Multi-Agent层次协作模型及其在RoboCup中的应用

以RoboCup仿真机器人足球比赛中的多个智能体为研究对象,对Multi—Agent协作问题进行了研究。为了使Multi—Agent能够协同工作来完成复杂的任务,同时使Agent具有较高的智能性和反应性,提出了Multi—Agent层次协作模型。实验结果验证了以上研究的有效性。     

The robocup physical agent challenge: Phase i

Traditional AI research has not given due attention to the important role that physical bodies play for agents as their interactions produce complex emergent behaviors to achieve goals in the dynamic real world. The RoboCup Physical Agent Challenge provides a good test bed for studying how physical bodies play a significant role in realizing intelligent behaviors using the RoboCup framework (Kitano et al., 1995). In order for the robots to play a soccer game reasonably well, a wide range of technologies needs to be integrated, and a number of technical breakthroughs must be made. In this article, we present three challenging tasks as the RoboCup Physical Agent Challenge Phase I: (1) moving the ball to the specified area (shooting, passing, and dribbling) with no, with stationary, or with moving obstacles; (2) catching the ball from an opponent or a teammate (receiving, goal keeping, and intercepting); and (3) passing the ball between two players. The first two tasks are concerned with single-agent skills, while the third is related to a simple cooperative behavior. Motivation for these challenges and evaluation methodology is given.     

Layered approach to learning client behaviors in the robocup soccer server

In the past few years, multiagent systems (MAS) have emerged as an active subfield of artificial intelligence (AI). Because of the inherent complexity of MAS, there is much interest in using machine learning (ML) techniques to help build multiagent systems. Robotic soccer is a particularly good domain for studying MAS and multiagent learning. Our approach to using ML as a tool for building Soccer Server clients involves layering increasingly complex learned behaviors. In this article, we describe two levels of learned behaviors. First, the clients learn a low-level individual skill that allows them to control the ball effectively. Then, using this learned skill, they learn a higher level skill that involves multiple players. For both skills, we describe the learning method in detail and report on our extensive empirical testing. We also verify empirically that the learned skills are applicable to game situations.     

Java界面程序技术研究

本文首先分析了Java的界面编程机制,紧接阐述了Java语言和C＋＋语言的主要区别,然后对于Java编程平台的安装、编辑环境的设置进行了叙述和研究。最后,通过Java语言编写了一个简单的界面程序,实现了具有Web功能的标签。     

基于对象的隐式并行编程众核体系结构研究

针对现有的显式编程模式编程成本大、容易出错且不能兼容现有的开发工具和程序的不足,提出了面向对象的基于对象粒度的隐式编程模式及支持该模式的众核体系结构,在底层硬件和编译技术支撑下,兼容现有的串行程序开发模式、开发技术和开发工具,降低并行程序开发成本和开发风险,并通过反编译技术和软件逆分析手段,实现对现有的串行二进制代码并行化,使众核时代不至于抛弃现有的这些代码,这些关键技术能够解决众核技术发展的瓶颈.     

基于互联网的爬虫程序研究

随着互联网的飞速发展,大数据成为互联网技术行业的流行词汇。如今,想要获取大量的数据,爬虫无疑是非常便利的工具。文章介绍了爬虫的原理以及网页的分析方法,对Scrapy框架进行了介绍﹐并用Scrapy对网站进行了数据的爬取,最后利用数据可视化工具对数据进行处理,以便更加直观地对数据进行分析。文章以拉勾网为爬虫对象,在爬虫的过程中,总结了爬虫遇到的问题和解决办法。此外,文章利用Scrapy框架对程序进行了优化,提升了爬取效率。     

程序自动脱壳数据采集技术研究

自动提取加壳程序隐藏的代码和数据是目前恶意代码检测技术面临的重要问题。分析了加壳程序运行的本质特征,给出了存储器监控算法和动态基本块标记算法,描述了基于QEMU仿真器的程序自动脱壳数据采集系统的设计思路。实验结果表明,该系统可以有效地提取被加壳程序的代码和数据,完整地记录程序脱壳的执行行为。     

基本路径覆盖测试探针插桩技术研究

为实现C语言开发的嵌入式软件自动路径覆盖测试,提出了基本路径覆盖(Z路径优化)测试探针插桩技术.初始化时确定探针算法、分配内存空间,插桩策略解决了插桩位置及方法,采用消息队列机制完成测试数据采集,使用模式匹配删除探针恢复现场.通过模拟测试XSBase 255嵌入式系统上的C语言计算器模块(callbacks.c),从覆盖率看出取得了一定的效果,为测试和维护工作提供了底层数据支持.     

非函数依赖程序不变量动态检测技术研究

讨论了程序不变量的内涵,研究并建立了程序不变量动态生成系统的理论模型。在该模型中,针对非函数依赖程序不变量动态生成理论、方法和技术进行了阐述。基于数据库的理论提出了一种新的非函数依赖程序不变量动态检测技术,针对各种常见非函数依赖程序不变量类型建立了一系列检测方法。此不变量检测技术通过数据库中提供的SQL条件查询功能,灵活地检测各种常见类型的非函数依赖程序不变量,并且可以根据用户的实际需要随时指定新的程序不变量查询条件。该方法和Daikon等现有的程序不变量检测工具检测方法比较具有明显的特色和优势：第一,基于关系数据库技术,具有良好的可扩展性;第二,使用SQL条件查询功能实现非函数依赖程序不变量检测,检测方法具有很好的灵活性。     

IOCP写服务程序时的关键问题研究

为了编写高效的网络服务程序,针对经典的多线程实现多客户端并发服务的不足,研究了当前最流行的IOCP(I/O completion port,输入输出完成端口)实现网络服务的方式.在解决了3个IOCP特有的复杂问题(信息定位问题、系统资源限制问题、报文预处理问题)之后,利用IOCP实现了高效的网络服务程序,完全克服了多线程实现多客户端并发服务的CPU使用量高、系统资源占用多、网络资源利用不充分,系统效率低等不足.实验结果表明,只要合理解决这3个问题,在编写网络服务程序过程中就能顺利地使用IOCP方式.与非IOCP实现网络服务程序方式的对比,系统效率有显著提高且网络资源得到更充分的利用.     

