课堂学习路径图

一个人若是不知道目的,不知道路径,只是跟在别人的后面,哪怕只走上几千米,他也会厌倦。但是,倘若他知道此行的目的地,而且知道具体的路线图,即使千里跋涉,哪怕是跨万水越千山,也只当闲庭信步。君不见,20世纪30年代全国各地的知识青年络绎不绝地奔赴延安?眼下,许多地方都在研究怎样缓解学生的学业负担,许多学校都在热探怎样构建高效课堂的问题,也就是在这样的背景下,《导     

基于end-to-end深度强化学习的多车场车辆路径优化

为提高多车场车辆路径问题(multi-depot vehicle routing problem, MDVRP)的求解效率,提出了端到端的深度强化学习框架。首先,将MDVRP建模为马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP),包括对其状态、动作、收益的定义;同时,提出了改进图注意力网络(graph attention network, GAT)作为编码器对MDVRP的图表示进行特征嵌入编码,设计了基于Transformer的解码器;采用改进REINFORCE算法来训练该模型,该模型不受图的大小约束,即其一旦完成训练,就可用于求解任意车场和客户数量的算例问题。最后,通过随机生成的算例和公开的标准算例验证了所提出框架的可行性和有效性,即使在求解客户节点数为100的MDVRP上,经训练的模型平均仅需2 ms即可得到与现有方法相比更具优势的解。     

图表示学习方法研究综述

针对图表示方法的相关解析任务进行了研究,从形式化定义出发,首先以不同核心技术作为分类标准将图表示学习方法划分为五大类,其包括基于降维解析、矩阵分解、随机游走、深度学习和其他表示学习方法。其次通过归纳与对比分析梳理各类技术发展脉络,进而深层次展现各类图表示方法的优劣。随后结合图表示学习的常用数据集、评估方法和应用领域的归纳分析,展开动态性、可扩展性、可解释性和可解析性的四维剖析。最后总结并展望了图表示学习的未来研究趋势与发展方向。     

基于依赖图信任模型的证书路径构造方法

在现行PKI信任模型的证书路径构造方案中,层次模型证书路径构造对根节点安全性依赖过高,而网状模型路径构造时存在回路。针对上述问题,提出一种新的依赖图信任模型,证明依赖图节点之间有多条路径且没有回路,给出新模型下的证书路径构造方法。实验结果表明,新模型的证书路径构造效率等同于层次模型,安全性与网状模型相近。     

一种基于层次图模型的最优路径算法

论述了一种新的基于层次图的最优路径算法,即将一个平面图划分若干子图,子图抽象为一个高层图。最短路径的计算首先在高层图中进行,缩小了最优路径的查找范围,降低了最优路径计算的时间开销。     

基于图划分抽样算法的图表示学习

在基于神经网络的图表示算法中,当节点属性维度过高、图的规模过大时,从内存到显存的数据传输会成为训练性能的瓶颈。针对这类问题,该方法将图划分算法应用于图表示学习中,降低了内存访问的I/O开销。该方法根据图节点的度数,将图划分成若干个块,使用显存缓存池存储若干个特征矩阵块。每一轮训练,使用缓存池中的特征矩阵块,以此来减少内存到显存的数据拷贝。针对这一思想,该方法使用基于图划分的抽样算法,设计显存的缓存池来降低内存的访问,运用多级负采样算法,降低训练中负样本采样的时间复杂度。在多个数据集上,与现有方法对比发现,该方法的下游机器学习准确率与原算法基本一致,训练效率可以提高2~ 7倍。实验结果表明,基于图划分的图表示学习能高效训练模型,同时保证节点表示向量的测试效果。今后的课题可以使用严谨的理论证明,阐明图划分模型与原模型的理论误差。     

基于对比学习的多关系属性图聚类方法

现实世界包含复杂的图数据,其节点之间通常包含多种关系,这种图被称为多关系属性图。图聚类是挖掘图数据相似信息的技术之一,然而现有的图聚类的方法大多只适用于单关系图。即使有的方法考虑到了多关系图,也往往是将图表示学习与聚类看作两个单独的过程。受Deep Graph Infomax(DGI)算法的启发,文中设计了一种基于对比学习的多关系属性图的聚类方法(CCLMAG),用于解决上述问题：1)通过引入社区级互信息机制,弥补了DGI算法无法融合簇信息的缺点;2)引入嵌入融合模块来聚合不同关系上的节点嵌入;3)引入聚类优化模块将图表示学习与聚类两个过程联系起来,使得学习到的节点表示更适合聚类任务。在3个公开数据集和1个构建的期货数据集上的大量实验表明,所提方法优于目前最先进的基线方法,且具有实际应用价值。     

