检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张亮长安大学

学位级别：硕士

步行动物在适应环境时表现出高能量效率和多功能运动能力。腿足机器人运动系统采用了机器学习、模型控制和生物启发控制等不同的方法来模拟这些自然特性。但目前大部分腿足式机器人只能模仿自然界中动物的简单行为,面对环境因素的变化... 详细信息

步行动物在适应环境时表现出高能量效率和多功能运动能力。腿足机器人运动系统采用了机器学习、模型控制和生物启发控制等不同的方法来模拟这些自然特性。但目前大部分腿足式机器人只能模仿自然界中动物的简单行为,面对环境因素的变化不能做出足够合适的反应,与其自然特性相差甚远。为了能够提高腿足式机器人适应性和行为多样性,本文提出一种自适应、多样行为控制策略,集成多神经模块构建机器人神经行为控制架构。根据不同地形特征和环境状况,该神经架构能实现机器人对行为突变进行快速切换并形成各种复杂行为运动。整个神经控制系统主要由自适应神经调节模块和灵活运动神经控制模块组成。自适应神经调节模块作用是对外部环境信息进行处理,得到目标导向的行为指令并将其转化为神经信号强度,从而得到类似动物的信号处理机制和行为反应,实现机器人机身和腿部的自适应调节,包括信号预处理神经模块和神经强度调节模块。信号预处理神经模块用于传感信号处理,将其转化为行为指令。神经强度调节模块接收到行为指令后将其转化为神经信号强度,对机器人运动行为变量进行精确实时控制,包括机器人机身姿态和轨迹、足端状态和轨迹,实现更加灵巧和快速的行为运动。灵活运动神经控制模块主要是用于生成机器人机身和腿部的基本运动行为,包括运动协调神经调节模块和虚拟运动神经元模块。运动协调神经调节模块主要是产生基本的节律信号和步态信号,维持腿部之间的协调;虚拟运动神经元模块通过接收运动协调神经调节模块发出的节律信号以及神经强度调节模块发出的强度信号形成不同机身和足端轨迹,然后通过逆运动学模块得到驱动机器人关节电机的信号。此外,虚拟运动神经元模块具有贝塞尔曲线的数学特征和神经网络参数及层数可调的特性,作为腿足机器人行为规划模块,能够根据环境参数的不同调整行为轨迹变化的复杂程度、精确度和可控性。同时所建立的基于神经架构的机器人上层自适应行为控制模块,结合虚拟运动神经元模块能够完成机器人各部分所有运动行为的实时调节。最后在腿足式六足机器人实验平台上进行了机器人多样性运动实验、机器人机身自适应避障实验、机器人腿部自适应避障实验以及机器人通用性验证实验。结果表明本文提出的神经架构能够根据环境变化,自动调节轨迹规划神经模块,使得机器人能够通过各种复杂环境,运动形式灵活多变。这一策略让机器人能够灵活稳定地应对环境变化,体现了很好的自适应性。

关键词：神经行为架构虚拟运动神经元模块自适应灵活性行为多样性

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基于无人机与相机调查的江门海域中华白海豚（Sousa chinensis）行为的初步研究

基于无人机与相机调查的江门海域中华白海豚（Sousa chinensis）...

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作者：闫洋山东大学

学位级别：硕士

近两年内兴起了一股利用无人机调查野生鲸豚的热潮,国内越来越多的研究机构开始应用无人机对中华白海豚(Sousa chinensis)和布氏鲸(Balaenoptera brydei)进行调查观测。本研究应用小型无人机,摄像机和照相机对中华白海豚同时进行观测,... 详细信息

