可进化硬件的基本原理与关键技术

可进化硬件 (EvolvableHardware ,EHW)研究将进化计算技术应用于系统 (特别是电子系统 )内部结构的设计、调理、实时自适应等方面 ,以实现复杂电路的自动化设计和显著提高电子系统的自适应和容错能力。简述了EHW的基本原理、关键技术和应用前景 ,介绍了EHW研究的最新进展 ,总结和比较了各类实现方法的主要特点 ;在此基础上 ,总结并讨论了该领域亟待解决的开放性问题 ,指出了相关的研究方向和有望获得突破的解决途径。     

外部型硬件进化方法研究

外部型硬件进化(Extrinsic EHW)是将硬件描述语言(HDL)与进化算法(EA)结合起来的硬件进化(EHW)方法。在简要介绍了EHW的基本概念和工作原理的基础上，针对外部型硬件进化的基本方法，通过实验分析指出了这类方法存在的问题，阐述了在电子设计自动4g(EDA)平台上实现Extrinsic EHW方法必须解决的核心问题。     

基于竞争式协同进化的混合变量粒子群优化算法

现实工业生产应用中存在大量的混合变量优化问题,这类问题的决策变量既包含连续变量,又包含离散变量。由于决策变量为混合类型,导致问题的决策空间变得不规则,采用已有的方法很难进行有效求解。引入协同进化策略,提出一种基于竞争式协同进化的混合变量粒子群优化算法(competitive coevolution based PSO,CCPSO)。设计基于容忍度的搜索方向调整机制来判断粒子的进化状态,从而自适应地调整粒子的搜索方向,避免陷入局部最优,平衡了种群的收敛性和多样性;引入基于竞争式协同进化的学习对象生成机制,在检测到粒子进化停滞时为每个粒子生成新的学习对象,从而推动粒子的进一步搜索,提高了种群的多样性;采用基于竞争学习的预测策略为粒子选择合适的学习对象,充分利用了新旧学习对象的学习潜力,保证了算法的收敛速度。实验结果表明：相比其他主流的混合变量优化算法,CCPSO可以获得更优的结果。     

免疫进化模型及其在优化计算中的应用

在深入研究免疫系统的智能进化机制和两种典型免疫计算模型的基础上，基于进化计算模型和免疫调节理论，结合免疫记忆机制提出了一种通用免疫进化算法(GIEA)的—般框架，论述了其运算机理，分析了其收敛性和收敛速度。针对多模态优化问题，按照该框架设计了一个具体的多模态免疫优化算法(MIOA)，并进行了仿真研究和计算复杂性分析。分析与仿真结果表明，该算法不仅比同类算法计算量小、具有更好的搜索性能，而且无须任何先验知识，实现了真正的自适应搜索。     

基于自适应学习群体搜索技术的集成进化算法

为了提高连续数值优化算法的普适性和鲁棒性,提出了基于自适应学习群体搜索技术的集成进化算法.该算法集成了3种自适应学习群体智能优化算法作为子算法,其中1种子算法是本文设计的,另外两种子算法来自相关文献.相应地,整个进化种群被分成了3个子种群,在进化过程中,算法以并行的方式采用每种子算法独立地进化各自的子种群,而在进化过程的不同阶段,每种子算法的进化策略及其参数可以自适应地调整.在实验部分,首先定义了算法性能度量标准,然后在26个较新的测试函数上做了算法性能对比实验,实验结果表明所提出的算法具有较高的普适性和鲁棒性.     

基于自适应学习群体搜索技术的集成进化算法

为了提高连续数值优化算法的普适性和鲁棒性,提出了基于自适应学习群体搜索技术的集成进化算法. 该算法集成了3种自适应学习群体智能优化算法作为子算法,其中1种子算法是本文设计的,另外两种子算法来自相关文献. 相应地,整个进化种群被分成了3个子种群,在进化过程中,算法以并行的方式采用每种子算法独立地进化各自的子种群,而在进化过程的不同阶段,每种子算法的进化策略及其参数可以自适应地调整. 在实验部分,首先定义了算法性能度量标准,然后在26个较新的测试函数上做了算法性能对比实验,实验结果表明所提出的算法具有较高的普适性和鲁棒性.     

