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多智能体决策问题是人工智能领域的研究热点.与单智能体决策问题相比,多智能体决策的策略搜索空间更大.分布式局部感知马尔可夫决策过程(Dec-POMDPs)建立了不确定环境下多智能体决策问题的通用模型,自提出以来受到很大关注,但是求解Dec-POMDPs问题计算复杂度高,内存占用大.基于此,提出一种新的Q值函数表示-----蒙特卡洛Q值函数$(Q_MC)$,并从理论上证明$Q_MC$是最优Q值函数$Q^\ast$的上界,能够保证启发式搜索到最优解;运用自适应抽样方法,平衡收敛准确性和求解时间的关系;结合启发式搜索的精确性和蒙特卡洛方法随机抽样的一般性,提出一种基于$Q_MC$的蒙特卡洛聚类/扩展算法(CEMC),CEMC整合了Q值函数求解和策略搜索过程,避免保存所有值函数,只按需求解.实验结果表明,CEMC在时间和内存占用上超过目前性能最好的使用紧凑Q值函数的启发式方法. 相似文献
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基于搜索空间划分的概念生成算法 总被引:6,自引:0,他引:6
概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,在机器学习、数据挖掘和知识发现、信息检索等领域得到了广泛的应用.概念格的构造在其应用过程中是一个主要问题.提出了一种基于搜索空间划分的概念生成算法SSPCG(search space partition based concepts generation),它将属性集合的幂集看作初始闭包搜索空间,迭代地将每个搜索空间划分为一些子搜索空间,并引入了子搜索空间的有效性判断,只搜索那些能生成正规闭包的子搜索空间,有效地提高了搜索效率;同时,在计算闭包过程中保存一些必要的中间结果,用来提高闭包运算速度.由于所有子搜索空间是独立的,所以该算法可以很容易地扩展为并行算法.在随机生成的数据集和真实数据集上进行的实验测试表明,本算法的时间性能要优于Ganter提出的NextClosure算法. 相似文献
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近年,随着信息技术快速发展,软件重要性与日俱增,极大地推动了国民经济的发展.然而,由于软件业务形态越来越复杂和需求变化越来越快,软件的开发和维护成本急剧增加,迫切需要探索新的软件开发模式和技术.目前各行业在软件活动中积累了规模巨大的软件代码和数据,这些软件资产为软件智能化开发建立了数据基础.与此同时,深度学习等人工智能技术在多领域取得的成功应用,促使研究者考虑使用智能化技术与软件工程技术相结合解决程序自动生成问题.程序智能合成方法是程序自动生成的新途径,通过实现软件开发过程自动化,提高软件生产率.本文首先分析了软件工程发展历程及挑战.进而研究了智能化程序合成技术领域的研究布局,以及各方法的优势和劣势.最后,对程序智能合成技术加以总结并给出了未来研究建议. 相似文献
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粒计算的主要思想是在不同粒度层次上对复杂问题进行求解,这在很大程度上体现人类问题求解过程中的智能。文中结合人脑处理复杂问题的多粒度机制和概率统计原理,从粒计算的角度提出一种基于统计期望的多粒度高效搜索模型,从不同粒度层次的商空间上分析统计概率期望的变化规律。通过实验发现,利用该方法搜索目标的效率会随问题空间的细分逐渐降低并趋于稳定,且在不同概率模型上可很大程度地减小不同概率模型问题求解的复杂度。 相似文献
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自主机器人是一类运行在开放环境下具有自主行为的复杂信息物理系统,软件是其核心和关键,提供计算、控制、决策等多样化功能,负责驱动机器人安全、灵活和高效地运行.自主机器人软件的开发面临着来自系统自身、外部环境和现实约束等复杂性带来的诸多挑战.自主机器人软件工程是一个多学科交叉的新兴研究领域,旨在为自主机器人软件的开发、运行和维护提供工程化的方法、技术和平台支持,其研究与实践近年来引起学术界和工业界的高度关注并取得了长足进步.本文围绕三个方面的研究问题,综述了自主机器人软件工程的研究与进展:(1)深入分析了自主机器人软件的特点及其开发复杂性;(2)系统概括了自主机器人软件工程的现有研究方向及已有成果;(3)详细讨论了自主机器人软件工程当前研究的局限性及未来的机遇. 相似文献
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软件作为信息社会的基础设施,深刻地影响着现代人类文明的进程。自1968年软件工程的概念被提出以来,如何高效地开发高质量的软件一直是计算机科学的研究热点。近年来,随着人工智能技术的发展,人工智能与软件工程开始深度融合,由此形成的全新学科交叉方向——智能软件工程成为了国内外学者关注的焦点和研究重点。智能软件工程主要涵盖两方面:人工智能赋能的软件工程和面向人工智能的软件工程。一方面,以深度学习为代表的人工智能迅猛发展,为软件工程研究提供了全新的方法、技术和工具,显著提高了解决传统软件工程任务的能力。 相似文献