基于DDGRAPH图的路径覆盖研究

软件测试分为静态分析、路径选择、测试数据生成和动态分析四个阶段,而路径选择的自动生成是软件测试的关键技术之一。路径覆盖是软件测试中一种十分重要的方法,它使程序的每个分支至少执行一次。文中通过对DDGRAPH图的分析,提出了DDGRAPH图中弧的支配树和蕴含树的表示方法,然后给出由支配树和蕴含树确定非限制弧的方法,通过近似最少谓词覆盖策略以确定覆盖所有非限制弧的路径测试子集。     

基于DDGRAPH图的路径覆盖研究

软件测试分为静态分析、路径选择、测试数据生成和动态分析四个阶段,而路径选择的自动生成是软件测试的关键技术之一.路径覆盖是软件测试中一种十分重要的方法,它使程序的每个分支至少执行一次.文中通过对DDGRAPH图的分析,提出了DDGRAPH图中弧的支配树和蕴含树的表示方法,然后给出由支配树和蕴含树确定非限制弧的方法,通过近似最少谓词覆盖策略以确定覆盖所有非限制弧的路径测试子集.     

基于路径的频繁子图挖掘算法研究

图挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,而图挖掘主要集中在图数据集内频繁子图的挖掘。频繁子图挖掘技术的关键是建立有效机制减少冗余候选子图,以便高效计算和处理所需的频繁子图。提出了一种基于路径的频繁子图挖掘算法,该算法首先找出所有频繁边从而挖掘出频繁单路径,然后通过组合、双射和操作扩展出较多的频繁路径,再通过连接操作产生所有频繁子图候选集。通过定理证明了该算法的正确性和完整性,从理论上分析了该算法时间复杂度低于现有的算法,最后进行了2个图数据集实验,在候选集产生的数量和时间性能2方面验证了算法的优越性。     

面向终身教育的网络学习体系研究与构建

通过研究面向终身教育的网络学习体系存在的缺陷,分析面向终身教育的网络学习体系的发展趋势,提出面 向终身教育的网络学习体系的构建方案,构建了终身教育网络学习体系的架构模型,为架构一个既适应当今学习型社会发展 的需要,又能很好地整合现有的学习资源的全民终身学习网络学习体系提供了有利的参考。     

基于路径学习的信息自动抽取方法

针对用户需求的网页信息自动抽取是解决互联网信息爆炸问题的一个有效途径 ,然而现有的信息自动抽取方法均难以同时满足网页信息自动抽取中查全率与查准率高、抽取速度快、抽取信息量大和用户负担轻的要求 .本文提出了一种基于路径学习的信息自动抽取方法 ,并采用该方法编制了一个商品价格信息自动抽取系统 .实验结果表明 ,该方法具有用户负担较轻 (只需用户提供 2～ 4个学习实例 )、查全率 (97.0 4～ 10 0 % )与查准率 (99～ 10 0 % )高、可实现大样本量信息抽取和时间资源耗费少 (抽取时间 <1秒 )等特点 ,能基本满足网页信息自动抽取的要求 .     

基于强化学习算法的智能飞控开发系统

无人机控制器的设计开发是一项复杂的系统工程, 传统的基于代码编程的开发方式存在开发难度大、周期长及错误率高等缺点. 同时, 强化学习智能飞控算法虽在仿真中取得很好的性能, 但在实际中仍缺乏一套完备的开发系统. 本文提出一套基于模型的智能飞控开发系统, 使用模块化编程及自动代码生成技术, 将强化学习算法应用于飞控的嵌入式开发与部署. 该系统可以实现强化学习算法的训练仿真、测试及硬件部署, 旨在提升以强化学习为代表的智能控制算法的部署速度, 同时降低智能飞行控制系统的开发难度.     

