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融合人件的協(xié)作系統(tǒng)中基于角色的人機(jī)協(xié)作機(jī)制研究

發(fā)布時(shí)間:2017-04-16 11:06

  本文關(guān)鍵詞:融合人件的協(xié)作系統(tǒng)中基于角色的人機(jī)協(xié)作機(jī)制研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近年來,人機(jī)協(xié)作得到越來越廣泛的研究與應(yīng)用。人和計(jì)算機(jī)各自具有不同的優(yōu)勢,并擅長不同的工作。人機(jī)協(xié)作則可以充分結(jié)合兩者的優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的提升。人件是以專家為核心,輔以相應(yīng)的軟硬件接口技術(shù)形成的一個(gè)系統(tǒng)組件,是支持人機(jī)協(xié)作的新技術(shù)。有了相應(yīng)的接口輔助,專家可以更充分地發(fā)揮其才能,又可以與軟硬件在不同的情況下動(dòng)態(tài)地確定各自完成的任務(wù)。融合人件的協(xié)作系統(tǒng)在具備人與機(jī)器優(yōu)勢的同時(shí)也面臨著挑戰(zhàn)。首先需要評估各個(gè)Agent (人件、軟件、機(jī)器等統(tǒng)稱為Agent)對各任務(wù)的能力,即任務(wù)—Agent能力評估;得到評估值以后要將各個(gè)任務(wù)分配給合適的Agent,即完成任務(wù)—Agent靜態(tài)分配;Agent的能力不是一成不變,協(xié)作過程中還需要適時(shí)地調(diào)整各個(gè)Agent的任務(wù),即實(shí)現(xiàn)任務(wù)—Agent動(dòng)態(tài)調(diào)整。面對上述挑戰(zhàn),基于角色的協(xié)作從方法論的層面提供了解決方向�;诮巧膮f(xié)作是從團(tuán)隊(duì)的角度考慮協(xié)作系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、運(yùn)行和優(yōu)化,將為共同目標(biāo)落實(shí)的整體任務(wù)分成若干個(gè)角色(子任務(wù)),各個(gè)Agent的主要職責(zé)就是扮演角色(完成子任務(wù)),只要Agent評估合理,分配與調(diào)整得當(dāng),團(tuán)隊(duì)協(xié)作就可以得到好的效能。在評估Agent時(shí),本文研究了Agent能力隨著時(shí)間變化的場景,提出了基于可信度的評估方法,既考慮了Agent當(dāng)前的狀態(tài),又綜合了歷史表現(xiàn),實(shí)驗(yàn)表明,在Agent評估值的波動(dòng)較大時(shí)比只考慮當(dāng)前值的評估方法更準(zhǔn)確。在角色分配時(shí),本文探討了兩種不同的分配問題:柔性陣型角色分配和瓶頸分配。兩者的目標(biāo)函數(shù)分別為團(tuán)隊(duì)評估值最大和評估值最小的角色評估值最大。兩者均采用了線性規(guī)劃的方法求解。對于后者本文提出了一種自適應(yīng)協(xié)作的方法提升只用一次分配得到的最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)表明該方法可高效地求解問題,并且自適應(yīng)協(xié)作方法可有效提高瓶頸分配問題只用一次分配得到的最優(yōu)解。在任務(wù)調(diào)整時(shí),本文更充分地闡述和利用了自適應(yīng)協(xié)作方法,并提出三個(gè)算法,它們分別基于當(dāng)前的團(tuán)隊(duì)狀態(tài)、未來一段時(shí)間的團(tuán)隊(duì)狀態(tài)和整個(gè)協(xié)作過程的團(tuán)隊(duì)狀態(tài)。此外,本文還討論了更為復(fù)雜的自適應(yīng)協(xié)作問題。在考慮代價(jià)時(shí),本文也提出相應(yīng)的基于當(dāng)前狀態(tài)的角色分配算法和基于潛能的角色分配算法。