融合人件的协作系统中基于角色的人机协作机制研究

发布时间：2017-04-16 11:06

  本文关键词：融合人件的协作系统中基于角色的人机协作机制研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,人机协作得到越来越广泛的研究与应用。人和计算机各自具有不同的优势,并擅长不同的工作。人机协作则可以充分结合两者的优势,实现系统性能的提升。人件是以专家为核心,辅以相应的软硬件接口技术形成的一个系统组件,是支持人机协作的新技术。有了相应的接口辅助,专家可以更充分地发挥其才能,又可以与软硬件在不同的情况下动态地确定各自完成的任务。融合人件的协作系统在具备人与机器优势的同时也面临着挑战。首先需要评估各个Agent (人件、软件、机器等统称为Agent)对各任务的能力,即任务—Agent能力评估；得到评估值以后要将各个任务分配给合适的Agent,即完成任务—Agent静态分配；Agent的能力不是一成不变,协作过程中还需要适时地调整各个Agent的任务,即实现任务—Agent动态调整。面对上述挑战,基于角色的协作从方法论的层面提供了解决方向。基于角色的协作是从团队的角度考虑协作系统的设计、运行和优化,将为共同目标落实的整体任务分成若干个角色(子任务),各个Agent的主要职责就是扮演角色(完成子任务),只要Agent评估合理,分配与调整得当,团队协作就可以得到好的效能。在评估Agent时,本文研究了Agent能力随着时间变化的场景,提出了基于可信度的评估方法,既考虑了Agent当前的状态,又综合了历史表现,实验表明,在Agent评估值的波动较大时比只考虑当前值的评估方法更准确。在角色分配时,本文探讨了两种不同的分配问题：柔性阵型角色分配和瓶颈分配。两者的目标函数分别为团队评估值最大和评估值最小的角色评估值最大。两者均采用了线性规划的方法求解。对于后者本文提出了一种自适应协作的方法提升只用一次分配得到的最优解。实验表明该方法可高效地求解问题,并且自适应协作方法可有效提高瓶颈分配问题只用一次分配得到的最优解。在任务调整时,本文更充分地阐述和利用了自适应协作方法,并提出三个算法,它们分别基于当前的团队状态、未来一段时间的团队状态和整个协作过程的团队状态。此外,本文还讨论了更为复杂的自适应协作问题。在考虑代价时,本文也提出相应的基于当前状态的角色分配算法和基于潜能的角色分配算法。实验表明没有代价时,自适应协作方法可获得比静态分配算法更高的团队总性能,而有代价时可采用本文的方法决定是否要采用自适应协作方法。最后,本文设计并实现了一个图像识别的人件,实验表明人件比只用计算机正确率高,比只用人负担轻。进而,还用Service-Oriented Architecture实现了人件服务,可完成该服务的发布与调用。
【关键词】：人件 人机协作 基于角色的协作 自适应协作
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F272.92;TP391.41
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-18
• 第一章 绪论18-28
• 1.1 研究背景及意义18-19
• 1.2 本文研究的主要问题19-21
• 1.3 研究现状21-26
• 1.3.1 Agent评估相关研究综述21-22
• 1.3.2 团队角色分配相关研究综述22-25
• 1.3.3 自适应协作相关研究综述25-26
• 1.3.4 人与计算机接口设计相关研究综述26
• 1.4 研究内容和技术路线26-27
• 1.5 论文章节安排27-28
• 第二章 基本概念28-35
• 2.1 人件28-29
• 2.2 基于角色的协作29-30
• 2.3 E-CARGO模型30-35
• 第三章 基于当前与历史信息的Agent的评估方法35-47
• 3.1 Agent评估简介35
• 3.2 人件与软件能力的分析与对比35-36
• 3.3 基于多属性决策的人件与软件的能力评估方法36-39
• 3.3.1 基于多属性决策的Agent评估方法简介36-38
• 3.3.2 Agent评估值的计算方法38-39
• 3.4 基于可信度的Agent评估方法39-43
• 3.4.1 基于可信度的Agent评估方法简介39-40
• 3.4.2 Agent扮演角色独立能力的满意度40-41
• 3.4.3 Agent扮演角色交互能力的满意度41-42
• 3.4.4 Agent扮演角色能力变化趋势42
