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机器学习 27

神经网络 27

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基于GPSR和Q网络的流量感知无人机ad-hoc网络路由协议 Research Articles

Yi-ning Chen, Ni-qi Lyu, Guang-hua Song, Bo-wei Yang, Xiao-hong Jiang,ch19930611@zju.edu.cn,lvniqi@gmail.com,ghsong@zju.edu.cn,boweiy@zju.edu.cn,jiangxh@zju.edu.cn

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第9期   页码 1308-1320 doi: 10.1631/FITEE.1900401

摘要： 在流量密集的无人机ad-hoc网络中，流量拥塞会增加网络时延和丢包，大大限制网络性能。因此，需要一个流量平衡策略控制流量。本文提出TQNGPSR，一个基于GPSR和Q网络的流量感知无人机ad-hoc网络路由协议。该协议利用邻居节点的拥塞信息实现流量平衡，并用一种强化学习算法-Q网络算法-评价当前节点每条无线链接的质量。基于对这些链接的评估，该协议可在多个选择中做出合理决定，降低网络时延和丢包率。在仿真环境中测试TQNGPSR、AODV、OLSR、GPSR和QNGPSR。

关键词： 流量平衡；强化学习；地理信息路由；Q网络    

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军事地理信息系统的现状与发展

王家耀

《中国工程科学》 2002年 第4卷 第12期   页码 28-31

摘要：

在信息作战条件下，军事地理信息系统（MGIS）作为作战指挥自动化、数字化战场和现代武器系统的战场地理环境平台备受世界各国的重视。美国投入了大量人力、物力和财力先后研制并使用了地形分析系统等一系列应用系统，目前正着手研制地理影像情报综合管理系统（TPED）和地理影像与地理空间信息系统。文章在分析国内外MGIS的基础上，着重介绍了军事地理信息系统软件的研制特点，并对军事地理信息系统进一步发展要解决的若干问题进行了探讨。

关键词： 军事地理信息系统     工具软件     支撑软件    

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地理信息系统的发展与发展中的地理信息系统

王家耀

《中国工程科学》 2009年 第11卷 第2期   页码 10-16

摘要：

针对目前对地理信息系统（ GIS）的发展缺乏系统、规律性研究的问题，分析了地理信息系统产生和发 展的社会前景、技术背景和学科背景；探讨了随着计算机通信网络技术的发展而引起的GIS体系结构和软件 开发模式的变化，认为开放式GIS思想和组件式GIS更适合网络（网格）环境下数据服务和功能的服务分布式 特点；提出GIS将向以网络服务（ Web service）和网格服务（ Gridservice）为主要形式的开放式GIS方向发展，论 述了基于网络服务的地理信息共享与数据互操作的基本架构及其特点，指出Grid service为实现信息资源共享 和协同解决问题提供了新的机遇和技术途径

关键词： GIS     体系结构     开发模式     Web service     Grid service    

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钱学森论地理科学

马蔼乃

《中国工程科学》 2002年 第4卷 第1期   页码 1-8

摘要：

钱学森在现代人类知识体系11个门类中，将地理科学归结为自然科学与社会科学之间的桥梁科学；在五大开放的复杂巨系统中，把地理系统排在星系系统与社会系统之间；在社会总体设计部下设四大建设中，将地理建设与政治文明钱学森把地理科学看做是举足轻重的科学体系。钱学森从哲学高度，从人类知识体系的高度，从复杂性系统科学的理论框架中，从社会总体设计工程的实践出发，把地理学提升到为国民经济服务的科学，因此，地理科学具有重要的理论与实践意义，必须重新认识地理。

关键词： 地理科学     理论地理科学     地理信息科学     地理系统工程    

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MDLB：一种基于强化学习的元数据动态负载均衡机制 Research Articles

武兆琪1,卫今2,3,张帆1,郭威1,谢光伟2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第7期   页码 963-1118 doi: 10.1631/FITEE.1900121