近两年内兴起了一股利用无人机调查野生鲸豚的热潮,国内越来越多的研究机构开始应用无人机对中华白海豚(Sousa chinensis)和布氏鲸(Balaenoptera brydei)进行调查观测。本研究应用小型无人机,摄像机和照相机对中华白海豚同时进行观测,记录了中华白海豚的混交行为、胁迫交配行为、幼豚接触行为、育幼行为、各种模式的捕食行为和玩耍行为。同时,本文阐述了在调查过程中应用小型无人机的优点与缺点。本研究从2014-2019年共15个季度所获得的图像资料中提取出中华白海豚的行为动作片段,利用Excel计算出各行为动作占比、每个季度中华白海豚的行为多样性指数,并结合已有的渔业资源数据,应用SPSSAU分析了江门海域中华白海豚各行为动作占比与行为多样性指数,结果发现:各季度的行为多样性呈正态分布,深潜行为的比重在逐年降低,同时在江门海域不同区域,中华白海豚的各行为动作比重差异较大;在2014-2016年内,江门中华白海豚的行为多样性指数有所降低,变化趋势与渔业资源的变化趋势相似,但从2017年第一季度起,其行为多样性指数有所回升,在2018年趋于平稳,但依旧低于2014年的行为多样性指数。经分析,个体数量与行为多样性指数的变化无太大关联,行为多样性指数回升的原因极有可能是因为渔政加强了海上执法(打击违规拖网渔船,拆除保护区海域内的定置网等),降低了人类活动对海豚的影响所造成的。根据以上所获信息,结合国内外其他鲸豚行为研究成果以及江门海域的实际保护情况,提出了一些针对江门海域中华白海豚的保护建议。

关键词：中华白海豚无人机行为比重行为多样性

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圈养马麝行为格局与类固醇激素水平关系的比较研究

圈养马麝行为格局与类固醇激素水平关系的比较研究

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作者：张东晶中央民族大学

学位级别：硕士

2006年至2008年期间，在兴隆山自然保护区马麝繁育中心对81头马麝在个体识别的基础上进行了行为观察和粪样收集，有效行为记录时间为592小时，粪样128个。比较分析了马麝行为多样性与圈区及性别的关系，与皮质醇和睾酮的相关性；刻板行... 详细信息

