检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2019年第11期30卷 3355-3363页

作者：杨明奇李占山张家晨吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

表约束是一种外延的知识表示方法,每个约束在对应的变量集上列举出所有支持或禁止的元组.广义弧相容(generalized arc consistency,简称GAC)是求解约束满足问题应用最广泛的相容性.Simple Tabular Reduction(STR)是一类高效的维持GAC的... 详细信息

表约束是一种外延的知识表示方法,每个约束在对应的变量集上列举出所有支持或禁止的元组.广义弧相容(generalized arc consistency,简称GAC)是求解约束满足问题应用最广泛的相容性.Simple Tabular Reduction(STR)是一类高效的维持GAC的算法.在回溯搜索中,STR动态地删除无效元组,降低了查找支持的开销,并拥有单位时间的回溯代价,在高元表约束上获得了广泛运用,并有大量基于STR的改进算法被提出,其中,元组集的压缩表示是目前研究较多的方法.同样基于动态维持元组集有效部分的思想,为STR提出一种检测并删除无效元组和为变量更新支持的算法,作用于原始表约束并拥有单位时间的回溯代价.实验结果表明,该算法在表约束上维持GAC的效率普遍高于现有的非基于压缩表示的STR算法,并且在一些实例上的效率高于最新的基于元组集压缩表示的STR算法.

关键词：约束满足问题简单表缩减表约束广义弧相容

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面向应用场景的数据结构线上实践教学案例

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计算机教育 2021年第2期 41-43,48页

作者：朱允刚杨博虞强源刘大有吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学软件学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

针对疫情下的数据结构线上实践教学需要,为进一步激发学生编程兴趣和参与热情,例举3个与实际应用紧密结合的、基于在线评测的数据结构线上实践教学案例并进行相关分析,最后说明取得的教学效果。

关键词：数据结构实践教学线上教学

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基于IDL通用接口的人机语音交互协同控制系统设计研究

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无人系统技术 2021年第4期4卷 77-84页

作者：王开宇张弘瑞李聪王献昌吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学软件学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 成都凯斯人工智能研究院成都611730

无人战争将会成为未来主流的战争形式,跨平台异构协同也将成为作战指挥系统控制的核心理念。现有的指控平台通常为传统的键盘输入,对指令员的专业要求高,且无法实现对跨平台异构设备的协同控制。基于这两点问题,运用日趋成熟的语音识别... 详细信息

无人战争将会成为未来主流的战争形式,跨平台异构协同也将成为作战指挥系统控制的核心理念。现有的指控平台通常为传统的键盘输入,对指令员的专业要求高,且无法实现对跨平台异构设备的协同控制。基于这两点问题,运用日趋成熟的语音识别技术,为无人作战控制系统设计了基于语音控制的人机交互模式,为实现跨平台异构设备的协同控制,采用平台无关的标准接口描述语言(IDL)作为系统的输出指令。对于语音控制平台的设计,首先确定了可用于跨平台异构协同的目标指令的输出形式为标准化IDL,并基于实验范围与IDL标准确定了语音识别边界;其次采用科大讯飞语音识别技术作为语音命令向文本指令的转化工具;然后将文本化的指令利用ddpaser进行断句分析;最后,经过语言支撑集数据库、标准化指令数据库、IDL指令数据库进行标准化匹配,获得边界范围内的标准化IDL作为指令输出。研究将为作战指控系统的开发设计,实现人机语音交互与跨平台异构控制提供思路。

关键词：跨平台异构集群协同自然语言识别断句分析标准接口描述语言模糊匹配

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基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习

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浙江大学学报（工学版） 2019年第3期53卷 548-554页

作者：赵廷廷王喆卢奕南吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

根据元路径和可交换矩阵,结合节点一阶和二阶相似性得到最后的传播概率矩阵;利用降噪自动编码器对传播概率矩阵进行降维得到异构信息网络的节点表示;将异构信息网络的节点表示用梯度提升树(GBDT)分类,得到不同百分比训练集下的分类准确... 详细信息

根据元路径和可交换矩阵,结合节点一阶和二阶相似性得到最后的传播概率矩阵;利用降噪自动编码器对传播概率矩阵进行降维得到异构信息网络的节点表示;将异构信息网络的节点表示用梯度提升树(GBDT)分类,得到不同百分比训练集下的分类准确率,用聚类指标标准化互信息(NMI)评价聚类效果,用T-SNE展现可视化效果.在数据集DBLP和AMiner上分别进行实验,相比DeepWalk、node2vec和metapath2vec方法,在应用任务节点分类上,所提出的基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习(HINtpm)的准确率与DeepWalk相比最高提升了24%,聚类指标NMI与DeepWalk相比最高提升了13%.

