深度强化学习利用深度学习感知环境信息,使用强化学习求解最优决策,是当前人工智能领域的主要研究热点之一.然而,大部分深度强化学习的工作未考虑安全问题,有些方法甚至特意加入带随机性质的探索来扩展采样的覆盖面,以期望获得更好的近似最优解.可是,不受安全控制的探索性学习很可能会带来重大风险.针对上述问题,提出了一种基于双深度网络的安全深度强化学习(Dual Deep Network Based Secure Deep Reinforcement Learning,DDN-SDRL)方法.DDN-SDRL方法设计了危险样本经验池和安全样本经验池,其中危险样本经验池用于记录探索失败时的临界状态和危险状态的样本,而安全样本经验池用于记录剔除了临界状态和危险状态的样本.DDN-SDRL方法在原始网络模型上增加了一个深度Q网络来训练危险样本,将高维输入编码为抽象表示后再解码为特征;同时提出了惩罚项描述临界状态,并使用原始网络目标函数和惩罚项计算目标函数.DDN-SDRL方法以危险样本经验池中的样本为输入,使用深度Q网络训练得到惩罚项.由于DDN-SDRL方法利用了临界状态、危险状态及安全状态信息,因此Agent可以通过避开危险状态的样本、优先选取安全状态的样本来提高安全性.DDN-SDRL方法具有通用性,能与多种深度网络模型结合.实验验证了方法的有效性.
基于模型的诊断问题在人工智能领域内一直备受关注,将诊断问题转换成SAT(Satisfiable)问题成为解决基于模型诊断问题的一个重要方法.基于目前高效诊断方法 LLBRS-Tree(Last-Level Based on Reverse Search-Tree)的研究,本文提出电路分...
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基于模型的诊断问题在人工智能领域内一直备受关注,将诊断问题转换成SAT(Satisfiable)问题成为解决基于模型诊断问题的一个重要方法.基于目前高效诊断方法 LLBRS-Tree(Last-Level Based on Reverse Search-Tree)的研究,本文提出电路分块诊断方法 ACDIAG(Abstract Circuit Diagnosis)方法,对电路进行分块来缩减电路规模,利用LLBRS-Tree方法对分块后抽象电路求得极小块诊断解;提出诊断解拓展方法,结合分块后电路结构特征对每个极小块诊断解进行直接扩展得到极小诊断解,避免对抽象电路还原后才能得到所有解的问题.
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