一种虚拟人追逐过程中的情绪博弈模型

追逐行为在人类社会生活中十分常见,模拟追逐过程中的情绪变化,有助于揭示情绪和运动的关系.在借鉴博弈论的基础上,研究了虚拟人围绕障碍物追逐的情绪博弈模型,依据追逐的剧情,拟定了虚拟人的情绪强度公式,定量描述了虚拟人的速度和体力的变化,提出了追逐过程中虚拟人情绪博弈策略.采用OpenSceneGraph图形库实现了虚拟人追逐动画,实验结果表明,该模型能很好地模拟追逐中虚拟人情绪的变化规律.     

虚拟人动机驱动的自主情绪模型研究

模拟虚拟人的各种情绪计算模型在很多领域具有重要意义,一个可信的虚拟人不仅要有3维几何形状,而且也要具有自主的情绪。基于已有的情绪模型研究,建立了一种新的基于动机驱动的自主情绪模型。根据心理学和认知科学,提出了虚拟人的认知结构,该结构集成了知觉、情绪、心境、个性和行为。构建了内部动机和外部刺激的一种形式化描述,基本情绪强度可以采用这种模型来计算,而情绪状态是各种基本情绪状态的合成。为了实现情绪的自适应,提出了情绪的增强学习方法。在微机上实现了一个包含虚拟人的3维虚拟场景,这种新的情绪模型能够使虚拟人的自主情绪表现更加可信,实验结果表明了该方法是有效的。     

虚拟人情绪模型研究的现状和问题

情绪体验能够有效地提高虚拟现实系统用户的兴趣,虚拟人的情绪设计正成为构建虚拟环境的一项核心技术,目前的虚拟人情绪模型仍然处于初级阶段.综述了情绪模型的研究,讨论了情绪模型尚未解决的问题.根据情绪模型相关研究和认知科学的成果,提出了建立虚拟人情绪模型的一种新思,其目标是提高虚拟人情绪设计的效率,虚拟人的情绪状态通过情绪模型来控制,虚拟人可以具有感知、动机、情绪、个性,并可在虚拟环境中表现出恰当的自主情绪.情绪设计软件可以融合软计算理论和人机交互技术,为建立人性化的图形界面提供一种高效工具.     

情绪和动机驱动的虚拟人自适应感知模型

通过引入注意力机制,以愉悦度、激活度、优势度(PAD维度)观测模型为理论基础,以OCC(Ortony-CloreColins)情绪模型为情绪选择范围,提出一种适用于3D动漫游戏的虚拟角色多通道自适应感知模型.该模型侧重于研究情绪状态对虚拟角色动态感知和动机的影响,考虑生理状况(体力)对感知的影响,通过行动、评估、行动周期模型驱动虚拟人的感知和动机,并以有限状态机实现虚拟人在不同需求下的情绪转换.最后设计并实现了一个基于本模型的虚拟人寻找目标物的原型系统.实验结果表明,文中模型能在较大程度上保持游戏的高可信性、趣味性和沉浸感.     

基于第三方支付的网格资源安全交易模型

网格资源交易中,交易双方都是虚拟的结点,双方对相互的信用情况没有直接的了解,虽然使用信誉值来反映资源提供者的可靠性在一定程度上提高了资源的成功交易率,但无法确保整个交易过程的安全进行.为弥补资源交易中的这种不足,进一步提高资源的成功交易率,参考电子商务中的第三方支付机制,引入第三方对交易过程进行管理与控制,提出了一种新的网格资源交易模型,并对模型中的安全机制进行了详细分析.分析结果表明该模型可以实现安全可靠的交易,保证交易双方的经济利益.     

