针对对抗环境下无人机集群协同信息采集任务面临的环境结构复杂、集群通信受阻等难题,提出一种基于多层次混合观测空间与注意力机制的深度强化学习(Multi-Level hybrid observation space with Attention-Deep Reinforcement Learning,M...针对对抗环境下无人机集群协同信息采集任务面临的环境结构复杂、集群通信受阻等难题,提出一种基于多层次混合观测空间与注意力机制的深度强化学习(Multi-Level hybrid observation space with Attention-Deep Reinforcement Learning,MLAT-DRL)算法,用于信息采集任务中无人机的决策。采用集中式训练、分布式执行(Centralized Training with Decentralized Execution,CTDE)范式,实现无通信条件下无人机集群的高效协同;提出多层次混合观测空间方法,形成环境特征的多尺度表达,实现了对全局信息和局部观测的高效利用;在算法网络结构中引入结合注意力(Attention)机制的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),提高了无人机集群的风险感知能力;采用优先经验回放(Priority Experience Replay,PER)策略,提高样本利用率,降低训练难度。经过仿真实验验证,MLAT-DRL算法在数据采集和风险规避等方面效果均优于基线算法。展开更多
开源软件在大规模发展与普及的同时也构筑了一个开源开发与协同的生态系统,在这个系统中,个人与组织协同开发所有人都可以使用的高质量软件。以GitHub为代表的社会化协作平台进一步促进了大规模、分布式、细粒度的代码协作与技术社交,...开源软件在大规模发展与普及的同时也构筑了一个开源开发与协同的生态系统,在这个系统中,个人与组织协同开发所有人都可以使用的高质量软件。以GitHub为代表的社会化协作平台进一步促进了大规模、分布式、细粒度的代码协作与技术社交,无数开发者每天在其上提交代码、评审代码、报告bug,或提出新的功能请求,如何利用这些海量的协作行为数据挖掘有价值的信息是当前的研究难点。因此,设计并实现了一个面向开源协作数字生态的一站式数据挖掘系统OpenDigger,目标是构建开源领域的数据基础设施,促进开源生态的持续发展。OpenDigger系统主要由数据采集服务、数据存储模块、标签数据模块和信息服务模块构成,它基于OLAP列式数据库和图数据库,持续采集多源开源生态数据,并通过统一的接口为不同用户群体提供各类开源信息服务。OpenDigger从协作关系网络视角挖掘开源数字生态中的关键信息,相比传统统计指标,协作网络视角更好地展现了开源项目与开发者的关联特性,用户可以使用在线分析环境或CLI工具对开源生态数据进行建模与分析。OpenDigger服务于蚂蚁金服、阿里巴巴、木兰开源社区等多家企业与社区,为OSPO(Open Source Program Office,开源办公室)从业者和开源项目运营负责人提供开源数字洞察能力。展开更多
文摘针对对抗环境下无人机集群协同信息采集任务面临的环境结构复杂、集群通信受阻等难题,提出一种基于多层次混合观测空间与注意力机制的深度强化学习(Multi-Level hybrid observation space with Attention-Deep Reinforcement Learning,MLAT-DRL)算法,用于信息采集任务中无人机的决策。采用集中式训练、分布式执行(Centralized Training with Decentralized Execution,CTDE)范式,实现无通信条件下无人机集群的高效协同;提出多层次混合观测空间方法,形成环境特征的多尺度表达,实现了对全局信息和局部观测的高效利用;在算法网络结构中引入结合注意力(Attention)机制的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),提高了无人机集群的风险感知能力;采用优先经验回放(Priority Experience Replay,PER)策略,提高样本利用率,降低训练难度。经过仿真实验验证,MLAT-DRL算法在数据采集和风险规避等方面效果均优于基线算法。
文摘开源软件在大规模发展与普及的同时也构筑了一个开源开发与协同的生态系统,在这个系统中,个人与组织协同开发所有人都可以使用的高质量软件。以GitHub为代表的社会化协作平台进一步促进了大规模、分布式、细粒度的代码协作与技术社交,无数开发者每天在其上提交代码、评审代码、报告bug,或提出新的功能请求,如何利用这些海量的协作行为数据挖掘有价值的信息是当前的研究难点。因此,设计并实现了一个面向开源协作数字生态的一站式数据挖掘系统OpenDigger,目标是构建开源领域的数据基础设施,促进开源生态的持续发展。OpenDigger系统主要由数据采集服务、数据存储模块、标签数据模块和信息服务模块构成,它基于OLAP列式数据库和图数据库,持续采集多源开源生态数据,并通过统一的接口为不同用户群体提供各类开源信息服务。OpenDigger从协作关系网络视角挖掘开源数字生态中的关键信息,相比传统统计指标,协作网络视角更好地展现了开源项目与开发者的关联特性,用户可以使用在线分析环境或CLI工具对开源生态数据进行建模与分析。OpenDigger服务于蚂蚁金服、阿里巴巴、木兰开源社区等多家企业与社区,为OSPO(Open Source Program Office,开源办公室)从业者和开源项目运营负责人提供开源数字洞察能力。