• 3.4.5 Agent扮演角色独立能力的可信度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评估步骤43
• 3.5 Agent评估实验43-46
• 3.6 本章小结46-47
• 第四章 不同问题情景下的角色分配方法47-76
• 4.1 团队角色分配方法(GRA)简介47-48
• 4.2 柔性阵型角色分配48-54
• 4.2.1 柔性阵型角色分配简介48
• 4.2.2 柔性阵型角色分配问题的形式化48-49
• 4.2.3 柔性阵型角色分配问题的求解49-54
• 4.3 瓶颈分配54-75
• 4.3.1 瓶颈分配问题简介54
• 4.3.2 瓶颈分配问题的一个例子54-56
• 4.3.3 瓶颈分配问题的形式化56-57
• 4.3.4 分类的瓶颈分配问题的求解57-60
• 4.3.5 柔性阵型的瓶颈分配问题的求解60-62
• 4.3.6 用自适应协作方法提升瓶颈分配的结果62-66
• 4.3.7 角色分配方法实验66-75
• 4.4 本章小节75-76
• 第五章 基于角色动态分配的自适应协作方法76-107
• 5.1 自适应协作简介76-77
• 5.2 一个自适应协作问题的例子77-80
• 5.3 自适应协作问题的形式化80-81
• 5.4 自适应协作问题的解决方案81-85
• 5.4.1 静态角色分配方法(SGRA)82
• 5.4.2 基于当前状态的角色分配算法(CSBGRA)82-83
• 5.4.3 基于潜能的角色分配算法(PBGRA)83-84
• 5.4.4 理想状态下角色分配算法(IGRA)84-85
• 5.5 更为复杂的自适应协作问题85-88
• 5.5.1 部分变化的协作与全变化的协作问题形式化85-86
• 5.5.2 部分变化的与全变化的协作问题的求解86-88
• 5.6 考虑转换代价的自适应协作问题88-92
• 5.6.1 考虑代价时基于当前状态的角色分配算法(CSBGRACC)89-91
• 5.6.2 考虑代价时基于潜能的角色分配算法(PBGRACC)91-92
• 5.7 本章实验92-102
• 5.8 案例分析102-105
• 5.8.1 自适应协作的场景102-103
• 5.8.2 应用本章提出的算法求解103-105
• 5.9 本章小结105-107
• 第六章 人件及其服务化实现107-123
• 6.1 人件的架构107
• 6.2 人件的实现107-111
• 6.2.1 一个人机协作的例子107-108
• 6.2.2 修改的支持向量机方法108-109
• 6.2.3 分类错误和人参与分类的代价109-110
• 6.2.4 应用人件进行分类的方法110-111
• 6.3 人件的服务化实现111-114
• 6.3.1 面向服务架构(SOA)思想111-112
• 6.3.2 人件服务设计流程112-113
• 6.3.3 人件服务执行流程113-114
• 6.3.4 基于人件服务的协作系统架构114
• 6.4 本章实验114-123
• 6.4.1 用人件进行图像分类的实验114-116
• 6.4.2 人件服务的实现116-119
• 6.4.3 执行与调用119-122
• 6.4.4 人件服务功能分析122-123
• 第七章 总结与展望123-125
• 7.1 总结123
• 7.2 展望123-125
• 参考文献125-138
• 致谢138-140
• 博士期间发表的论文140-141

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 魏金河;人-人工智能系统在未来载人航天中的应用展望[J];航天医学与医学工程;2003年S1期

2 杨灿军,陈鹰,路甬祥;人机一体化智能系统理论及应用研究探索[J];机械工程学报;2000年06期

3 任晓明;张玫瑰;;美国归纳逻辑与人工智能研究概况[J];科学技术与辩证法;2007年01期

4 操龙兵,戴汝为;基于多智能体的人机协作智能信息系统(英文)[J];自动化学报;2003年01期

5 黄孝鹏;周献中;;复杂决策任务层级分解动态控制策略与算法[J];军事运筹与系统工程;2013年01期

6 杨龙军;陆洪毅;;基于云计算平台的计算机硬件远程实验室实现[J];华中科技大学学报(自然科学版);2013年S2期

7 李德毅,刘常昱,杜瀊,韩旭;不确定性人工智能[J];软件学报;2004年11期

  本文关键词：融合人件的协作系统中基于角色的人机协作机制研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：310656