关键词：网络表示学习异构信息网络(HIN) 传播概率矩阵元路径节点相似性自动编码器

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一种求解复杂优化问题的快速遗传算法算子

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吉林大学学报（理学版） 2021年第3期59卷 602-608页

作者：裴莹苏山付加胜韩霄松长春财经学院信息工程学院长春130122 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 中国石油集团工程技术研究院有限公司钻井工艺研究所北京102206

针对利用遗传算法解决参数维度高、计算复杂,且适应度依赖于其他工具的问题,提出一种加快遗传算法收敛速度的聚集算子.该算子首先利用AP(affinity propagation)聚类对种群进行划分,然后通过主成分分析(PCA)对每个聚簇降维,再利用加权最... 详细信息

针对利用遗传算法解决参数维度高、计算复杂,且适应度依赖于其他工具的问题,提出一种加快遗传算法收敛速度的聚集算子.该算子首先利用AP(affinity propagation)聚类对种群进行划分,然后通过主成分分析(PCA)对每个聚簇降维,再利用加权最小二乘法在低维空间下将种群分布拟合成二次曲面,并将计算极值点作为优势个体返回到原始空间.实验结果表明,相比于传统遗传算法,聚集算子在保证优化精度的同时可有效提高收敛速度.

关键词：复杂问题求解遗传算法快速收敛聚集算子

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利用细胞膜演算描述带子句学习的DPLL算法

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哈尔滨工程大学学报 2019年第4期40卷 799-804页

作者：李壮刘磊吕帅任俊绮吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

为了达到推理算法形式化描述的目的,本文采用细胞膜演算的形式化方法描述带子句学习的DPLL算法。分别定义了部分赋值、变元反转、回溯、回跳最大层、细胞膜溶解等反应规则,给出了DPLL的一般过程和冲突分析过程的描述。通过一个算例的求... 详细信息

为了达到推理算法形式化描述的目的,本文采用细胞膜演算的形式化方法描述带子句学习的DPLL算法。分别定义了部分赋值、变元反转、回溯、回跳最大层、细胞膜溶解等反应规则,给出了DPLL的一般过程和冲突分析过程的描述。通过一个算例的求解过程验证了该形式化描述方法的可行性。依赖细胞膜演算可以更直观、简洁地展现推理算法的推理过程,同时展示了膜演算的描述能力和处理能力。

关键词：人工智能问题求解形式化方法自动推理 DPLL 子句学习演算细胞膜演算

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基于动作约束深度强化学习的安全自动驾驶方法

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计算机科学 2021年第9期48卷 235-243页

作者：代珊珊刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

随着人工智能的发展,自动驾驶领域的研究也日益壮大。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法是该领域的主要研究方法之一。其中,安全探索问题是该领域的一个研究热点。然而,大部分DRL算法为了提高样本的覆盖率并没有对探... 详细信息

随着人工智能的发展,自动驾驶领域的研究也日益壮大。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法是该领域的主要研究方法之一。其中,安全探索问题是该领域的一个研究热点。然而,大部分DRL算法为了提高样本的覆盖率并没有对探索方法进行安全限制,使无人车探索时会陷入某些危险状态,从而导致学习失败。针对该问题,提出了一种基于动作约束的软行动者-评论家算法(Constrained Soft Actor-critic,CSAC),该方法首先对环境奖赏进行了合理限制。无人车动作转角过大时会产生抖动,因此在奖赏函数中加入惩罚项,使无人车尽量避免陷入危险状态。另外,CSAC方法又对智能体的动作进行了约束。当目前状态选择动作后使无人车偏离轨道或者发生碰撞时,标记该动作为约束动作,在之后的训练中通过合理约束来更好地指导无人车选择新动作。为了体现CSAC方法的优势,将CSAC方法应用在自动驾驶车道保持任务中,并与SAC算法进行对比。结果表明,引入安全机制的CSAC方法可以有效避开不安全动作,提高自动驾驶过程中的稳定性,同时还加快了模型的训练速度。最后,将训练好的模型移植到带有树莓派的无人车上,进一步验证了模型的泛用性。

