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基于深度强化学习的游戏智能引导算法
被引量：
2
1
作者
白天
吕璐瑶
+1 位作者
李储
何加亮
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第1期91-98,共8页
针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输...
针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输入数据量;其次,通过精细化设计奖励机制,加速模型的收敛过程;最后,从主观定性和客观定量两方面对该算法模型与现有方法进行对比实验,实验结果表明,该算法不仅显著提高了模型的训练效率,还大幅度提高了智能体的性能.
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关键词
深度强化学习
游戏智能体
奖励函数塑形
近端策略优化算法
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职称材料
基于关联解释的术语集MUPS求解方法
2
作者
崔仙姬
欧阳丹彤
+1 位作者
何加亮
高健
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期56-63,共8页
本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,主要用于找出本体中导致逻辑冲突的解释并进行修改,对于本体工程具有重要意义.结合语法相关性与关联解释,提出一种术语集的极小不可满足子术语集求解方法.语法相关性用于递归扩展不可满足子术语...
本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,主要用于找出本体中导致逻辑冲突的解释并进行修改,对于本体工程具有重要意义.结合语法相关性与关联解释,提出一种术语集的极小不可满足子术语集求解方法.语法相关性用于递归扩展不可满足子术语集,从待测术语集中将与不可满足概念语法相关的公理集合加入到不可满足子术语集,一定程度上减少了不相关公理的加入,可以有效减少待测术语集规模.进一步地,将术语集的极小不可满足保持子术语集(minimal unsatisfiability-preserving sub-TBox,MUPS)的求解过程看作是关键公理的查找过程.提出关联解释的定义,并通过构造术语集的关联解释方式确定关键公理.该过程一定程度上减少了推理机调用次数并简化了每次调用用于找出问题时的推理任务.实验部分将各类优化策略应用于黑盒算法并进行了比较.实验结果表明,该方法能够有效提高术语集MUPS求解效率.
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关键词
描述逻辑
本体调试
极小不可满足保持子术语集
关联解释
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职称材料
基于互补概念和搜索图的MUPS求解优化方法
3
作者
崔仙姬
何加亮
+1 位作者
张俊星
高健
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第10期2995-3008,共14页
本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,对于本体工程具有很重要的意义.结合互补概念与基于术语集的搜索图提出极小不可满足子术语集求解的优化方法.首先,通过判断扩展的术语集是否包含互补概念,确定该子术语集是否需要进行概念可满...
本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,对于本体工程具有很重要的意义.结合互补概念与基于术语集的搜索图提出极小不可满足子术语集求解的优化方法.首先,通过判断扩展的术语集是否包含互补概念,确定该子术语集是否需要进行概念可满足性检测,可以有效减少推理机的调用次数.接着,根据术语集扩展过程构造一个术语集搜索图,分别采用宽度优先搜索和深度优先搜索策略快速查找不可满足子术语集.该优化方法一方面减少了待测子术语集的规模,另一方面提高了查找不可满足子术语集对应的节点的查找效率.最后,实现了所给出的各类优化算法并与现有的黑盒优化算法进行了比较.实验结果表明,该方法从推理机调用次数和待测术语集规模方面均优于现有的MUPS求解方法,能够有效提高求解术语集MUPS的效率.
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关键词
描述逻辑
本体调试
MUPS
互补概念
选择函数
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职称材料
题名
基于深度强化学习的游戏智能引导算法
被引量：
2
1
作者
白天
吕璐瑶
李储
何加亮
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学软件学院
大连民族大学信息与通信工程学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第1期91-98,共8页
基金
国家自然科学基金(批准号:U21A20390)
吉林省科技发展计划项目(批准号:20210509006RQ).
文摘
针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输入数据量;其次,通过精细化设计奖励机制,加速模型的收敛过程;最后,从主观定性和客观定量两方面对该算法模型与现有方法进行对比实验,实验结果表明,该算法不仅显著提高了模型的训练效率,还大幅度提高了智能体的性能.
关键词
深度强化学习
游戏智能体
奖励函数塑形
近端策略优化算法
Keywords
deep reinforcement learning
game agent
reward function shaping
proximal policy optimization algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于关联解释的术语集MUPS求解方法
2
作者
崔仙姬
欧阳丹彤
何加亮
高健
机构
大连民族大学信息与通信工程学院
符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)
吉林大学计算机科学与技术学院
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期56-63,共8页
基金
国家自然科学基金(61672261
61502199
+3 种基金
61402070)
辽宁省自然科学基金(2015020023)
符号计算与知识工程教育部重点实验室开放课题(93K172016k02)
大连民族大学自主基金(DC201501060)
文摘
本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,主要用于找出本体中导致逻辑冲突的解释并进行修改,对于本体工程具有重要意义.结合语法相关性与关联解释,提出一种术语集的极小不可满足子术语集求解方法.语法相关性用于递归扩展不可满足子术语集,从待测术语集中将与不可满足概念语法相关的公理集合加入到不可满足子术语集,一定程度上减少了不相关公理的加入,可以有效减少待测术语集规模.进一步地,将术语集的极小不可满足保持子术语集(minimal unsatisfiability-preserving sub-TBox,MUPS)的求解过程看作是关键公理的查找过程.提出关联解释的定义,并通过构造术语集的关联解释方式确定关键公理.该过程一定程度上减少了推理机调用次数并简化了每次调用用于找出问题时的推理任务.实验部分将各类优化策略应用于黑盒算法并进行了比较.实验结果表明,该方法能够有效提高术语集MUPS求解效率.
关键词
描述逻辑
本体调试
极小不可满足保持子术语集
关联解释
Keywords
description logics
ontology debugging
minimal unsatisfiability－preserving sub－TBox（MUPS）
associate interpretation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于互补概念和搜索图的MUPS求解优化方法
3
作者
崔仙姬
何加亮
张俊星
高健
机构
大连民族大学信息与通信工程学院
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第10期2995-3008,共14页
基金
国家自然科学基金(61402070)
辽宁省自然科学基金(2015020023)~~
文摘
本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,对于本体工程具有很重要的意义.结合互补概念与基于术语集的搜索图提出极小不可满足子术语集求解的优化方法.首先,通过判断扩展的术语集是否包含互补概念,确定该子术语集是否需要进行概念可满足性检测,可以有效减少推理机的调用次数.接着,根据术语集扩展过程构造一个术语集搜索图,分别采用宽度优先搜索和深度优先搜索策略快速查找不可满足子术语集.该优化方法一方面减少了待测子术语集的规模,另一方面提高了查找不可满足子术语集对应的节点的查找效率.最后,实现了所给出的各类优化算法并与现有的黑盒优化算法进行了比较.实验结果表明,该方法从推理机调用次数和待测术语集规模方面均优于现有的MUPS求解方法,能够有效提高求解术语集MUPS的效率.
关键词
描述逻辑
本体调试
MUPS
互补概念
选择函数
Keywords
description logics
ontology debugging
MUPS
complementary concepts
selection function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的游戏智能引导算法
白天
吕璐瑶
李储
何加亮
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于关联解释的术语集MUPS求解方法
崔仙姬
欧阳丹彤
何加亮
高健
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于互补概念和搜索图的MUPS求解优化方法
崔仙姬
何加亮
张俊星
高健
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
0
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职称材料
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