计算实验研究方法及应用

计算实验是一种研究复杂系统的新兴计算方法,受到了国内外学者的广泛关注.近年来,随着相关研究的不断发展,计算实验方法在多个领域显示出巨大的应用前景,特别是复杂系统管理与控制相关的诸多重要领域,如社会安全、电子商务、金融市场等.本文将首先介绍计算实验的主要思想以及实验设计与计算机仿真等计算实验的研究基础;其次,我们将介绍计算实验的主要研究内容,包括计算模型构建、计算实验设计以及计算实验执行;最后,我们将讨论计算实验的应用情况,总结研究过程中面临的挑战并介绍潜在的研究方向.

平行感知：ACP理论在视觉SLAM技术中的应用

在计算机视觉的研究中,同时定位和地图构建(SLAM)是一类极具挑战性的复杂问题.ACP理论为复杂系统建模与调控提出了一条新的有效途径.在提出的平行感知的基本框架及其关键技术中,ACP理论被开创性地引入SLAM算法中.平行感知利用各种人工场景数据和采集到的实际场景数据,通过计算实验进行视觉SLAM模型及参数的训练与评估,然后借助平行执行来在线优化视觉系统,实现对复杂环境的智能感知与理解,最终建立了一个从底层视觉算法到高层决策与分析的全新理论.

基于ACP的动态网民群体运动组织建模与计算实验研究

由互联网促成的社会运动组织一经出现,就受到了广大社会学者以及计算机领域专家的广泛关注.一方面,互联网特别是移动互联网在整合信息、引发共振、实时分享及高度互动等方面的特性,为网民行为的大规模快速聚集提供了直通渠道,使得多角度超视距观察并研究在线人群复杂行为及其组织特性成为可能;另一方面,这一研究在社会化媒体营销、共享经济、非军事组织行动中的应用意义愈加显著.本文引入群体行为动力学和社会运动组织理论的研究,提出基于ACP的动态网民群体运动组织(Cyber movement organizations,CMOs)研究方法.本文工作首先使用多智能体建模方法构造双层结构的人工社区模型,以此为基础对动态网民的个体以及群体动态组织行为展开计算实验探讨,重点阐释了社区用户的交互行为机制及群体组织活动的建模机制,为揭示微观个体简单行为对于宏观群体复杂涌现现象的影响奠定基础.

平行视觉:基于ACP的智能视觉计算方法

在视觉计算研究中,对复杂环境的适应能力通常决定了算法能否实际应用,已经成为该领域的研究焦点之一.由人工社会(Artificial societies)、计算实验(Computational experiments)、平行执行(Parallel execution)构成的ACP理论在复杂系统建模与调控中发挥着重要作用.本文将ACP理论引入智能视觉计算领域,提出平行视觉的基本框架与关键技术.平行视觉利用人工场景来模拟和表示复杂挑战的实际场景,通过计算实验进行各种视觉模型的训练与评估,最后借助平行执行来在线优化视觉系统,实现对复杂环境的智能感知与理解.这一虚实互动的视觉计算方法结合了计算机图形学、虚拟现实、机器学习、知识自动化等技术,是视觉系统走向应用的有效途径和自然选择.

平行手术：基于ACP的智能手术计算方法

由人工社会(Artificial Societies)、计算实验(Computational Experiments)、平行执行(Parallel Execution)构成的ACP理论在平行智能和复杂系统建模与调控中发挥重要作用.文中将ACP理论引入到医疗手术领域中,提出平行手术的基本框架及相关流程.在平行手术中,采用人工场景模拟医生和患者情况,表征真实复杂的手术场景.在此基础上,采用计算试验的方法试验和评估手术方案,选择最佳方案.最后通过虚实互动的平行执行功能在线优化手术方案,实时地对手术进行智能预测与导引.整个框架结合规则提取、计算机图形学、虚拟现实/增强现实、机器学习、知识自动化等技术,力图有效提高手术的效率和准确性.