基于自适应思维进化算法的容错控制仿真研究

思维进化计算(Mind Evolutionary Computation,MEC)是一种新型的智能计算方法,能有效地克服遗传算法中存在的一些缺陷,但也存在着进化速度较慢的不足之处.为了提高思维进化计算的进化速度,在该算法中引入了三个自适应因子,建立了一种自适应思维进化算法(Adaptive Mind-Evolutionary Algorithm,AMEA).基于自适应思维进化算法,构造了一种自适应思维进化容错控制(Adaptive Mind-Evolutionary Fault-T0lerant Control,AMEFTC)系统,可实现控制律的在线重组,使系统在发生故障后仍能维持正常系统的静态和动态性能,从而实现了对系统故障的容错控制,最后通过仿真实例验证了这一控制律重组容错方案的可行性和有效性.     

进化博弈模型中有限理性个体学习机制设计框架

进化博弈突破了传统博弈理论完全理性的限制，提出了一种动态分析方法，模型中的动态产生的根源就是个体的学习行为，因此学习机制的设计是分析进化博弈问题的基础。本文在划分决策过程的基础上提出学习机制的设计框架，并针对不同的决策阶段具体设计了不同的学习机制模型，为进一步研究进化博弈问题提供了理论依据。     

基于MOEA/D-ARMS的无人机在线航迹规划

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)在线航迹规划是UAV协同控制关键技术之一, 在线航迹规划问题本质上是一种动态多目标优化问题。为了求解该问题, 提出了一种基于自适应应答机制选择的动态多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithon based on decomposition-adaptive reaction mechanism selection, MOEA/D-ARMS)。多种应答机制构成应答机制池, 以应答机制最近一次的整体表现赋予应答机制一定的奖励, 并采用基于概率的方法从应答机制池中选择应答机制。MOEA/D-ARMS分别在静态环境情况、突发威胁情况、突变威胁情况和偏好改变情况下进行仿真实验。仿真结果表明, MOEA/D-ARMS可有效求解UAV在线航迹规划问题。     

基于PSO神经网络的进化博弈研究

针对进化博弈中博弈人是有限理性的,提出了一种基于粒子群神经网络的进化博弈决策机制。该机制将神经网络技术引入到进化博弈中,并采用粒子群优化算法(PSO算法)来训练神经网络,因而可利用神经网络来模拟博弈人在进化过程中的学习和策略调整。利用该机制分别对有限理性条件下的鹰-鸽博弈和重复囚徒困境博弈进行了研究。实验表明:PSO神经网络可以准确地模拟进化博弈中博弈人的动态学习与决策过程,能有效地指导博弈人的策略选取,是进化博弈分析的有力工具。     

基于Metropolis准则的多步Q学习算法与性能仿真

强化学习是目前智能体和机器学习研究的热点。针对强化学习中标准Q学习算法更新速度慢的缺点,通过引入多步信息更新策略和模拟退火中的Metropolis准则,提出了一种新颖的多步Q学习算法,称为SAMQ算法。仿真实验表明,与现有的算法相比,该算法能够有效提高收敛速度,较好地解决智能体选择动作时面临的新知识探索还是当前策略遵循的关键问题。     

前向神经网络学习速率的自适应算法

学习速率是控制神经网络学习过程的一个重要参数,影响神经网络的稳定性和快速性。提出了一种能够满足实时性要求的神经网络学习速率的自适应算法,并证明了在该学习速率下,神经网络的学习过程是Lyapunov意义稳定的。该方法通过为神经网络的输出增加一个输出修正量来补偿多个未知因素对学习误差的影响,从而构造使学习误差快速收敛到零的学习速率自适应算法。通过对神经网络在线逼近一个非线性对象的过程进行仿真,结果证明了该方法的有效性。     

强化学习中的策略重用:研究进展

策略重用(policy reuse,PR)作为一种迁移学习(transfer learning,TL)方法,通过利用任务之间的内在联系,将过去学习到的经验、知识用于加速学习当前的目标任务,不仅能够在很大程度上解决传统强化学习(reinforcement learning,RL)收敛速度慢、资源消耗大等问题,而且避免了在...     