實(shí)驗(yàn)表明沒有代價(jià)時(shí),自適應(yīng)協(xié)作方法可獲得比靜態(tài)分配算法更高的團(tuán)隊(duì)總性能,而有代價(jià)時(shí)可采用本文的方法決定是否要采用自適應(yīng)協(xié)作方法。最后,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)圖像識別的人件,實(shí)驗(yàn)表明人件比只用計(jì)算機(jī)正確率高,比只用人負(fù)擔(dān)輕。進(jìn)而,還用Service-Oriented Architecture實(shí)現(xiàn)了人件服務(wù),可完成該服務(wù)的發(fā)布與調(diào)用。
【關(guān)鍵詞】:人件 人機(jī)協(xié)作 基于角色的協(xié)作 自適應(yīng)協(xié)作
【學(xué)位授予單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:F272.92;TP391.41
【目錄】:
  • 摘要6-8
  • Abstract8-18
  • 第一章 緒論18-28
  • 1.1 研究背景及意義18-19
  • 1.2 本文研究的主要問題19-21
  • 1.3 研究現(xiàn)狀21-26
  • 1.3.1 Agent評估相關(guān)研究綜述21-22
  • 1.3.2 團(tuán)隊(duì)角色分配相關(guān)研究綜述22-25
  • 1.3.3 自適應(yīng)協(xié)作相關(guān)研究綜述25-26
  • 1.3.4 人與計(jì)算機(jī)接口設(shè)計(jì)相關(guān)研究綜述26
  • 1.4 研究內(nèi)容和技術(shù)路線26-27
  • 1.5 論文章節(jié)安排27-28
  • 第二章 基本概念28-35
  • 2.1 人件28-29
  • 2.2 基于角色的協(xié)作29-30
  • 2.3 E-CARGO模型30-35
  • 第三章 基于當(dāng)前與歷史信息的Agent的評估方法35-47
  • 3.1 Agent評估簡介35
  • 3.2 人件與軟件能力的分析與對比35-36
  • 3.3 基于多屬性決策的人件與軟件的能力評估方法36-39
  • 3.3.1 基于多屬性決策的Agent評估方法簡介36-38
  • 3.3.2 Agent評估值的計(jì)算方法38-39
  • 3.4 基于可信度的Agent評估方法39-43
  • 3.4.1 基于可信度的Agent評估方法簡介39-40
  • 3.4.2 Agent扮演角色獨(dú)立能力的滿意度40-41
  • 3.4.3 Agent扮演角色交互能力的滿意度41-42
  • 3.4.4 Agent扮演角色能力變化趨勢42
  • 3.4.5 Agent扮演角色獨(dú)立能力的可信度42
  • 3.4.6 Agent扮演角色交互能力的可信度42
  • 3.4.7 Agent扮演角色的可信度42-43
  • 3.4.8 基于可信度的Agent評估步驟43
  • 3.5 Agent評估實(shí)驗(yàn)43-46
  • 3.6 本章小結(jié)46-47
  • 第四章 不同問題情景下的角色分配方法47-76
  • 4.1 團(tuán)隊(duì)角色分配方法(GRA)簡介47-48
  • 4.2 柔性陣型角色分配48-54
  • 4.2.1 柔性陣型角色分配簡介48
  • 4.2.2 柔性陣型角色分配問題的形式化48-49
  • 4.2.3 柔性陣型角色分配問題的求解49-54
  • 4.3 瓶頸分配54-75
  • 4.3.1 瓶頸分配問題簡介54
  • 4.3.2 瓶頸分配問題的一個(gè)例子54-56
  • 4.3.3 瓶頸分配問題的形式化56-57
  • 4.3.4 分類的瓶頸分配問題的求解57-60
  • 4.3.5 柔性陣型的瓶頸分配問題的求解60-62
  • 4.3.6 用自適應(yīng)協(xié)作方法提升瓶頸分配的結(jié)果62-66
  • 4.3.7 角色分配方法實(shí)驗(yàn)66-75
  • 4.4 本章小節(jié)75-76
  • 第五章 基于角色動(dòng)態(tài)分配的自適應(yīng)協(xié)作方法76-107