2006年至2008年期间，在兴隆山自然保护区马麝繁育中心对81头马麝在个体识别的基础上进行了行为观察和粪样收集，有效行为记录时间为592小时，粪样128个。比较分析了马麝行为多样性与圈区及性别的关系，与皮质醇和睾酮的相关性；刻板行为与社群密度，性别，年龄的关系，与皮质醇相关性；马麝冲突行为的行为序；研究结果如下：\n 1.共记录到马麝46种行为：亲和行为：亲和修饰、亲和接触；尾阴探究；冲突：追击、反击、逃离、前进威胁、环绕威胁、站立威胁；排泄：排粪、排尿；嗅闻：嗅闻食物、嗅闻地面、嗅闻便所、嗅闻蹭尾处、嗅闻墙面；饮食：食精饲料、引水、食树叶；喂小麝；其他：打哈欠，张嘴，抖毛等；站立；走动；跑动；清醒静卧；卧睡；静卧反刍；警视；自我指向：自我梳理、蹄搔扒；站立凝视；刻板：食异物、狂奔、搭蹄凝望、刮舔、立台、往返走、跳墙、站立反刍；蹭尾；挖土。\n 2.对少有人干扰2区和长期受干扰的4区动物的行为多样性指数r比较，结果表明2区行为多样性r(0.276±0.006，N=513)指数高于4区(0.255±0.004，N=1147)，且差异极显著(Z=-3.050，P=-0.002)；对雌雄的行为多样性指数比较结果表明，雄性多样性指数r(0.309±0.005，N=557)高于雌性多样性指数(0.291±0.005，N=627)，且显著差异(Z=-2.406，P=-0.016)；睾酮、皮质醇同行为多样性指数r成负相关(R睾酮-r=-0.586，P=-0.017；R皮质醇-r=～0.550，P=-0.027)。睾酮与皮质醇成正相关(R睾酮-皮质醇=0.572，P=-0.021)。\n 3.随着动物头数的增多，其刻板行为持续时间有逐渐增长的趋势。有3头动物的圈舍(0.171±0.030，N=18)的比有2头动物的圈舍(0.065±0.048，N=6)的刻板行为持续时间增加，但没有显著差异(ANOVA，P=-0.260)。3头动物的圈舍的刻板行为持续时间和4头动物的圈舍(0.285±0.082，N=20)无显著性差异(P=0.166)。2头动物的圈舍的刻板行为持续时间和4头动物的圈舍(0.285±0.082)有显著性差异(P=0.037)；T检验发现雄性(0.111±0.03，N=18)比雌性(0.097±0.04，N=12)有稍微高的刻板行为，但无显著差异(F=0.007，Z=0.934，P=-0.800)。皮质醇含量的性别间无差异(F=0.738，Z=0.413，P=-0.395)，但雄性皮质醇含量(2155.27±385.39)微高于雌性的含量(1545.07±372.85)；分别合并各年龄马麝的行为数据，发现马麝从出生开始至2岁其刻板行为有所下降(1岁：0.134±0.08，N=4，2岁：0.063±0.047，N=6)，3岁刻板行为有所增加(0.079±0.032，N=9)，4-7岁没有记录到刻板行为，8岁为刻板行为发生最高的年龄段(0.38±0.108，N=3)，9岁后刻板行为已经降的很低了(9岁：0.03±0.024，N=5，10岁：0.02±0.008，N=3)；皮质醇在马麝粪样中的含量随年龄的增加成整体降低趋势，仔麝皮质醇含量为2953.0525±353.9452ng/g(n=10)，1岁马麝的皮质醇含量为2363.0682±168.7500 ng/g(n=2)，2岁的为2012.7315±422.4537 ng/g(n=2)，3岁马麝的皮质醇含量为2072.5000±158.4387 ng/g(n=66)，6岁的为1995.9676±75.9094ng/g(n=6)，7岁马麝的皮质醇含量为1451.1618±278.0671 ng/g(n=6)，8岁的为1571.4594±162.9142 ng/g(n=4)，9岁马麝的皮质醇含量为1288.2529±180.1613 ng/g(n=8)。\n 4.逃离行为的前发行为是摄食(食精料，饮水，食树叶)的概率为43.4％，后续行为中则变为41.8％。前发行为中无威胁行为，后续行为中则出现了威胁行为。蹭尾行为增加，粪尿标记也略有上升。卧息行为、亲和行为基本保持不变。刻板行为总体无变化，但个别刻板行为发生改变。搭蹄凝望、刻板刮舔消失，往返走增加，出现了跳墙行为；威胁行为的前发行中摄食占到32.5％，后续行为发生摄食行为比率为22.5％，亲和行为发生概率下降，产生了追击，逃离，更换威胁方式等行为。蹭尾行为明显上升，粪尿标记也略有增加。卧息行为下降。刻板行为基本无变化，但个别刻板行为发生变化。搭蹄凝望增加，刻板刮舔、立台消失；攻击行为前后行为变化为饮食行为减少，蹭尾行为减少，刻板增加。

关键词：马麝行为多样性摄食行为行为序类固醇激素皮质醇睾酮

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朱鹮（Nipponia nippon）非繁殖期行为研究及野化训练技术规程

朱鹮（Nipponia nippon）非繁殖期行为研究及野化训练技术规程

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作者：卢靖北京林业大学

学位级别：硕士

2009月12月-2010年1月、2010年6月-2011年1月,采用目标取样和随意取样法对陕西洋县野生朱鹮(Nipponia nippon)的行为进行观察,同期采用瞬时扫描取样和目标取样等方法对陕西洋县朱鹮生态园、华阳朱鹮野化训练基地、陕西省珍稀野生动物抢... 详细信息