情绪建模与情感虚拟人研究

以人工心理和基本的情绪理论为基础，在三维情绪空间中将个性和OCC模型相结合，建立了一个情绪模型。并将此模型作为情感核心，采用VB和Viavoice、科大讯飞以及TalkingShow应用软件尝试实现了一个情感虚拟人。这个情感虚拟人不仅具有学习、记忆能力，而且具有情感交互能力。     

虚拟人情绪行为动画模型

近年来 ,虚拟人行为动画已经成为计算机动画一个新的分枝 ,已往的研究多集中在虚拟人局部的情绪表达动画方面 ,如脸部动画 ,而对于给定的虚拟场景 ,则尚未考虑情绪产生的原因 .情绪是虚拟人和虚拟环境交互作用的结果 ,然而在计算机动画领域 ,虚拟人的情绪至今尚未得到清楚的描述 .为此 ,依据心理学的理论 ,提出了虚拟人情绪行为的动画模型 ,即 ,首先提出了情绪集合和情绪表达集合的概念 ,并建立了从情绪状态到情绪表达之间的映射 ;其次 ,着重分析了情绪产生的原因 ,并引入了情绪源的概念 ,如果一种情绪刺激的强度大于情绪的抵抗强度 ,那么这种情绪就会产生 ;此外 ,情绪状态可以采用有限状态机来描述 ,据此提出了情绪的变化流程 ;最后 ,在微机上通过调用 Microsoft Direct3D API,实现了虚拟人的情绪行为动画     

基于Q学习的虚拟人自适应感知系统建

在现代计算机游戏的设计中,建立具有感知行为可信的虚拟人是至关重要的。以往的研究中,虚拟人的感知范围往往是固定的。提出了一种基于Q学习的虚拟人自适应感知模型,虚拟人可以通过对环境中感知对象的评价来动态确定感知范围,并在微机上实现了一个虚拟人找药的原型系统。实验结果表明,该模型能使虚拟人的感知行为具有可信性。     

基于BBN情感模型的和谐人机交互研究*

提出了一种将个性、情感、情绪分层表示的思想,并且利用贝叶斯网络进行情感建模,通过虚拟人脸的面部表情来反映情绪的变化,旨在赋予机器类人的情感,达到更加真实和谐的人机交互。最后将此情感模型应用于情感虚拟人交互系统,实验证明,该模型简单、稳定,且易于实现。     

适用于运动捕捉的虚拟人驱动显示的研究

本文在分析了各种虚拟人模型的基础上,提出一种与被测试者匹配的八面体模型并对其进行驱动显示,详细说明了该模型的计算方法及驱动过程并给出了实现结果.最终结果表明,该模型及驱动方法具有很高的实时性,避免因被测试者与虚拟人规格不一致而导致的虚拟人运动异常问题,是一种实用的虚拟人驱动显示方法.     

基于HMM的人工心理建模方法研究*

提出一种基于HMM的人工情感模型。该模型将人类的情感过程视为两层随机过程,通过调整模型的初始参数,能够构建具有不同性格特征的心理模型;同时它作为情感引擎,能以概率的形式预测情感过程的最终结果。系统运行结果表明由该模型产生的情感反应真实、自然。     

情感计算数学模型的研究初探

针对计算机如何进行情感计算，提出一种情感空间的概率模型并对其进行了计算机仿真。通过构造状态的概率转移矩阵，得到每个情感状态的概率分布，从而计算出情感的熵值。情感的熵值，表达出所构造的情感的细腻程度。通过计算机仿真，验证了情感模型是符合人类情感规律的——不确定性同时又具有统计规律。最后通过不同参数的仿真，说明此模型可以产生不同的情感活动，为情感机器人数学模型的建立与情感决策支持系统提供了一种新的方法。     

A Hierarchical Peer-to-Peer Energy Transaction Model Considering Prosumer’s Green Energy Preference

This paper presents a hierarchical peer-to-peer-energy transaction model (P2P-ETM) considering the renewable energy preference. The model divides the characteristics of energy into normal and green energy. Green energy was assumed to be more expensive than normal energy, and prosumers and consumers considered in this model assumed that they have a preference for this green energy. Prosumer and consumer can trade energy with each other and buy normal and green energy from the main-grid. Prosumer can also sell surplus energy to the main-grid. To solve the energy transaction problem, we present a hierarchical approach considering the energy transaction and prosumers’ goal. The purpose of each prosumer such as energy purchase cost minimization or energy sales maximization for energy transaction is considered in the first step as the self-scheduling of prosumers. After prosumers’ self-scheduling we derive the energy transaction price and energy trading capacity through social welfare maximization. The proposed methodology is tested and validated on a virtual network. Through a case study using mixed integer linear programming (MILP), this model has demonstrated a decrease in the total operation cost in accordance with energy trading.