摘要： 随着信息和数据量增长，面向对象的存储系统已被广泛应用到很多领域，包括Google文件系统、AmazonS3、Hadoop分布式文件系统和Ceph。其中元数据负载均衡在提高整个系统输入/输出性能方面起着重要作用，元数据负载不平衡会导致服务器出现严重的系统性能瓶颈问题。然而现有元数据负载平衡策略缺乏良好动态性和适用性，如基于子树分割或者哈希的负载策略。提出一种基于强化学习的动态负载平衡机制（MDLB）。采用Q_learning算法，所提基于强化学习机制由3个模块组成，即策略选择网络、负载均衡网络和参数更新网络。

关键词： 面向对象的存储系统；元数据；动态负载均衡；强化学习；Q_learning    

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带有网络智能体的去中心化多智能体强化学习进展 Review Article

张凯清1,杨卓然2,Tamer BAŞAR1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第6期   页码 802-814 doi: 10.1631/FITEE.1900661

摘要： 多智能体强化学习长期以来一直是机器学习和控制领域的重要研究课题。最近在（单智能体）深度强化学习领域的进展重新唤醒了对多智能体强化学习的研究兴趣，尤其在理论分析方面。本文回顾这个大课题中的一个子领域：带有网络智能体的去中心化多智能体强化学习。在这一场景中，多个智能体在一个共同的环境中进行序贯决策，无需中心控制器的协调，且智能体被允许和它们在通信网络上的邻居交换信息。这样的一个模型在很多方向都有相关应用，包括机器人控制、无人车控制、移动传感器网络控制、智能电网，等等。本综述旨在覆盖和整理我们和其他科研人员在这一方向的相关工作。

关键词： 强化学习；多智能体系统；网络系统；一致性优化；分布式优化；博弈论    

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一种基于业务需求与流量感知的卫星网络多路径路由算法 Research Article

邢紫阳1,2,祁晖1,2,底晓强1,2,3,刘晋尧1,2,许睿1,2,陈静1,2,从立钢1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第6期   页码 844-858 doi: 10.1631/FITEE.2200507

摘要： 随着低轨卫星制造和发射成本的降低，以及其覆盖范围大、数据传输速率高等优点，低轨卫星已成为空地网络数据传输的重要组成部分。但受地理位置及人们生活习惯等因素影响，用户对数据需求差异会造成网络流量不均衡，可能导致网络拥塞进而影响数据传输。传统卫星网络获取网络信息收敛慢，无法细粒度收集全局网络信息，不利于计算最优路由。本文将人工智能技术应用于低轨卫星网络，利用软件定义网络获取全局网络信息，感知网络流量，通过强化学习在线制定综合决策，实时更新最优路由策略。仿真结果表明，所提强化学习算法有良好收敛性和较强泛化能力。与传统路由相比，本文算法吞吐量提高了8%，且具有负载均衡性。

关键词： 软件定义网络（SDN）；快速用户数据报协议互联网连接（QUIC）；强化学习；Sketch；多业务需求；卫星网络    

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基于多智能体强化学习的车载自组织网络协作信道分配 Research Articles

王云鹏,郑坤贤,田大新,段续庭,周建山

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第7期   页码 1047-1058 doi: 10.1631/FITEE.1900308

摘要： 动态信道分配（DCA）在扩展车载自组织网络容量和缓解其拥塞方面起着关键作用。然而，在车—车直连通信场景下，信道分配面临大规模节点相互影响、缺乏集中式协调、全局网络状态信息未知以及其他挑战。为解决该问题，提出一种基于多智能体强化学习（RL）的协作动态信道分配（RL-CDCA）机制。具体而言，每个车辆节点都可借助2个互相协作的RL模型，从实时信道状态信息中成功学习信道选择和信道接入自适应退避的正确策略。此外，将神经网络构造为非线性Q函数逼近器，有助于将感测到的连续输入值映射到混合策略输出。仿真结果表明，与4种现有机制相比，所提多智能体RL-CDCA算法即便在路网车辆高度密集的情况下仍能将单跳数据包传输延迟减少不小于73.73％，将平均数据包递送成功率提高不小于12.66％，并更好地保证网络资源分配公平性

关键词： 车载自组织网络；强化学习；动态信道分配；多信道    

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线性离散时间系统H∞控制的极小极大Q-学习设计 Research Articles

李新兴1,奚乐乐2,3,查文中1,彭志红2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第3期   页码 438-451 doi: 10.1631/FITEE.2000446