2009月12月-2010年1月、2010年6月-2011年1月,采用目标取样和随意取样法对陕西洋县野生朱鹮(Nipponia nippon)的行为进行观察,同期采用瞬时扫描取样和目标取样等方法对陕西洋县朱鹮生态园、华阳朱鹮野化训练基地、陕西省珍稀野生动物抢救饲养研究中心以及北京动物园4地的6个朱鹮人工种群进行行为观察,从个体和群体两个水平对朱鹮非繁殖期的行为进行研究,主要结果如下：构建了朱鹮非繁殖期行为谱,共描述定义朱鹮非繁殖期的行为16类85种,包括正常行为13类79种,异常行为3类6种,其中异常行为在朱鹮野生种群和野化训练种群中没有发现。根据朱鹮行为的结构和特征,制定了朱鹮的PAE行为编码,其中姿态编码(P码)8个、动作编码(A码)71个、环境编码(E码)12个,共确定行为型327个,其中215个行为型在野生种群和6个人工种群中均有表达。行为丰富度的相似性检验表明,6个朱鹮人工种群的行为可分为野化训练种群和标准饲养种群2类。表达会受到人为干扰和环境条件等因素影响的行为型占全部行为型的34.3%。相关性分析表明活动空间和环境因子丰容有助于提高行为丰富度；高种群密度不利于行为多样表达；而游客压力对行为丰富度的影响不明显。对朱鹮行为时间分配研究表明,各种群的活动性、觅食行为和警惕行为的时间分配在夏、秋、冬季均存在极显著差异(F检验,P=0.000),行为丰富度高的人工种群对觅食行为时间投入多,日活动性较高。应用Shannon-Wiener指数分析朱鹮的行为多样性,实际行为多样性(H)分析结果与丰富度和时间分配分析的结果基本一致,而矫正行为多样性(r-variable)分析中北京动物园展览个体的矫正行为多样性最高。 2010年6月至2011年1月,对华阳朱鹮野化训练基地大网笼内22只朱鹮的野化训练进程进行监测,发现朱鹃对陌生环境的适应是一个连续过程,至少需要1个月以上的训练时间其正常行为才能基本表达；适应过程存在“榜样效应”。对洋县生态园和华阳野化训练基地2个训练种群秋冬季的行为比较结果表明,觅食条件和饲养方式均会对朱鹮的觅食行为产生影响；环境隐蔽性的高低影响朱鹮的惊飞策略；训练初期栖位不足导致朱鹮表现出在地面夜宿的异常行为,在补充栖杠和降雪、冰冻刺激后该行为得到纠正。根据2009年至今的朱鹮行为研究结果,借鉴朱鹮保护30年的成功管理经验,提出朱鹃人工繁育种群的野化训练技术规程。从释放个体的选择、释放种群的组建、训练设施和条件的设计与准备、行为训练的方法等方面,提出朱鹮野化训练的技术流程和评估标准,为实施朱鹮再引入工程提供操作性强并行之有效的技术规程和相关参数标准。

关键词：朱鹮非繁殖期行为谱 PAE行为编码行为多样性野化训练

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基于PAE编码系统笼养黑叶猴行为谱的研究

基于PAE编码系统笼养黑叶猴行为谱的研究

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作者：冯月婷广西师范大学

学位级别：硕士

“姿势-动作-环境”编码系统(posture-act-environment coding system,PAE编码系统)是能表明动物的行为结构层次以及行为要素之间关联的行为分类系统,是深入开展动物行为生态学研究的基础。行为多样性是生物多样性的有机组成部分,与珍... 详细信息