     

基于Markov决策过程的交互虚拟人情感计算模型

情感在生物体的交流和适应性方面起到了关键作用。同样，交互虚拟人也需要有恰如其分的表达情感的能力。由于具有情感交互能力的虚拟人在虚拟现实、电子教育、娱乐等领域均有着广阔的应用前景，当前，在虚拟人中加入情感成分的研究受到了越来越多的重视。本文提出了一个人工心理的情感计算模型，模型用马尔可夫过程来描述情感的变化过程，并且使用马尔可夫决策过程建立了情感、个性与环境之间的联系，并且我们把该模型应用到了一个交互虚拟人系统中。研究结果表明，模型能够构建具有不同性格特征的虚拟人，使之产生较为自然的情感反应。     

一种综合可计算情感建模方法

情感作为人类具有智能的一个重要体现,是创建可信服的虚拟智能体不可或缺的环节.如何通过情感来提高虚拟智能体的智能性和可信服性已成为亟待解决的关键问题.结合生理和认知对情感的影响,提出了一种综合的可计算情感建模方法;设计了一个完全的过程框架,以描述情感在不同时刻如何动态变化以及如何处理多种混合情感的情况;并建立了基于具体描述事件和情感关系的情感结构,以产生具体、真实的情感行为;提出了交互学习机制以增强虚拟智能体对动态环境的适应能力.实例验证表明,此情感模型能有效地增加虚拟智能体在交互过程中的可信服性.     

一个情感驱动的3D虚拟角色行为动画创作工具

情感作为人类具有智能的一个重要体现,是创建丰富细腻的虚拟智能体的不可或缺的环节。本文结合认知对情感的影响,提出一个改进的情感建模方法和一种新的行为建模方法,设计具体的情感情境,并通过行为树的行为组织形式对虚拟环境中的行为进行管理,以产生具体、真实的虚拟角色情感行为。提出＂个性-情感-情绪＂的三层情感层次结构,并最后完成了一个实验系统。实验结果证明,该情感模型和行为组织模型能有效地反映虚拟角色在虚拟环境中的智能情感行为。     

区块链技术在数字资产安全交易中的应用

针对传统数据资产交易平台依靠中心化的管理机构完成交易过程,不能保证数据资产交易过程中的安全性的弊端,利用区块链技术去中心化、去信任、难以篡改等技术特征.提出了一种基于区块链技术的新型数字资产安全交易方法.首先阐明传统数字资产交易平台的弊端,剖析了区块链技术在数据资产安全交易中的关键技术;其次,分别从数据存储、交易信息加密、验证节点间的共识算法方面提出具体的实施方案;最后,针对数据资产交易过程中的验证节点共识算法进行验证分析,实验结果表明,本文所提出的方法能很好的适用于数字资产安全交易.     

Energy trading scheme based on consortium blockchain and game theory

With the gradual opening of the electricity sales market, distributed energy trading is becoming an important research topic. However, it is not easy to design practical energy trading schemes in distributed scenario. In particular, known distributed energy trading schemes do not address the security of transaction data and the maximization of benefits among all the participants. In this paper, we propose a distributed energy trading scheme based on consortium blockchain and game theory. In our scheme, a peer-to-peer trading platform is constructed to realize direct transactions among all the participants by the property of decentralization in consortium blockchain. The direct transactions greatly reduce operating costs of energy trading, and at the same time, the security of transaction data can be obtained by the cryptographic techniques such as digital signatures and hash functions associated with the underlying blockchain. Moreover, we design an energy transaction matching mechanism by game theory in our scheme. In the matching mechanism, we construct a game model among all the participants and design an equilibrium solving algorithm, which are the key techniques to realize the maximization of benefits among all the participants in energy trading. The security analysis and experimental results show that our scheme can realize the best transaction price and quantity in the transaction matching and has high security in distributed energy transaction scenarios.