Anytime算法及其应用

阐述了Ａｎｙｔｉｍｅ算法的基本概念和体系结构，讨论了Ａｎｙｔｉｍｅ算法的应用和发展方向。

基于Anytime算法的组合优化问题求解

介绍一种基于Ａｎｙｔｉｍｅ算法的组合优化问题求解框架，并报告了对ＴＳＰ问题进行求解的实验。实验结果表明，上述框架可以较好地协调问题的复杂度与求解时间要求之间的冲突。

基于互信息理论的Anytime分类算法的研究

提出了一种新的Anytime分类算法,anytime averaged probabilistic under mutual information estimators(AAPMIE)。该分类算法能较好地适用于需要即时响应的在线业务。从信息论的角度认为每个属性所携带的信息量是不同的,对其他属性影响较大的属性应该具有较高的权限被优先选择作为super-parent参加分类计算,这样,有助于提高分类开始阶段的分类准确率,有助于在较少的计算资源下返回更好的分类效率。实验验证了该算法能在anytime分类的早期较好的改善分类效果降低分类的0-1损失错误率,伴随计算资源的增加,算法能进一步得到更好的分类准确率。

复合Anytime算法的性能描述的生成

Anytime算法能够折衷解的质量和计算时间 ,广泛地用在求解与时间紧急相关的问题 .为了完成更复杂的任务 ,Anytime算法常常作为一个部分用来构建复合 Anytime系统 .文中探讨了复合 Anytime系统的构成以及其性能描述方法的关键问题 ,给出了适合于构建更复杂的

Anytime算法的最优响应时间

Anytime算法能够折衷解的质量和计算时间 ,被广泛地用在实时人工智能系统中 .为保证在截止期到来之际得到的解是可接受的 ,Anytime算法应能够足够快地响应环境的变化 ,输出当前最优解 .文中描述了环境状态变化模型和随机截止期模型 ,探讨了在变化的领域中 Anytime算法的最优响应时间 .

Anytime算法的联合监控策略

经典的临界值计算监控策略未能考虑有实质意义的监控代价因素,即计算当前解的质量和环境状态.为克服这一缺点给出了联合监控算法并进行了实例研究.

FPS游戏中基于HTN的Anytime规划器的研究

动态性和实时性电脑游戏世界的两个关键特征。Anytime规划是能够产生满足上述两个特征的行为的规划方法。分层任务网络(Hierarchical Task Network,HTN)是表示分层规划的一种形式,它非常适合于表达电脑游戏中非玩家角色(non-player char-acter,NPC)复杂的目标。以著名的第一人称射击(First-Person Shooter,FPS)游戏虚幻竞技场2004(Unreal Tournament 2004)作为游戏平台,为NPC设计实现了一个基于HTN规划的anytime规划器,并使用遗传算法调整规划目标的优先级。该规划器可以根据环境变化随时中断规划并给出可用的规划结果,同时具有一定的适应性。实验表明它能够使NPC的行为更智能。

Anytime算法组成问题的时间分配算法

Ａｎｙｔｉｍｅ算法能够折衷解的质量和计算时间，被广泛地用在实时人工智能系统中。Ａｎｙｔｉｍｅ算法的组织问题研究的是在一个由若干个ａｎｙｔｉｍｅ算法组成系统中，如何给基本的Ａｎｙｔｉｍｅ算法分配计算时间，使整个系统输出的解最优。本文阐述了Ａｎｙｔｉｍｅ算法的组织问题，并且给出了两个时间分配算法。

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WTA问题的截止期定义及Anytime算法分析

由于动态武器目标分配(WTA)过程中的不确定性和不可预测性,在分配过程中可能需要根据发生的随机事件随时产生分配决策,动态WTA算法应具备Anytime特性。文中将WTA过程作为实时问题,定义了几类不同级别的截止期,分析了目前一些WTA算法的Anytime特性,并提出控制算法行止的元级控制的基本策略。

动态武器目标分配问题的研究现状与展望

动态武器目标分配(DWTA)是现代指控系统亟待解决的重要理论问题,由于时间因素和随机事件的影响,使得解决该问题的复杂程度进一步增加。在介绍DWTA问题研究基本内容的基础上,重点归纳和分析了目前解决DW-TA问题的一系列方法,包括分阶段求解法、马尔可夫决策过程及anytime算法等,提出了现阶段对于DWTA问题研究的不足和未来尚需解决的问题,并指出在充分考虑时空约束的基础上,寻求一种具有任意时间特性且能灵活处理随机事件的智能算法是解决DWTA问题的有效途径。