“姿势-动作-环境”编码系统(posture-act-environment coding system,PAE编码系统)是能表明动物的行为结构层次以及行为要素之间关联的行为分类系统,是深入开展动物行为生态学研究的基础。行为多样性是生物多样性的有机组成部分,与珍稀动物的迁地保护以及行为管理密切相关。黑叶猴(Trachypithecus francoisi)是喀斯特石山地区特有的灵长类动物。目前黑叶猴行为生态学研究还处于行为系统中的部分内容研究,黑叶猴行为谱的研究并未进行系统量化。因此,本文采用瞬时扫描取样法(Instantaneous scan sampling)和随意取样法(Ad-libitum sampling),在2019年12月至2020年1月和2020年6月至2020年11月期间,在广西梧州黑叶猴珍稀动物繁殖中心,选取典型家庭群的三个笼舍内共17只黑叶猴作为观察对象,通过基于PAE编码系统的笼养黑叶猴行为谱和比较不同姿势、不同性别年龄组和不同空间区域的行为差异以及其与环境温度之间的相关性,探讨黑叶猴行为适应机制。结果如下:1.分辨并记录了笼养黑叶猴的16种姿势、98种动作及87种行为,并将所记录到的行为分别划归于摄食、排泄、调温、亲密、竞争、聚群、通讯、休息、运动、繁殖、异常和其他12个类别中,编制了基于PAE编码系统的笼养黑叶猴行为谱,描述了各种行为的相对发生频次与性别、年龄的关系。2.笼养黑叶猴日活动时间分配情况为调温行为(26.74±5.11%)、亲密行为(23.42±4.78%)、摄食行为(18.16±1.61%)、运动行为(6.95±1.09%)、休息行为(6.27±2.67%)、聚群行为(6.22±3.41%)、其他行为(5.55±1.18%)、异常行为(2.04±0.66%)、通讯行为(1.78±0.47%)、竞争行为(1.67±0.42%)、繁殖行为(0.78±0.33%)和排泄行为(0.42±0.18%)。笼养黑叶猴用于调温与亲密的时间比例高,而用于摄食的时间比例低,可能是由于笼养状态下食物来源稳定且充裕。黑叶猴主要活动的日活动时间分配有季节性变化:在旱季,摄食行为在日活动时间分配中的比例为19.46±0.90%,明显高于雨季(16.86±1.00%)(Z=-2.31,n=8,P=0.03)。黑叶猴主要活动的日活动时间分配受温度的影响:Spearman相关性分析表明,黑叶猴摄食的行为时间所占比例与平均温度(R=-0.81,n=8,P=0.02)呈现显著负相关,黑叶猴聚群(R=-0.85,n=8,P=0.01)的行为时间所占比例与平均温度呈现显著负相关,当温度降低时,黑叶猴会通过增加摄食行为来维持自身体温,同时通过增加聚群行为来减少散热,是一种适应低温环境的行为策略,笼养黑叶猴的摄食行为的季节性差异主要受旱雨季之间的环境温度差异的影响。3.走是笼养黑叶猴最频繁的运动姿势(34.07±7.71%),其次是跳(27.38±6.49%)、跑(24.74±6.54%)、攀爬(8.61±3.31%)、臂摆荡(4.74±1.95%)和爬跨(0.45±0.45%)。黑叶猴跳跃的比例低于走的比例,攀爬的比例明显低于跑的比例,这与笼舍环境中缺乏针对跳跃和攀爬的丰容设施有关。坐是黑叶猴最常见的静止姿势(80.89±2.21%),其次是悬挂(10.79±1.70%)、趴(3.01±0.85%)、躺(2.80±0.85%)、站(1.74±0.44%)、立(0.75±0.29%)和蜷缩(0.02±0.04%)。黑叶猴静止姿势的日活动时间分配受温度的影响:黑叶猴站的姿势时间所占比例与平均温度(R=-0.83,n=8,P=0.01)呈现显著负相关,当温度升高时,黑叶猴会通过减少站的姿势来降低温度,是一种适应高温环境的行为策略。4.基于PAE行为谱的婴幼相对行为多样性指数最高,为0.80±0.04,其次是少年、亚成年和成年雌性的相对行为多样性指数,依次为0.79±0.02、0.76±0.03和0.76±0.02,最后是成年雄性的相对行为多样性指数,为0.65±0.04。笼养黑叶猴成年雄性的行为多样性指数低于成年雌性,亚成年猴和成年猴的相对行为多样性指数低于婴幼猴和少年猴,黑叶猴行为多样性有性别、年龄的差异。运动行为的相对行为多样性指数最高,为0.70±0.09,其次是调温行为的相对行为多样性指数,为0.63±0.09,之后为摄食行为的相对行为多样性指数,为0.42±0.13,再随后为休息行为和亲密行为的相对行为多样性指数,分别为0.38±0.14和0.38±0.10,最后是其他行为和聚群行为的相对行为多样性指数,分别为0.30±0.15和0.25±0.26,黑叶猴行为多样性在不同主要活动上有差异。5.笼养黑叶猴可利用的区域包括平台区