  • 5.1 自適應(yīng)協(xié)作簡介76-77
  • 5.2 一個(gè)自適應(yīng)協(xié)作問題的例子77-80
  • 5.3 自適應(yīng)協(xié)作問題的形式化80-81
  • 5.4 自適應(yīng)協(xié)作問題的解決方案81-85
  • 5.4.1 靜態(tài)角色分配方法(SGRA)82
  • 5.4.2 基于當(dāng)前狀態(tài)的角色分配算法(CSBGRA)82-83
  • 5.4.3 基于潛能的角色分配算法(PBGRA)83-84
  • 5.4.4 理想狀態(tài)下角色分配算法(IGRA)84-85
  • 5.5 更為復(fù)雜的自適應(yīng)協(xié)作問題85-88
  • 5.5.1 部分變化的協(xié)作與全變化的協(xié)作問題形式化85-86
  • 5.5.2 部分變化的與全變化的協(xié)作問題的求解86-88
  • 5.6 考慮轉(zhuǎn)換代價(jià)的自適應(yīng)協(xié)作問題88-92
  • 5.6.1 考慮代價(jià)時(shí)基于當(dāng)前狀態(tài)的角色分配算法(CSBGRACC)89-91
  • 5.6.2 考慮代價(jià)時(shí)基于潛能的角色分配算法(PBGRACC)91-92
  • 5.7 本章實(shí)驗(yàn)92-102
  • 5.8 案例分析102-105
  • 5.8.1 自適應(yīng)協(xié)作的場景102-103
  • 5.8.2 應(yīng)用本章提出的算法求解103-105
  • 5.9 本章小結(jié)105-107
  • 第六章 人件及其服務(wù)化實(shí)現(xiàn)107-123
  • 6.1 人件的架構(gòu)107
  • 6.2 人件的實(shí)現(xiàn)107-111
  • 6.2.1 一個(gè)人機(jī)協(xié)作的例子107-108
  • 6.2.2 修改的支持向量機(jī)方法108-109
  • 6.2.3 分類錯(cuò)誤和人參與分類的代價(jià)109-110
  • 6.2.4 應(yīng)用人件進(jìn)行分類的方法110-111
  • 6.3 人件的服務(wù)化實(shí)現(xiàn)111-114
  • 6.3.1 面向服務(wù)架構(gòu)(SOA)思想111-112
  • 6.3.2 人件服務(wù)設(shè)計(jì)流程112-113
  • 6.3.3 人件服務(wù)執(zhí)行流程113-114
  • 6.3.4 基于人件服務(wù)的協(xié)作系統(tǒng)架構(gòu)114
  • 6.4 本章實(shí)驗(yàn)114-123
  • 6.4.1 用人件進(jìn)行圖像分類的實(shí)驗(yàn)114-116
  • 6.4.2 人件服務(wù)的實(shí)現(xiàn)116-119
  • 6.4.3 執(zhí)行與調(diào)用119-122
  • 6.4.4 人件服務(wù)功能分析122-123
  • 第七章 總結(jié)與展望123-125
  • 7.1 總結(jié)123
  • 7.2 展望123-125
  • 參考文獻(xiàn)125-138
  • 致謝138-140
  • 博士期間發(fā)表的論文140-141

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

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3 任曉明;張玫瑰;;美國歸納邏輯與人工智能研究概況[J];科學(xué)技術(shù)與辯證法;2007年01期

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  本文關(guān)鍵詞:融合人件的協(xié)作系統(tǒng)中基于角色的人機(jī)協(xié)作機(jī)制研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號:310656

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