舰艇编队网络化反导作战动态目标分配方法

舰艇编队网络化反导作战条件下,目标分配问题演变为"发射节点-制导节点-目标"三者的优化匹配问题,该问题具有很强的实时性和动态随机性。将目标分配分为拦截适应性判断和优化匹配决策两个阶段。拦截适应性判断阶段给出了集成火力单元目标分配区、截止期的计算方法,进而确定了每个目标的拦截适应性判断结果;优化匹配决策阶段建立了静态"发射节点-制导节点-目标"三者的优化匹配模型,分析了动态随机性对目标分配方案的影响。最后,设计了基于遗传算法的Anytime算法求解模型,重点给出了算法的随机事件处理方法和算法的元级控制策略。仿真结果验证了方法的可行性和模型、算法的有效性。

合成分队动态武器目标分配协同决策模型

针对合成分队地面作战特点,提出了一种动态武器目标分配的协同决策模型,该模型基于一种自适应决策中心的协同决策体系结构,以战场信息共享为核心,实现动态火力协同优化分配。提出了针对战场应急目标的一种快速火力分配方法,提高火力整体打击效率的火力适度分配优化方法,适应战场态势动态变化的anytime终止控制方法。仿真实例表明,该模型能够满足合成分队火力动态分配的需求,提高动态武器目标分配决策的合理性和科学性。

云计算环境下的弹性结构程序研究

针对云计算环境下云程序的弹性结构进行研究,结合Anytime算法、弹性计价模型和软件即服务层中的SLA计费架构,将总业务费用分为接入费用、使用费用和补偿费用进行计算,设计基于图像小波变换的弹性结构程序,给出程序的执行步骤和状态转换图。分析结果表明,该弹性结构程序能对程序迭代次数进行控制,较好满足用户需求。

媒体描述元数据技术综述

综述了现有的媒体描述元数据技术进行了综述,其中重点详细描述了三种元数据技术:MPEG-7,TV-Anytime,DVB-SI,并分别提供了实例化的元数据结构。对现有的元数据技术的性能进行了分析比较。

基于模糊逻辑的多代理推荐系统

为模拟人的思维,向用户推荐高质量、个性化的电视节目,在TV-Anytime环境下提出一个基于模糊逻辑的多代理推荐系统.该系统包括模糊用户喜好档案、模糊筛选代理、模糊推荐代理、交互代理和档案修正代理.模糊用户喜好档案用于描述用户喜好和厌恶特征;模糊筛选代理基于模糊逻辑推理,将即将播放节目的元数据与用户喜好档案进行匹配,筛选出用户可能感兴趣的节目;模糊推荐代理根据预计的用户对推荐节目感兴趣程度排序,列出节目推荐表;交互代理收集用户清晰和隐含的反馈信息;档案修正代理根据用户的反馈,动态修正用户喜好档案中的特征参数值.实验结果显示该系统推荐效果可靠.

动态火力接入下要地防空目标分配研究

以海军要地防空作战为背景,针对动态火力接入下目标分配问题的特性,分析了动态火力接入下目标分配问题的关键因素,确定了时间、空间和资源约束条件,提出了集成火力单元的发射准备区及截止时间的计算方法,在传统"发射节点-目标"分配模型中增加了制导节点构建三者优化匹配模型,设计了基于离散粒子群的Anytime算法求解优化模型。仿真结果表明,算法能在规定的时间、空间和资源约束条件下,快速求得满足一定优化需求的分配方案。

实时人工智能系统的构成

实时人工智能系统是一种在动态的环境中 ,能够利用有限的资源来可靠地完成关键性任务的系统 .Anytime算法能够折衷解的质量和计算时间 ,是构造实时人工智能系统的有效技术 .本文阐述了构造方法和组织问题 。

启发式路径搜索算法研究综述

描述了一类在真实世界中用于路径规划的启发式路径搜索算法。论述了这些算法的异同,这类算法主要包括静态算法(如A*),动态算法(如D*),Anytime算法(如ARA*)。本文的目的在于讨论它们在现实机器人系统中的应用,以及各自的优缺点。

一种提高处理器运算能力的控制方法研究

针对未知情况下非线性系统处理资源具有时变特性,研究了一种Anytime控制算法。通常的算法在可用处理资源允许的情况下,计算未来尽可能多的时间步长上的暂定控制输入序列,但有时处理资源不足以计算控制输入。为解决该问题,采用Anytime算法计算出未来控制输入的序列,然后缓冲这些序列以备后续使用。假设处理器的可用性是相关的,以便控制输入的数量在任何时间步长下均可采用马尔可夫链描述。利用基于随机李雅普诺夫函数的方法,得到闭环随机稳定的充分条件。在所得到的充分条件下提出一种新的模型,用于分析当处理器可用性是马尔科夫的情况下所得到的闭环系统,并通过仿真验证了该模型的稳定性。