关键词：黑叶猴 PAE编码系统行为谱行为多样性行为适应

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基于模型预测的四足机器人运动控制

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浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1565-1576页

作者：秦海鹏秦瑞施晓芬朱小明兰州城市学院培黎机械工程学院甘肃兰州730070 长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室陕西西安710064

针对具有多自由度的四足机器人,结合中枢模式发生器(CPG)和模型预测控制机理(MPC),提出2种模型融合的神经控制方法.该方法以模型预测原理为基础,通过模拟生物神经控制机制,构建腿足机器人行为运动神经控制架构.该架构能够处理外部环境信... 详细信息

针对具有多自由度的四足机器人,结合中枢模式发生器(CPG)和模型预测控制机理(MPC),提出2种模型融合的神经控制方法.该方法以模型预测原理为基础,通过模拟生物神经控制机制,构建腿足机器人行为运动神经控制架构.该架构能够处理外部环境信息,自适应调节机身和腿部位置,实现机器人位置跟踪、全向运动和多种非典型步态.实验结果表明,基于MPC-CPG控制架构的机器人可以快速响应并消除位置误差和角度误差,机身轨迹跟踪的位置误差始终保持在−0.1~0.1 m,姿态角误差保持在−0.05~0.05 rad.在MPC-CPG控制器的作用下,机器人不仅具有较高的轨迹跟踪精度,还表现出行为多样性,验证了所提出的MPC-CPG控制器的有效性.

关键词：四足机器人神经控制中枢模式发生器模型预测控制行为多样性

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基于演化博弈的社交网络用户行为研究

基于演化博弈的社交网络用户行为研究

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作者：杨翃博燕山大学

学位级别：硕士

合作行为已广泛存在于社交网络,信息传播作为合作行为的一种,已经融入到人们的日常社交活动之中,影响着网络与人类社会的发展。因此,研究社交网络中的用户合作行为与信息传播已成为社交网络分析中的热点。但是,目前的研究过程中忽视了... 详细信息

合作行为已广泛存在于社交网络,信息传播作为合作行为的一种,已经融入到人们的日常社交活动之中,影响着网络与人类社会的发展。因此,研究社交网络中的用户合作行为与信息传播已成为社交网络分析中的热点。但是,目前的研究过程中忽视了用户行为多样性和网络复杂性与动态性对合作行为的影响,且大多数对信息传播的研究没有考虑微观层面。因此,针对上述问题,本文主要工作如下:首先,针对用户行为多样性的特点,提出了边演化博弈EEG(Edge Evolution Game)模型。该模型采取两两交互模式,基于囚徒困境博弈心理设计了收益函数,并根据用户收益的计算结果设计了策略更新规则;考虑到策略更新过程影响用户间的关系,提出“断边—重连”机制;通过实验分析了不同网络中的合作行为演化,验证了“断边—重连”机制会促进合作团簇的形成,从而促进用户间的合作。其次,在EEG基础上提出基于边演化博弈的信息传播ID-EEG(Information Dissemination based on Edge Evolution Game)模型。该模型以演化博弈的角度对信息传播过程从微观层面进行了分析。模型将用户分为感染态与易感态,采用合作与背叛策略表示用户的行为意愿。考虑到不同类型的节点成功传播信息后所获取的收益不同,定义了信息收益并设计了收益函数;根据用户收益构造了用户接收信息的概率,模拟了用户的传播行为。在真实的网络数据上进行了实验,发现信息收益会促进信息传播,而背叛诱惑会抑制信息传播;验证了ID-EEG模型能够准确预测信息的传播过程且稳定。最后,对ID-EEG进行扩展,构建了基于边演化博弈的多源信息传播MSID-EEG(Multi Source Information Dissemination based on Edge Evolutionary Games)模型,研究了社交网络中信息间的竞争与合作关系。通过引入影响系数,结合信息收益量化了信息间的关系;模拟了竞争与合作性信息的传播过程,并分析了影响系数对二者传播过程的影响。实验结果表明:处于合作关系的信息随着影响系数增加,促进能力越强;处于竞争关系的信息,抑制作用随着影响系数的减小而增强。

