普适计算环境下一种目标驱动的服务组合方法

普适计算环境的服务对用户来说是透明的,为了简化用户与环境的交互,提出了一种目标驱动的服务组合方法,建立面向任务目标的服务语义表示模型,并在此模型下进行动态的目标驱动的服务组合,实现用户目标.描述了一个模拟的应用场景,并结合应用场景说明了任务定义和服务组合的过程.该方法简化了用户与环境的交互,提高了普适环境下服务组合和协同的灵活性.     

目标驱动的编译原理课程体系研究

针对编译原理课程理论性和实践性强、学生往往感到困惑和难学的问题,在研究国内各高校编译原理课程教改经验的基础上,基于目标驱动的思想,提出基于分层与-或图的编译原理课程实施目标体系,并结合湖南大学信息科学与工程学院的教学实际,以这些目标为重点组织教学、实验和考核。该方法既有系统性又有具体性,在考虑整个编译器系统的基础上逐步细化各个子目标,便于师生互动和进行过程化的学习管理,利于启发学生自主学习。     

目标驱动的软件体系结构建模方法研究

依据goal-scenario coupling方法提出了一种基于概念属性的结构化目标描述与识别方法.根据上述方法获得的目标模型,在Le Metayer提出的基于图形语法的体系结构建模理论和原则基础之上,提出了一种新的、目标驱动的软件体系结构建模方法.     

基于概念的软件体系结构需求目标描述与识别

基于Goal-scenario coupling理念，提出了一种基于概念属性的结构化目标描述与识别方法，构造了目标模型，对目标进行了描述和识别，该方法可以与目标驱动的软件体系结构建模方法进行平滑集成，提高了信息系统的开发质量和生产效率。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于目标导向行为和空间拓扑记忆的视觉导航方法

针对在具有动态因素且视觉丰富环境中的导航问题,受路标机制空间记忆方式启发,提出一种可同步学习目标导向行为和记忆空间结构的视觉导航方法.首先,为直接从原始输入中学习控制策略,以深度强化学习为基本导航框架,同时添加碰撞预测作为模型辅助任务;然后,在智能体学习导航过程中,利用时间相关性网络祛除冗余观测及寻找导航节点,实现通过情景记忆递增描述环境结构;最后,将空间拓扑地图作为路径规划模块集成到模型中,并结合动作网络用于获取更加通用的导航方法.实验在3D仿真环境DMlab中进行,实验结果表明,本文方法可从视觉输入中学习目标导向行为,在所有测试环境中均展现出更高效的学习方法和导航策略,同时减少构建地图所需数据量;而在包含动态堵塞的环境中,该模型可使用拓扑地图动态规划路径,从而引导绕路行为完成导航任务,展现出良好的环境适应性.     

目标驱动、专业结合的“高等数学”课程教学研究——以常州工学院“高等数学”教学为例

＂高等数学＂是工科专业数学知识及数学素质培养的基础课程,在新的高校教育形势下,＂高等数学＂教学工作面临各种新困难、新要求及新挑战,以学生专业培养需要为＂高等数学＂教学目标,将＂高等数学＂教学内容与各工科专业方向紧密结合,有利于教学工作的开展及课程建设的发展。     

基于动态目标驱动的RoboCup进攻策略的研究

模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多Agent系统的一个理想的实验平台,已经成为人工智能的研究热点.为了解决传统进攻策略中进攻重点难以确定的问题,基于动态目标驱动模型,深入研究了中路进攻策略,提出了动态评估传球时机的评价函数,经过RobCup实验平台的仿真测试分析,表明在比赛环境多变的情况下,该策略仍能提高进攻效率.     

目标驱动的复杂信息系统开发方法研究

基于对大型复杂信息系统开发问题复杂性以及传统软件开发理论、方法、技术在解决这类复杂性问题所存在局限性的深刻认识,借助系统科学在复杂系统自组织演化理论方面取得的研究成果,提出了一套适用于大型复杂信息系统开发的质量和功能目标驱动的模型化方法,并对这一方法的基本原理、开发过程模型、组织结构模型以及系统分析与设计方法进行了说明.     

一种用目标驱动技术扩充的用例分析方法

在UML规范中对于用例的分层、精化以及结构化问题没有相应的解决方案。论文引入目标驱动的方法对传统用例分析方法进行了扩充,提出了一种新的用例分析方法。     

Goal-driven blackboard control architecture based on extending partially complete general goal trees

A control architecture for goal-driven blackboard systems is introduced. The basic elements of the architecture are goals, policies, strategies, methods and knowledge sources. The basic control loop employs a bidding mechanism to determine the knowledge source to be executed at the current cycle. The architecture employs separate control and domain blackboards, and separate knowledge sources for the control problem and for representing the domain knowledge. The major characteristics of the architecture are that it has a simple and uniform structure, and that its basic control loop is based on a formal basis, namely, extending a partially complete general goal tree. The architecture is implemented in Smalltalk and tested on a multiple-task planning problem.