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题名自主机器人多智能体软件架构及伴随行为机制
被引量：7
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作者
毛新军
杨硕
黄裕泓
王硕
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机构
国防科技大学计算机学院
复杂系统软件工程重点实验室(国防科技大学)
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1619-1637,共19页
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基金
国家自然科学基金(61379051,61532004)。
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文摘
自主机器人是一类由计算机软件控制的信息物理系统,如何支持该类机器人在开放环境下的有效和协调运行,是自主机器人控制软件(control software of autonomous robot,简称CSAR)研究与实践面临的一项重要挑战.基于组织理论的思想,采用Structure-in-5的组织架构模式,提出了基于多智能体的CSAR的软件架构MaRSA(multiagent robotic software architecture),通过独立抽象CSAR的行为规划、分发、执行等软构件,并显式加强这些构件间的交互,从而为自主机器人行为的有效规划和协调实施奠定架构基础;提出了基于MaRSA架构的伴随行为机制,从因果性、时序性和按需性等3个方面建立了机器人观察行为和任务行为间的伴随关系,并基于分步规划和动态决策的思想,设计并实现了伴随行为的自主决策算法DAAB(decision algorithm of accompanying behaviors).分别在仿真环境和实际机器人环境下设计了对比性实验,结果表明:与主流的反应式行为决策算法和BDI式概率决策算法相比较,基于MaRSA和伴随行为机制的DAAB算法所生成的伴随行为规划在开放环境下具有可行性和更高效的执行效率.
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关键词
自主机器人控制软件
Structure-in-5
多智能体系统
软件架构
伴随行为
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Keywords
CSAR
structure-in-5
multi-agent system
software architecture
accompanying behavior
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名深度神经网络修复策略综述
被引量：3
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作者
梁震
刘万伟
吴陶然
薛白
王戟
杨文婧
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机构
量子信息研究所兼高性能计算国家重点实验室(国防科技大学)
国防科技大学计算机学院
复杂系统软件工程实验室(国防科技大学)
计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所)
中国科学院大学计算机科学与技术学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期1231-1256,共26页
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基金
国家重点研发计划(2022YFA1005101,2021ZD014030)
国家自然科学基金(91948303-1,61836005,61872371,6203202)。
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文摘
随着智能信息时代的发展,深度神经网络在人类社会众多领域中的应用,尤其是在自动驾驶、军事国防等安全攸关系统中的部署,引起了学术界和工业界对神经网络模型可能表现出的错误行为的担忧.虽然神经网络验证和神经网络测试可以提供关于错误行为的定性或者定量结论,但这种事后分析并不能防止错误行为的发生,如何修复表现出错误行为的预训练神经网络模型依然是极具挑战性的问题.为此,深度神经网络修复这一领域应运而生,旨在消除有缺陷的神经网络产生的错误预测,使得神经网络满足特定的规约性质.目前为止,典型的神经网络修复范式有3种:重训练、无错误定位的微调和包含错误定位的微调.介绍深度神经网络的发展和神经网络修复的必要性;厘清相近概念;明确神经网络修复的挑战;详尽地调研目前已有的神经网络修复策略,并对内在联系与区别进行分析和比较;调研整理神经网络修复策略常用的评价指标和基准测试;展望未来神经网络修复领域研究中需要重点关注的可行方向.
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关键词
深度神经网络修复
错误行为
重训练
微调
错误定位
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Keywords
deep neural network(DNN)repair
erroneous behaviors
retraining
fine tuning
fault localization
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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