关键词：社交网络演化博弈合作行为信息传播多源信息传播行为多样性

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嵌入性视角下医学专家参与突发公共卫生事件治理的竞技行为研究

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科技管理研究 2024年第8期44卷 146-154页

作者：邹绪森李贺楼李慧龙赵煜霖吴克昌华南理工大学公共管理学院广东广州510641 广州医科大学南山学院广东广州511436

突发公共卫生事件对人类健康、经济发展与社会秩序带来严重危害,医学专家参与是政府治理突发公共卫生事件的重要科学保障,但目前相关文献缺乏对在突发公共卫生事件背景下医学专家参与行为特点方面的研究。以突发公共卫生事件治理为背景... 详细信息

突发公共卫生事件对人类健康、经济发展与社会秩序带来严重危害,医学专家参与是政府治理突发公共卫生事件的重要科学保障,但目前相关文献缺乏对在突发公共卫生事件背景下医学专家参与行为特点方面的研究。以突发公共卫生事件治理为背景,选取2003年非典疫情及2020年新冠疫情防控中的医学专家参与案例,从嵌入性理论视角出发,通过双案例比较研究发现:医学专家为扩大自身的学术观点与影响力,其参与行为呈现出与在其他事件参与行为中不同的行为特征,呈现出趋同化参与和多样化竞技的特征,该特征的变化趋势与形成逻辑受到微观层面行为驱动力、中观层面关系嵌入性及宏观层面结构嵌入性等相关因素的影响;减少上述因素的拮抗效应、增加因素之间的协同效应可以减少医学专家之间的内耗,提高专家治理效能,进而提升政府治理突发公共卫生事件的效能。因此,建议科技专家咨询机构要建立常态化咨询制度,同时建立优化专家参与的制度体系,让科技专家回归独立性、科学性与中立性。

关键词：公共卫生事件公共科技专家参与专家竞技行为多样性嵌入性理论

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重复性公共品博弈中的合作演化

重复性公共品博弈中的合作演化

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作者：聂素丽西安电子科技大学

学位级别：硕士

生物之间的竞争无处不在,达尔文的自然选择理论表明在竞争中适应度大的个体更有可能存活下来。不存在任何机制的情况下,合作个体的适应度低于不合作的个体。从而,为了生存,个体在竞争中倾向于选择不合作。然而,生物系统最基本的一个特... 详细信息

生物之间的竞争无处不在,达尔文的自然选择理论表明在竞争中适应度大的个体更有可能存活下来。不存在任何机制的情况下,合作个体的适应度低于不合作的个体。从而,为了生存,个体在竞争中倾向于选择不合作。然而,生物系统最基本的一个特征就是合作。对于很多不同层次的生物组织,从单细胞生物到动物群组,合作的交互行为都是必需的。因此,竞争性的世界中合作行为的广泛存在就令人疑惑。从而,如何解释自私个体间合作行为的涌现以及长期以来合作行为的维持受到了诸多领域科学家的关注。演化博弈论为上述问题的研究提供了有利的理论依据。本文致力于探讨基于混合均匀群组的重复性公共品博弈的合作演化问题,主要成果如下:首先,在混合均匀种群中引入惩罚和奖励机制后,研究群组中不同策略的演化。在博弈之前每个个体需要付出一定代价来表明自己对于合作者或背叛者的态度,惩罚.或者奖励,而不考虑之后自己的策略。惩罚和奖励单独作用均不能够促进合作的演化,而在惩罚和奖励机制的共同作用下,合作水平随选择强度的增加而提高。研究结果还表明,在惩罚和奖励共存的博弈中,奖励比惩罚会有更大的优势。其次,在考虑噪声的情况下,根据行为的多样性提出了一个基于混合均匀群组的新模型来探究自适应策略在重复性公共品博弈中的演化。我们引入针锋相对特性,合作概率代表行为的多样性,用基于频率选择的莫兰过程来刻画群组的动态演化过程,这一过程表明了大自然的选择:越是成功的个体越容易被复制。研究表明,在考虑行为多样性的情况下,即使存在噪声的影响,针锋相对机制依然能够促进合作的演化。再次,在上述模型的基础上我们考虑非线性和不同的群组规模对合作演化的影响。我们知道不同的非线性类型对重复性公共品博弈中合作演化的影响不尽相同。结果表明,在行为多样性和针锋相对特性存在的情况下,协同促进作用的非线性会促进合作的演化,而折扣效应的非线性会抑制合作的演化。但是,在折扣效应的非线性公共品博弈中,存在最适宜合作演化的群组规模值。最后,构建了一个相对简单的理论模型来研究当惩罚行为基于某个特定阈值时,各个策略在混合均匀群组的公共品博弈中是如何演化的。在每一轮的博弈中,个体付出不同的代价,而惩罚只是针对群组中投入低于某一特定值的个体。研究表明,当惩罚阈值适中时,参加公共品博弈的个体的总投入量会处于最大值,并且出现频率最高的策略类型是投入量略高于惩罚阈值的策略。

