有效性的因素。研究发现,线上教学的支撑体系、教师的媒介素养、学生的主动性和自律性、线上教学环境及线上教学管理等是影响线上教学效果的... 详细信息

基于高校学生线上学习情况调查,分析线上教学的现状,剖析线上教学存在的问题以及影响线上教学有效性的因素。研究发现,线上教学的支撑体系、教师的媒介素养、学生的主动性和自律性、线上教学环境及线上教学管理等是影响线上教学效果的主要因素。针对线上教学存在的问题,提出利用线上教学的方便、快捷、多元互动等特点,将线上教学劣势有效转变为优势,提高线上教学质量的改进策略建议。

关键词：高等教育教学理论线上教学主动学习自我监督

用于组织病理图像分类的端到端注意力池化方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第7期49卷 1070-1078,F0002页

作者：刘娟左志群陈玉琦肖笛庞宝川曹得华武汉大学计算机学院人工智能研究所湖北武汉430072 武汉大学兰丁病理诊断人工智能中心湖北武汉430072

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图... 详细信息

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图像的特征表示,并对图像进行分类。其中切块特征的提取与后续的特征融合与分类过程互相独立,导致模型无法根据后续的分类结果反馈自适应学习切块特征,因此无法确保得到最有利于图像分类的特征。为解决上述问题,提出了一种基于切块打分模型的端到端注意力池化的病理图像分类方法。首先,基于多示例学习方法构造一个切块打分模型对每个切块进行打分,根据得分选择部分切块;然后,再采用注意力池化机制融合被选的部分切块的特征构建分类模型。同时,根据病理图像特点,提出在注意力池化机制中采用自定义的平方平均函数进行权重归一化,使阳性病理图像中得分高的切块获得更多关注,让分类结果具有更好的可解释性。在公开的CAMELYON16和BACH数据集上分类的F1分数分别达到了0.644和0.593,结果表明,深度学习模型中采用所提出的端到端注意力池化方法比采用其他池化方法可达到更优的分类性能,这证明了所提方法在病理图像分类应用中的有效性。

关键词：组织病理图像分类注意力池化端到端模型切块打分归一化函数

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模具的智能化制造研究进展

中国塑料 2024年第7期38卷 100-105页

作者：于佳滨王非石文天蒋雅婷北京工商大学人工智能学院北京100048

总结了实现模具智能化制造的3种方式:依靠三维(3D)软件能够为生产提供更精确的产品参数,以便快速高效完成模具的高精度制造;依靠3D打印技术能够制造内部结构复杂和小批量个性化程度较高的模具;依靠智能制造系统的设计优化能够使各种类... 详细信息

总结了实现模具智能化制造的3种方式:依靠三维(3D)软件能够为生产提供更精确的产品参数,以便快速高效完成模具的高精度制造;依靠3D打印技术能够制造内部结构复杂和小批量个性化程度较高的模具;依靠智能制造系统的设计优化能够使各种类型模具的制造过程更加合理快速流畅。最后分析了模具智能化制造中3种发展方向存在的问题,总结了模具制造未来的发展方向。

关键词：模具制造智能化三维软件三维打印智能制造系统