程序脆弱性发现中的测试数据生成方法研究

为有效产生程序测试数据,提高Fuzzing测试数据的生成效率和测试覆盖率的问题,提出了一种新的Fuzzing测试数据生成算法--H-Fuzzing.其主要思想是通过程序静态分析结果和动态运行属性,收集程序关键分支谓词的相关信息,得到其与输入变量之间的关联关系,进而指导测试数据算法的收缩,达到能够在少量的随机输入产生过程中得到较高的测试覆盖率的目的.     

DSP系统程序远程更新的研究与实现

为了解决仿真器现场调试DSP程序所带来的系统的维护成本高和芯片级Bootloader局限性的问题,在研究了DSP系统结构和程序自举原理的基础上,采用模块化设计方法,设计了基于以太网的DSP系统程序远程更新、调试和自加载软硬件系统。设计了硬件电路和网络通信芯片驱动程序,实现了DSP的TCP/IP协议的嵌入。该方法灵活地运用外存地址的重映射特性,使DSP可选择性地加载用户程序,实现新程序的自加载。     

基于AOP的程序状态可视化方法研究与实现

论述了面向方面的编程（AOP）概念及其在处理横切关注点方面的优势,研究了其在程序状态可视化方面的应用,并利用AOP技术实现了一个表达式求值时的程序状态可视化的实例。程序状态可视化功能常常表现为一种横切关注点,相比利用面向对象的编程（OOP）来实现程序状态可视化功能,AOP技术提供了一种更加松耦合且更具模块性的实现方式。     

基于程序分析的通信软件模型驱动测试研究

针对通信软件的模型驱动测试框架中出现的测试生成问题,对MSC测试模型的测试生成方法进行改进,获得有效的系统测试集。采用符号执行和程序分析相结合的方法,收集生成的约束、测试脚本变量与被测系统变量之间的映射关系,据此生成测试模型,进一步进行模型验证和测试生成。这种方法可以对原有的测试集合进行半自动的扩展,对关心的程序路径进行测试覆盖,从而提高测试集合的有效性和完备性。     

面向对象的白盒测试框架研究与实现

论文针对面向对象软件测试的特点,在测试驱动程序的组织方面提出了MVC模式的测试驱动框架,并应用QtDesigner设计实现了一种白盒测试的驱动框架的实例,在GeoEast软件白盒测试项目应用中取得了较好的效果。     

引风机变频控制方案的研究与应用

结合韶关发电厂引风机变频改造项目,从摔制角度,介绍了使用高压变频调速装置对引风机进行变频改造的方案和变频改造后引风机变频控制和自动调节的方案。     

IEEE802.11i密钥管理方案的研究与改进

802.11i的密钥管理方案需要经过四次握手产生PTK,然后经过组播握手产生GTK,加重了STA的计算负担,影响了无线漫游的效率,为此提出一种改进的密钥产生机制.改进后的方案采用EAPOL-Key来传输消息,不修改其帧结构,保持了对原802.11i协议的兼容,同时将四次握手加组密钥握手完成PTK和GTK分发变成只需四次握手就可以同时实现PTK和GTK分发.该方案缩短了密钥分发的过程,减少了分发环节,从而使得漫游环境下的密钥分发效率大大提高,减少了用户接入WLAN的延迟.     

量子程序中一种改进的延时估计算法研究

针对现有的量子算法处理时间长、成本过于昂贵这一不足,提出一种延时快速估计算法LEQA,以评估映射到瓦片量子结构的量子算法的延时.该算法使用程序化方法,通过计算量子周围相邻量子的数量来计算算法的延时.仿真结果表明,对中等规模的电路,LEQA的速度要比执行细致的布局、调度以及将量子运算依赖图中的量子指令和量子位通过路由传输到量子结构中的现代量子映射器速度快出两个数量级.此外,LEQA还能快速得出电路延时的估计,且精度很高,平均误差只有2.11％.     

基于合约的程序不变量动态检测模型研究

讨论了程序不变量的内涵,研究并建立了程序不变量动态生成系统的理论模型.主要描述基于合约的似然程序不变量发现的基本理论模型,以及程序不变量发现的主体过程,并结合Java程序设计语言进一步阐明函数依赖程序不变量动态发现的一种方法.通过程序不变量动态生成技术,可以分析程序内部的关联属性,从而有助于设计高质量的程序代码以及规范化的程序架构.     

基于WinDriver的数据采集系统的设备驱动程序研究

工业计算机断层扫描成像(Industrial Computed Tomography--简称工业CT)的图像分辨率要求越来越高、数据量急剧增加。因此，获取高分辨率、大容量的工业CT图像对数据采集提出了更高的要求。如何实时采集、存储这些庞大的数据是工业CT要解决的重要问题之一，这涉及到总线、采集与存储、设备驱动程序、系统级软件设计等关键技术。在工业CT中，设计数据采集系统的设备驱动程序是Windows编程中最复杂、最深奥的工作。设备驱动程序的设计是硬件开发过程中的重要环节，是硬件功能能够实现的保证，它不仅与所设计的硬件设备有关，而且涉及操作系统的内核。详细论述了WinDriver下数据采集系统的设备驱动程序设计与实现。