基于多智能体强化学习的多AGV路径规划方法

AGV(automated guided vehicle)路径规划问题已成为货物运输、快递分拣等领域中一项关键技术问题。由于在此类场景中需要较多的AGV合作完成,传统的规划模型难以协调多AGV之间的相互作用,采用分而治之的思想或许能获得系统的最优性能。基于此,该文提出一种最大回报频率的多智能体独立强化学习MRF(maximum reward frequency)Q-learning算法,对任务调度和路径规划同时进行优化。在学习阶段AGV不需要知道其他AGV的动作,减轻了联合动作引起的维数灾问题。采用Boltzmann与ε-greedy结合策略,避免收敛到较差路径,另外算法提出采用获得全局最大累积回报的频率作用于Q值更新公式,最大化多AGV的全局累积回报。仿真实验表明,该算法能够收敛到最优解,以最短的时间步长完成路径规划任务。     

基于语义网的资源型终身学习服务系统模型

文章讨论了构建基于语义网的资源型终身学习服务系统的重要性,并提出了资源型终身学习服务系统的系统模型、资源整合模型、资源服务模型、及语义搜索过程模型。资源型终身学习服务系统的构建是一个庞大的系统工程,其中涉及到内容资源的整合与建设、领域本体的构建、教育资源元数据通用规范的建设、学习服务系统的设计与开发等多项重要工作。该文基于中国人民大学网络教育学院承担的2010年国家社科基金研究项目（编号10BTQ009）的初期理论探索成果,今后将在本体构建、资源建设、用户模型建设、系统开发改造等方面开展一系列的实际工作。     

融合强化学习的多目标路径规划

移动机器人路径规划问题的节点数量大、搜索空间广, 且对安全性和实时性有要求等因素, 针对移动机器人多目标路径规划问题, 提出一种新颖的融合强化学习的多目标智能优化算法. 首先, 该算法采用NSGA-II为基础框架, 利用强化学习的赋予个体学习能力, 设计一种SARSA算子提高算法的全局搜索效率. 其次, 为了加速算法的收敛速度和保证种群多样性, 增加自适应模拟二进制交叉算子(tanh-SBX)作为辅助算子, 并将种群分为两种性质不同的子种群: 精英种群和非精英种群. 最后, 设计了4种不同的策略, 通过模拟退火算法的Metropolis准则计算更新策略的概率, 让最合适的策略引导种群的优化方向, 以平衡探索和利用. 仿真实验表明, 该算法在不同复杂度的环境下均能找到最佳路径. 相比传统智能仿生算法, 在更加复杂的环境中, 所提出的算法能有效平衡优化目标, 找到更优的安全路径.     

基于强化学习的多移动Agent学习算法

结合强化学习技术讨论了单移动Agent学习的过程,然后扩展到多移动Agent学习领域,提出一个多移动Agent学习算法MMAL(MultiMobileAgentLearning)。算法充分考虑了移动Agent学习的特点,使得移动Agent能够在不确定和有冲突目标的上下文中进行决策,解决在学习过程中Agent对移动时机的选择,并且能够大大降低计算代价。目的是使Agent能在随机动态的环境中进行自主、协作的学习。最后,通过仿真试验表明这种学习算法是一种高效、快速的学习方法。     

基于Memetic算法的个性学习路径优化研究

针对E-learning系统中个性化学习路径的优化问题,提出了一种基于Memetic算法的个性化学习路径优化策略。Memetic算法融合了遗传算法的交叉与变异操作,同时在每次交叉和变异后进行局部优化搜索,能够有效地提高学习路径的优化效率。     

基于RDC-Q学习算法的移动机器人路径规划

传统Q算法对于机器人回报函数的定义较为宽泛,导致机器人的学习效率不高。为解决该问题,给出一种回报详细分类Q(RDC-Q)学习算法。综合机器人各个传感器的返回值,依据机器人距离障碍物的远近把机器人的状态划分为20个奖励状态和15个惩罚状态,对机器人每个时刻所获得的回报值按其状态的安全等级分类,使机器人趋向于安全等级更高的状态,从而帮助机器人更快更好地学习。通过在一个障碍物密集的环境中进行仿真实验,证明该算法收敛速度相对传统回报Q算法有明显提高。     

基于分层和强化学习的改进路径搜索算法

复杂网络下的路径搜索问题是网络寻优中的一个难点。现有算法主要存在以下问题：一是往往只能侧重于求解效率和求解精度中的一点;二是对动态变化的复杂网络适应性不强,求解效果不佳。因此,本文提出一种基于双分层和优化Q-Learning的改进路径搜索算法。对于求解时间随规模增加而急剧增长的问题,提出k-core和模块度结合的双分层划分网络的策略,以合理有效地减小网络规模。在子网络求解中,引入强化学习机制对网络进行动态感知,针对算法收敛较慢问题,加入自适应学习因子和记忆因子,优化更新公式,提高收敛速度。最后,在不同幂律指数（2~3）和不同规模的复杂网络下,将所提算法与Dijkstra算法、A*算法和Qrouting算法进行实验对比,结果表明该算法在保证较好求解精度的情况下,能有效地改善求解效率。