基于马氏决策过程模型的动态系统学习控制:研究前沿与展望

基于马氏决策过程(Markov decision process,MDP)的动态系统学习控制是近年来一个涉及机器学习、控制理论和运筹学等多个学科的交叉研究方向,其主要目标是实现系统在模型复杂或者不确定等条件下基于数据驱动的多阶段优化控制.本文对基于MDP的动态系统学习控制理论、算法与应用的发展前沿进行综述,重点讨论增强学习(Reinforcement learning,RL)与近似动态规划(Approximate dynamic programming,ADP)理论与方法的研究进展,其中包括时域差值学习理论、求解连续状态与行为空间MDP的值函数逼近方法、直接策略搜索与近似策略迭代、自适应评价设计算法等,最后对相关研究领域的应用及发展趋势进行分析和探讨。

基于ACP方法的平行手机信令数据分析系统

随着交通拥堵和公共安全问题的日趋严重,传统方案在道路监测和区域监测方面不仅成本高,准确性和可靠性也无法保证,因此无法给用户提供一整套综合全面的出行路线规划及旅游目的地选择等方面的相关指导.本文提出基于ACP方法的平行手机信令数据分析系统,将解决上述问题.本文主要基于ACP方法,包括人工社会、计算实验和平行执行,构建基于手机信令的人工监控场景和实际监控场景.实际监控场景和人工监控场景平行执行,人工监控场景用来模拟和实验复杂的实际监控场景,通过大量计算实验,进行各种模型的训练与评估,通过平行执行不断地更新和优化,实时指导实际监控场景;同时实际监控场景将结果反馈给人工监控场景,对人工监控场景模型进行修正.通过实际监控场景和人工监控场景之间的不断优化,可有效提高手机信令系统的实时性、准确性和可靠性,并最终满足不断增长的实时用户需求,保证用户出行的舒适性及安全性.

生成式对抗网络GAN的研究进展与展望

生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域,GAN正在被广泛研究,具有巨大的应用前景.本文概括了GAN的研究进展,并进行展望.在总结了GAN的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后,本文还讨论了GAN与平行智能的关系,认为GAN可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念,特别是计算实验的思想,为ACP(Artificial societies,computational experiments,and parallel execution)理论提供了十分具体和丰富的算法支持.

平行数据:从大数据到数据智能

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.

平行图像:图像生成的一个新型理论框架

为了提高计算机视觉系统的泛化能力,要求利用大规模、多样化、带标注的图像数据集,对视觉模型进行充分的学习与评估.由于从实际场景中获取图像具有局限性,文中提出一种图像生成理论框架,称为平行图像.平行图像的核心单元是软件定义的人工图像系统.从实际场景中获取特定的图像"小数据",输入人工图像系统,生成大量新的人工图像数据.文中总结平行图像的实现方法,包括图形渲染、图像风格迁移、生成式模型等,并且对比分析人工图像和实际图像的特点,讨论领域适应策略.

指控5.0:平行时代的智能指挥与控制体系

继机械化、电气化、信息化、网络化之后,提出面向平行化技术的指挥与控制体系、理论、方法和技术,即指控5.0的平行指挥与控制.指控5.0的一个核心理念即为虚实互动的平行思想,两个关键支持即为ACP理论和CPSS基础设施,三个主题任务即为智能部队或智能组织、智慧指挥或智慧管理、社会情报或社会解析,四个集成整合使人员、信息、装备和使命密切地融合在一起,从而形成具有深度知识的灵捷,能够进行实验分析的聚焦,最终落实闭环、反馈、精准的收敛.

面向计算社会的计算素质培养:计算思维与计算文化

每一个时代都有自己的特征,以及人类所特有的相应思维。农业社会的特征是地表资源的开发,以感性思维为主;工业社会的特征是地下资源的开发,以形式思维为主;信息时代和知识经济的特征是数据资源的开发,计算机和网络是主要工具,这个时代所需要的思维方式就是计算思维。在Cyberspace时代,对人获取知识的努力之要求不断减少,作为一种反馈和补偿,计算思维必须成为"读、写、算"之外的另一种素质要求。

社会计算:理论与方法专刊前言

信息技术与互联网的深入发展与普及，对人们的社会交往模式产生了深远的影响，其发展也带来一场计算技术的变革．信息科学技术的研究从以往重视具体技术问题，发展到更高层次上利用计算手段模拟及解析社会理论和研究社会相关问题，进行计算科学与社会科学的交叉研究．近年来，社会计算迅速兴起和发展，并得到国内外计算机及相关交叉学科领域的高度重视．与此同时，为了有效应对复杂和动态变化的网络化社会带来的新型问题与挑战，亟需发展社会计算的基础理论、建模、分析与计算方法．本专刊收录的12篇论文反映了我国学者近期在社会计算理论和方法研究上的部分成果．