摘要： 为求解涉及的博弈代数黎卡提方程，在离线策略算法基础上提出一种新型无模型极小极大Q-学习算法，并证明离线策略迭代算法是求解博弈代数黎卡提方程的牛顿法。提出的极小极大Q-学习算法采用离轨策略强化学习技术，利用行为策略产生的系统状态数据，可实现对最优控制器和最佳干扰策略的在线学习。不同于当前Q-学习算法，本文提出一种基于梯度的策略提高方法。证明在一定持续激励条件下，对于初始可行的控制策略并结合合适学习率，提出的极小极大Q-学习算法可收敛到鞍点策略。将提出的极小极大Q-学习算法用于受负载扰动的电力系统H∞负载频率控制器设计，仿真结果表明，最终得到的H∞负载频率控制器具有良好抗干扰性能。

关键词： H∞控制；零和动态博弈；强化学习；自适应动态规划；极小极大Q-学习；策略迭代    

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关于农业信息科学形成的讨论

王人潮,黄敬峰,史舟,王珂

《中国工程科学》 2000年 第2卷 第6期   页码 80-83

摘要：

文章从农业信息科学发展的科学背景、技术背景和应用背景，提出农业信息科学的定义及其科学体系，着重讨论了作为一门应用科学的农业信息科学的核心——农业信息技术的组成及其功能。

关键词： 农业信息科学     农业信息技术     卫星遥感技术     地理信息技术     全球定位技术     计算机网络技术    

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面向强化学习自动驾驶模型的异步监督学习预训练方法 Research Articles

王云鹏,郑坤贤,田大新,段续庭,周建山

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第5期   页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.1900637

摘要： 强化学习（reinforcement learning，RL）因其在各种顺序控制问题上的出色表现而被应用于自动驾驶系统设计。然而，基于RL的自动驾驶系统落地应用所面临的主要挑战是其初始性能不佳。强化学习训练需要大量训练数据，然后模型才能达到合理的性能要求，这使得基于强化学习的模型不适用于现实环境，尤其在数据昂贵的情况下。本文为基于强化学习的端到端自动驾驶模型提出一种异步监督学习（asynchronous supervised learning，ASL）方法，以解决在实际环境中训练基于强化学习模型时初始性能差的问题。经过预训练后，模型将被部署到真实车辆上进一步开展强化学习训练，以适应实际环境并不断突破性能极限。仿真结果表明，在有监督的预训练阶段使用一些演示，可以显著提高强化学习训练阶段的初始性能和收敛速度。

关键词： 自主驾驶；自动驾驶车辆；强化学习；监督学习    

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基于多智能体深度强化学习的工业无线网络端边协同资源分配 Research Article

刘晓宇1,2,3,4,许驰1,2,3,于海斌1,2,3,曾鹏1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第1期   页码 47-60 doi: 10.1631/FITEE.2100331

摘要： 边缘人工智能通过协同利用设备侧和边缘侧有限的网络、计算资源，赋能工业无线网络以支持复杂和动态工业任务。面向资源受限的工业无线网络，我们提出一种基于多智能体深度强化学习的资源分配（MADRL-RA）算法，实现了端边协同资源分配，支持计算密集型、时延敏感型工业应用。首先，建立了端边协同的工业无线网络系统模型，将具有感知能力的工业设备作为自学习的智能代理。然后，采用马尔可夫决策过程对端边资源分配问题进行形式化描述，建立关于时延和能耗联合优化的最小系统开销问题。接着，利用多智能体深度强化学习克服状态空间维灾，同时学习关于计算决策、算力分配和传输功率的有效资源分配策略。为了打破训练数据的时间相关性，同时加速MADRL-RA学习过程，设计了一种带经验权重的经验回放方法，对经验进行分类存储和采样。在此基础上，提出步进的ε-贪婪方法来平衡智能代理对经验的利用与探索。

关键词： 多智能体深度强化学习；端边协同；工业无线网络；时延；能耗    

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基于带积分补偿近端策略优化算法的四旋翼控制 Research

胡欢,王庆领

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第5期   页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.1900641