基于元网络的项目组织学习能力对任务完成影响评价仿真方法

组织能力是影响项目任务完成的决定性因素,而学习能力是组织能力形成的关键基础.基于元网络理论和动态仿真方法,将组织(人)、知识和任务视为多智能体复杂交互系统,提出知识扩散度和任务完成水平两项关键指标,研究项目组织学习能力对任务完成水平影响的内在机理.以通用品牌别克汽车4S店建设项目群管理为例,验证评价指标的合理性,并进一步通过仿真实验,识别项目组织的关键知识、关键组织以及关键学习阶段,进行组织学习能力提升和任务分配的优化.为项目组织设计、任务分配及组织学习的研究探索了一种有效的方法.     

团队领导学习策略对组织学习影响的仿真研究

组织学习领域的已有研究主要探讨了团队领导如何在组织学习过程中发挥重要的支持性作用,但却忽视了团队领导个人学习对组织学习的直接影响.以此不足为切入点,提出团队领导应根据外部环境特征采取不同的学习策略来与其他成员开展双向学习互动.一系列基于agent的计算机仿真实验结果表明:当外部环境平稳时,团队领导应采取平衡型的个人学习策略,既要通过自身学习促进组织知识的积累,同时又要激发下属主动寻找答案解决问题,避免下属对团队领导的个人知识产生依赖;当外部环境持续变化时,团队领导应采取减弱与团队工作任务相关的个人学习的策略,促进差异化知识在组织内部存留与传播,进而衍生出能够适应新环境的全新解决方案,提高组织整体适应变化环境的能力.     

基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法

为深入探索时序作战指挥行为知识的建模方法,实现对具有时序关联特征的指挥员作战指挥行为的有效表征,以兵棋推演作战指令为基础,提出一种基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法,对作战指挥行为进行知识表示学习,并通过作战指挥行为预测任务验证模型的有效性。实验结果表明,提出的方法对于评估指标提升较大,能够有效捕捉想定场景下联合作战指挥员的作战指挥行为时空特征,为时序作战指挥行为知识的表示学习提供了可行范例,为联合作战指挥员的指挥经验抽取和联合作战态势认知提供基础。     

基于先验知识的多功能雷达智能干扰决策方法

针对基于强化学习的多功能雷达干扰决策方法训练周期长、收敛慢的问题，本文提出了基于先验知识的多功能雷达智能干扰决策算法。所提算法使用了基于势能函数的收益塑造理论，利用先验知识设置收益函数，相比于传统算法，具有更快的收敛速率。利用先验知识加速算法收敛速率的方法对强化学习在多功能雷达干扰决策中的实际应用具有重要的意义，对于强化学习在其他领域的应用也具有很好的参考价值。     

基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法

为深入探索时序作战指挥行为知识的建模方法,实现对具有时序关联特征的指挥员作战指挥行为的有效表征,以兵棋推演作战指令为基础,提出一种基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法,对作战指挥行为进行知识表示学习,并通过作战指挥行为预测任务验证模型的有效性。实验结果表明,提出的方法对于评估指标提升较大,能够有效捕捉想定场景下联合作战指挥员的作战指挥行为时空特征,为时序作战指挥行为知识的表示学习提供了可行范例,为联合作战指挥员的指挥经验抽取和联合作战态势认知提供基础。     

基于智能Agent的复合学习方法

从实例学习和事例推理的关系出发,分析了专家经验累积的过程,指出传统知识获取瓶颈的根源.在此基础上,借助agent理论,提出了一种从专家分析实例学习和事例推理的有机结合模型,给出了专家知识获取的基本框架.构成此框架的各归纳学习agent在专家的协助下,可通过加强学习机制相互促进.