数据知识驱动的城市作战元宇宙建模框架

元宇宙深沉浸、虚实相生的特性为作战建模的发展提供了新的技术,对此,提出了面向城市作战的一种新型的数据知识驱动的元宇宙建模框架.基于此框架,运用知识图谱、生成式对抗网络等相关理论和方法,探究元宇宙情景下的城市作战环境本体建模问题,设计了元宇宙城市作战模型的改进案例方案,以达到表现力好、扩展性强,并进行了相关定量实验验证.面向城市作战的元宇宙建模框架有望成为实现虚实融合的智能决策的新设计范式.

深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望

目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展,也带动着目标视觉检测取得突飞猛进的发展.本文综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望.首先对目标视觉检测的基本流程进行总结,并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集;然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展;最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战,并对今后的发展趋势进行展望.

关于二型模糊集合的一些基本问题

采用集合论的方法给出了单位模糊集合和二型模糊集合及其在一点的限制等定义,使得二型模糊集合更易于理解.通过定义嵌入单位模糊集合来描述一般二型模糊集合,并给出离散、半连通二型模糊集合的表达式.根据论域、主隶属度及隶属函数的特性将二型模糊集合分为四种类型:离散、半连通、连通及复合型,并根据连通的特点将连通二型模糊集合分为单连通及多连通两类.利用支集的闭包(Closure of support,CoS)划分法表述主隶属度及区间二型模糊集合.提出了CoS二、三次划分法分别来表述单、复连通二型模糊集合,并使每一个子区域的上下边界及次隶属函数在该子区域上的限制分别具有相同的解析表述式.最后,探讨了二型模糊集合在一点的限制、主隶属度、支集、嵌入单位模糊集合之间的关系.

国际军事类学术刊物影响力简评

以被SCI、SCIE、SSCI收录的国际军事类期刊为研究对象,分别从影响因子、SJR指数和SNIP三大指标分析各自表现并进行综合比较,从不同视角评析了这些军事类期刊的学术影响力.综合来看,在军事学术研究领域,期刊的平均影响力水平略低于其他领域的平均水平,但各期刊的影响力差异较大,也有不少高影响力的期刊,既有Naval Research Logistics等传统领域一直保持影响力的常青树,也有International Security等新兴学科的新秀型期刊.

从工程控制到社会管理:控制论Cybernetics本源的个人认识与展望

1《工程控制论》与《科学革命的结构》 回顾自己的专业发展过程，曾有两本书几乎是戏剧性地拓展了我的研究视野，先是从力学到控制，后再从理工到社科。在这两次变化之中，钱学森先生的《工程控制论》[1–2]都直接或间接地起了重要的作用，也使我有机会从个人的角度理解控制论的历史和本意。今年正值《工程控制论》英文版发表60周年，匆忙成文，谨以此向钱先生表示感谢与怀念。

基于贝叶斯生成对抗网络的背景消减算法

背景消减是计算机视觉和模式识别的关键技术之一.本文提出一种新的背景消减算法,该算法首先利用中值滤波算法进行背景数据的获取,然后基于贝叶斯生成对抗网络进行训练,利用生成对抗网络的特性,有效地对每个像素进行分类,解决了光照渐变和突变、非静止背景以及鬼影的问题.本文采用深度卷积神经网络,来构建贝叶斯生成对抗网络的生成器和判别器.实验结果表明,本文提出的算法性能在绝大多数情况下优于现有其他算法.本文的贡献在于首次将贝叶斯生成对抗网络应用于背景消减,并且取得了良好的实验效果.

作战仿真中组合式实体模型的资产管理组件设计

资产是作战实体所有持有的、占据的、存储的和使用的资源,具有体现和约束作战实体军事行为能力的作用.基于组合建模的思想,采用"资产"的概念对作战实体所拥有的资源建立模型描述,有助于后勤保障和装备保障模型、毁伤裁决算法的描述.在组合式作战实体模型框架中设计资产管理组件对资产进行有效的组织和管理,可以实现模型与资产数据的分离,提高模型与资产数据的可扩展性和重用性.