摘要： 使用先进的近端策略优化强化学习算法优化随机控制策略，实现对无模型四旋翼飞行器速度的稳定控制。飞行器模型由4个可以学习训练的子神经网络控制，神经网络以一种端到端的方式将模型状态映射为控制命令输送给飞行器执行。将积分补偿器引入行为评估算法框架，可大大提高模型速度跟踪的准确性和鲁棒性。此外，开发了包括离线学习和在线学习的两阶段学习方案，以供实际飞行之需。在在线学习阶段，不断优化模型的飞行策略。最后，对比提出的算法与传统PID算法的实验效果。

关键词： 强化学习；近端策略优化；四旋翼控制；神经网络    

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黄河小浪底工程对生态环境影响及对策研究

王家耀,张震宇

《中国工程科学》 1999年 第1卷 第2期   页码 47-51

摘要：

黄河的治理问题一直受到社会各方面的关注。小浪底水利工程的兴建将使黄河的治理进入新的里程，同时也将对库区、库周及黄河下游以黄河水为主要水源的引黄灌区、湿地、河口三角洲的生态环境产生重要影响。在长期研究的基础上，简要分析小浪底工程对生态环境的影响，并提出了若干对策。

关键词： 黄河小浪底工程     黄河生态环境     区域可持续发展     地理信息系统    

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Actor-Critic强化学习算法及其在开发基于计算机视觉的界面跟踪中的应用 Article

Oguzhan Dogru, Kirubakaran Velswamy, 黄彪

《工程（英文）》 2021年 第7卷 第9期   页码 1248-1261 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.027

摘要： 强化学习（RL）智能体成功跟踪了两种液体之间的界面，这通常是化学、石化、冶金和石油行业中跟踪的关键变量。该方法使用少于100 张图像来创建环境，智能体无需专家知识即可从中生成自己的数据。与依赖大量参数的监督学习（SL）方法不同，这种方法需要的参数少得多，这自然降低了维护成本。除了经济性外，该智能体还对环境不确定性（如遮挡、强度变化和过度噪声）具有鲁棒性。

关键词： 界面跟踪     对象跟踪     遮挡     强化学习     均匀流形逼近和投影    

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标题 作者 时间 类型 操作

基于GPSR和Q网络的流量感知无人机ad-hoc网络路由协议

Yi-ning Chen, Ni-qi Lyu, Guang-hua Song, Bo-wei Yang, Xiao-hong Jiang,ch19930611@zju.edu.cn,lvniqi@gmail.com,ghsong@zju.edu.cn,boweiy@zju.edu.cn,jiangxh@zju.edu.cn

期刊论文

军事地理信息系统的现状与发展

王家耀

期刊论文

地理信息系统的发展与发展中的地理信息系统

王家耀

期刊论文

钱学森论地理科学

马蔼乃

期刊论文

MDLB：一种基于强化学习的元数据动态负载均衡机制

武兆琪1,卫今2,3,张帆1,郭威1,谢光伟2,3

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带有网络智能体的去中心化多智能体强化学习进展

张凯清1,杨卓然2,Tamer BAŞAR1

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一种基于业务需求与流量感知的卫星网络多路径路由算法

邢紫阳1,2,祁晖1,2,底晓强1,2,3,刘晋尧1,2,许睿1,2,陈静1,2,从立钢1,2

期刊论文

基于多智能体强化学习的车载自组织网络协作信道分配

王云鹏,郑坤贤,田大新,段续庭,周建山

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线性离散时间系统H∞控制的极小极大Q-学习设计

李新兴1,奚乐乐2,3,查文中1,彭志红2

期刊论文

关于农业信息科学形成的讨论

王人潮,黄敬峰,史舟,王珂

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面向强化学习自动驾驶模型的异步监督学习预训练方法

王云鹏,郑坤贤,田大新,段续庭,周建山

期刊论文

基于多智能体深度强化学习的工业无线网络端边协同资源分配

刘晓宇1,2,3,4,许驰1,2,3,于海斌1,2,3,曾鹏1,2,3

期刊论文

基于带积分补偿近端策略优化算法的四旋翼控制

胡欢,王庆领

期刊论文

黄河小浪底工程对生态环境影响及对策研究

王家耀,张震宇

期刊论文

Actor-Critic强化学习算法及其在开发基于计算机视觉的界面跟踪中的应用

Oguzhan Dogru, Kirubakaran Velswamy, 黄彪

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