关键词：混合均匀群组公共品博弈惩罚与奖励行为多样性针锋相对非线性惩罚阈值

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面向进化强化学习的探索方式研究

面向进化强化学习的探索方式研究

引用

作者：李晓益贵州大学

学位级别：硕士

进化强化学习作为解决复杂任务的一种强大方法,吸引了广泛关注。然而,其在高维度和欺骗性环境问题上的探索效率仍然是一个挑战。现有的进化强化学习方法只是利用了进化算法本身具备的探索能力,并没有针对进化强化学习方法自身的探索方... 详细信息

进化强化学习作为解决复杂任务的一种强大方法,吸引了广泛关注。然而,其在高维度和欺骗性环境问题上的探索效率仍然是一个挑战。现有的进化强化学习方法只是利用了进化算法本身具备的探索能力,并没有针对进化强化学习方法自身的探索方式进行设计,且当前的进化强化学习方法并没有考虑到进化算法中种群突变的随机性以及进化算法通过迭代评估的方式使得进化强化学习方法在解决问题时样本效率低下,这导致在某些复杂环境下这些算法无法保证收敛以及容易陷入局部最优。本文针对以上问题,完成了如下研究工作: (1)对于算法在复杂环境下样本效率较低且无法保证收敛导致算法性能较差的问题,提出了结合元进化和安全区域探索的进化强化学习方法。首先,为了提高算法的样本效率,在生成初始化种群时使用元进化方法对初始化的种群预演化,设定两个元目标作为种群的适应度函数,使生成的种群在任务执行初期具备一定的先验知识,提高算法在较短时间内完成较多任务的能力;其次,使用安全突变算子控制进化算法中个体的突变,确保个体在突变时能运用到之前的探索信息,从而避免算法因为不受限制的突变而造成不安全的探索。最后,将该方法应用于Mujoco连续控制任务,与现有的算法进行比较。实验结果表明提出的方法具备了有竞争性的性能。 (2)对于算法在复杂环境中无法获取探索方向,以及进化算法中种群选择机制的局限性无法同时保证高质量和多样性的问题,提出了基于聚类的进化强化学习多样性探索方法。首先,设计了一个存档保存历史策略,并在进化算法种群选择时通过行为聚类将历史策略分为不同的簇,并从每个簇中选择适应度最高的策略用于生成下一代种群;其次,在强化学习算法损失函数中引入了将动作行为特征作为多样性的度量,使智能体能够远离已经出现过的策略。并在其中加入了控制智能体探索方向的缩放因子,使得智能体被历史最优策略吸引,从而使算法的探索具有方向和目的。通过与其他主流方法的比较,该方法在多个基准任务上表现更优。

关键词：进化强化学习元进化安全区域聚类行为多样性

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