基于行为树的协议建模方法及其应用研究

为解决现有协议建模方法验证困难及测试序列生成算法复杂度高和测试序列长的问题,提出了一种基于行为树(BT)的协议描述新方法。采用行为树模型对协议的控制流程进行建模,提出了基于行为树描述的协议验证方法,并给出了基于行为树的测试序列生成方法。以某监控协议为例给出了基于行为树的建模过程,将所建模型转换为通信顺序进程(CSP)后采用过程分析工具(PAT)完成了协议验证,并完成了测试序列的计算与对比分析,结果表明提出的方法能方便地完成对协议的描述与验证,能降低测试序列计算复杂度并减少生成的测试序列长度。

功率键合图在机械产品概念设计中应用

分析了机械工程系统的功能关系确立待设计系统的物理变量 ,利用键合图的基础元件建立基本功能转换矩阵 ,根据机械系统中能量传递建立系统矩阵模型 ,采用人工智能技术自动生成功能方法树 ,产生多个机械传动系统设计方案。并结合电动静脉注射器的设计说明其应用。

逆解多目标优化的六自由度机械手轨迹规划

为优化机械手作业质量和效率,提出基于机械手刚度与全局行程最优的逆解多目标确定方法,建立机械手正运动学模型,运用行为树进行逆运动学求解。构建刚度性能评价指标与关节角总行程数学模型,进行逆解多目标优化。设计7–5–7次多项式关节空间插值算法进行轨迹规划,与常用的3次多项式规划方法相比,结果表明:7–5–7次多项式规划方法得到的机械手运行轨迹更加平稳顺滑。

一种改进型Q学习算法及其在行为树中的应用

游戏中的非玩家角色(NPC)通过学习获得智能,因此学习算法的设计是一个关键问题。提出一种改进型Q学习算法(SA-QL),它以模拟退火算法为基础,在状态空间、探索策略、报酬函数等方面改进了Q学习算法的不足。将该算法运用到行为树的设计中,使NPC能在游戏过程中实时学习,调整行为树中逻辑行为的最佳执行点,从而产生合适的行为响应。实验结果表明,SA-QL算法比传统Q学习算法效率更高,控制NPC的效果更好。

茶蚜在茶树不同部位上刺探行为的差异

电子学穿刺记录技术(EPG)研究表明,茶蚜口针在茶树芽下第1叶、芽头、嫩茎和第4叶韧皮部中分泌(E1)和吸食(E2)的历时分别占总试验时间的30.6％、22.8％、9.6％和5.4％,差异显著(p<0.05)。在第1叶上,多数供试茶蚜的口针第1次刺探就能够深入韧皮部、分泌消化液而产生E1波,第1次在韧皮部中的分泌(K1)就能引发从韧皮部的吸食(E2)。但在芽头、嫩茎和第4叶上,只有少数供试茶蚜有这样的刺吸活动。证实茶蚜嗜好第1叶。该习性与第1叶的营养组分和物理特性相关。