关键词：安全自动驾驶深度强化学习软行动者-评论家车道保持无人车

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带最大熵修正的行动者评论家算法

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计算机学报 2020年第10期43卷 1897-1908页

作者：姜玉斌刘全胡智慧苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

在行动者评论家算法中,策略梯度通常使用最大熵正则项来提高行动策略的随机性以保证探索.策略的随机使Agent能够遍历所有动作,但是会造成值函数的低估并影响算法的收敛速度与稳定性.针对策略梯度中最大熵正则项带来的低估问题,提出最大... 详细信息

在行动者评论家算法中,策略梯度通常使用最大熵正则项来提高行动策略的随机性以保证探索.策略的随机使Agent能够遍历所有动作,但是会造成值函数的低估并影响算法的收敛速度与稳定性.针对策略梯度中最大熵正则项带来的低估问题,提出最大熵修正(Maximum-Entropy Correction,MEC)算法.该算法有两个特点:(1)利用状态值函数与策略函数构造一种状态动作值函数的估计,构造的状态动作值函数符合真实值函数的分布;(2)将贝尔曼最优方程与构造的状态动作值函数结合作为MEC算法的目标函数.通过使用新的目标函数,MEC算法可以解决使用最大熵正则项带来的性能下降与不稳定.为了验证算法的有效性,将该算法与近似策略优化算法以及优势行动者评论家算法在Atari 2600游戏平台进行比较实验.实验结果表明,MEC在改进性能的同时提高了算法的稳定性.

关键词：强化学习深度学习行动者评论家算法最大熵策略梯度

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基于自指导动作选择的近端策略优化算法

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计算机科学 2021年第12期48卷 297-303页

作者：申怡刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

强化学习领域中策略单调提升的优化算法是目前的一个研究热点,在离散型和连续型控制任务中都具有了良好的性能表现。近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法是一种经典策略单调提升算法,但PPO作为一种同策略(on-policy)算... 详细信息

强化学习领域中策略单调提升的优化算法是目前的一个研究热点,在离散型和连续型控制任务中都具有了良好的性能表现。近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法是一种经典策略单调提升算法,但PPO作为一种同策略(on-policy)算法,样本利用率较低。针对该问题,提出了一种基于自指导动作选择的近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Based on Self-Directed Action Selection,SDAS-PPO)。SDAS-PPO算法不仅根据重要性采样权重对样本经验进行利用,而且增加了一个同步更新的经验池来存放自身的优秀样本经验,并利用该经验池学习到的自指导网络对动作的选择进行指导。SDAS-PPO算法大大提高了样本利用率,并保证训练网络模型时智能体能快速有效地学习。为了验证SDAS-PPO算法的有效性,将SDAS-PPO算法与TRPO算法、PPO算法和PPO-AMBER算法用于连续型控制任务Mujoco仿真平台中进行比较实验。实验结果表明,该方法在绝大多数环境下具有更好的表现。

关键词：强化学习深度强化学习策略梯度近端策略优化自指导

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基于情节经验回放的深度确定性策略梯度方法

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计算机科学 2021年第10期48卷 37-43页

作者：张建行刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

强化学习中的连续控制问题一直是近年来的研究热点。深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradients,DDPG)算法在连续控制任务中表现优异。DDPG算法利用经验回放机制训练网络模型,为了进一步提高经验回放机制在DDPG算法中的效... 详细信息

强化学习中的连续控制问题一直是近年来的研究热点。深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradients,DDPG)算法在连续控制任务中表现优异。DDPG算法利用经验回放机制训练网络模型,为了进一步提高经验回放机制在DDPG算法中的效率,将情节累积回报作为样本分类依据,提出一种基于情节经验回放的深度确定性策略梯度(Deep Determinis-tic Policy Gradient with Episode Experience Replay,EER-DDPG)方法。首先,将经验样本以情节为单位进行存储,根据情节累积回报大小使用两个经验缓冲池分类存储。然后,在网络模型训练阶段着重对累积回报较大的样本进行采样,以提升训练质量。在连续控制任务中对该方法进行实验验证,并与采取随机采样的DDPG方法、置信区域策略优化(Trust Region Policy Optimization,TRPO)方法以及近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)方法进行比较。实验结果表明,EER-DDPG方法有更好的性能表现。

关键词：深度确定性策略梯度连续控制任务经验回放累积回报分类经验回放

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