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公开(公告)号：CN118467801A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410555313.7
申请日：2024-05-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/904 , G06N3/044 , G06N3/092 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种人机协同决策的可视化解释方法及系统，其中方法包括：基于智能体获取环境状态；将环境状态输入策略网络，该网络包括高层策略网络和低层策略网络，高层策略网络抽象出子目标属性，并为低层策略网络提供指导，低层策略网络与环境交互；高层策略网络计算给定子目标属性的条件下，从环境状态执行动作的预期成本；人因智能体参考预期成本对修改动作，引起子目标属性的差量变化；高层策略网络接收子目标属性的差量变化并通过梯度下降更新参数；应用可解释的机器学习方法，对智能体获取环境状态和策略网络进行决策的因果关系进行可视化解释。本发明可以在不确定环境下实现人机协同决策，并通过可视化解释提高决策的可解释性和可理解性。
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公开(公告)号：CN118536012A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410484580.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/044 , G06F18/25 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供一种人机异构数据融合和多智能体任务软协作分配方法、装置，其中数据融合方法包括：获取人类和智能体生成的多源异构数据；基于数据的多模态和数据间的关联关系将数据建模为因子图；基于因子图，应用注意力机制或滤波方法对数据进行筛选；应用消息传递算法在因子图上对筛选得到的有效异构数据进行融合，得到增强异构数据。分配方法包括：建立多智能体协作泛化模型，将增强异构数据作为输入，建立基于任务协作因子图的多智能体任务决策，制定任务分配策略，并将任务有效分配给不同的智能体。本发明通过数据融合和任务软协作分配方法，可以获取更有效的数据输入，实现符合人类智能体偏好的策略优化和修正，从而建立高效的人机协同策略。
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公开(公告)号：CN112381454B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202011408940.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国人民解放军96901部队
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10
Abstract: 本发明属于多智能体调度领域，具体涉及一种基于角色的多智能体任务协同系统，旨在为了解决现有多智能体任务协作系统的鲁棒性不高的问题。本发明系统包括第一单元、第二单元、第三单元；第一单元，配置为将输入任务拆解为一组子任务，并基于行为树建立各子任务之间组织关系，得到任务分解策略，构建子任务树；第二单元，配置为基于预设的角色‑任务的映射关系与分配算法，依据所述子任务树进行子任务的角色分配，得到角色分配策略；第三单元，配置为基于预设的智能体‑角色的关系与分配算法，将任务配置后的角色配置到智能体，输出智能体调度策略。本发明实现了复杂环境下的任务建模和角色分配，提高了多智能体任务协作系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102999487B
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201210566713.5
申请日：2012-12-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种数字出版资源的语义增强描述系统，包括：输入接口层、数据层、服务层和输出接口层。还提供了一种数字出版资源语义增强描述方法，此方法基于数字出版元数据集和数字出版领域知识库，从数字出版资源的类型出发，应用不同的划分方法将数字出版资源内容划分为通用概念语义单元和特殊语义单元，从而得到数字出版资源的语义单元表述，而后采用文本直观形式的七层文件层次模型对数字出版资源语义单元表述中的语义单元进行组合，得到数字出版资源的语义增强描述。本发明基于数字出版资源的特点，充分利用了元数据和领域知识，得到的数字出版资源语义增强描述可标识出数字出版资源的基础版权点和语义表述点，可应用于对数字出版资源的版权保护，并为数字出版资源内容的统一编目、精确检索等提供技术支撑，为海量数字出版资源管理和共享打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN102999487A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210566713.5
申请日：2012-12-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种数字出版资源的语义增强描述系统，包括：输入接口层、数据层、服务层和输出接口层。还提供了一种数字出版资源语义增强描述方法，此方法基于数字出版元数据集和数字出版领域知识库，从数字出版资源的类型出发，应用不同的划分方法将数字出版资源内容划分为通用概念语义单元和特殊语义单元，从而得到数字出版资源的语义单元表述，而后采用文本直观形式的七层文件层次模型对数字出版资源语义单元表述中的语义单元进行组合，得到数字出版资源的语义增强描述。本发明基于数字出版资源的特点，充分利用了元数据和领域知识，得到的数字出版资源语义增强描述可标识出数字出版资源的基础版权点和语义表述点，可应用于对数字出版资源的版权保护，并为数字出版资源内容的统一编目、精确检索等提供技术支撑，为海量数字出版资源管理和共享打下坚实基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113037857B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202110309410.4
申请日：2021-03-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于多智能体协同技术领域，具体涉及一种面向云环境的多机器人协同感知服务系统、方法及设备，旨在解决现有的面向云环境的多机器人协同感知服务机制难以满足复杂环境下的应用需求、实际解决方法片面且应用能力差的问题；系统包括核心云系统和局部云系统，核心云系统用于协调局部云系统完成任务规划；局部云系统包括一个或多个局部云，局部云包括管理Agent以及一个或多个任务执行Agent，任务执行Agent具有自主行为决策能力，管理Agent作为局部云的任务规划器；管理Agent与任务执行Agent通信连接；多个任务执行Agent之间通信连接；任务执行Agent与管理Agent链路连接形成多层的自组织协作系统结构；本发明可有效提高服务管理和使用效率，确保服务资源的相对稳定性。
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公开(公告)号：CN113037857A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110309410.4
申请日：2021-03-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于多智能体协同技术领域，具体涉及一种面向云环境的多机器人协同感知服务系统、方法及设备，旨在解决现有的面向云环境的多机器人协同感知服务机制难以满足复杂环境下的应用需求、实际解决方法片面且应用能力差的问题；系统包括核心云系统和局部云系统，核心云系统用于协调局部云系统完成任务规划；局部云系统包括一个或多个局部云，局部云包括管理Agent以及一个或多个任务执行Agent，任务执行Agent具有自主行为决策能力，管理Agent作为局部云的任务规划器；管理Agent与任务执行Agent通信连接；多个任务执行Agent之间通信连接；任务执行Agent与管理Agent链路连接形成多层的自组织协作系统结构；本发明可有效提高服务管理和使用效率，确保服务资源的相对稳定性。
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公开(公告)号：CN112381454A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011408940.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国人民解放军96901部队
Inventor： 陈琳 , 武利娟 , 刘尚卿 , 段旭磊 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明属于多智能体调度领域，具体涉及一种基于角色的多智能体任务协同系统，旨在为了解决现有多智能体任务协作系统的鲁棒性不高的问题。本发明系统包括第一单元、第二单元、第三单元；第一单元，配置为将输入任务拆解为一组子任务，并基于行为树建立各子任务之间组织关系，得到任务分解策略，构建子任务树；第二单元，配置为基于预设的角色‑任务的映射关系与分配算法，依据所述子任务树进行子任务的角色分配，得到角色分配策略；第三单元，配置为基于预设的智能体‑角色的关系与分配算法，将任务配置后的角色配置到智能体，输出智能体调度策略。本发明实现了复杂环境下的任务建模和角色分配，提高了多智能体任务协作系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112379992A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011409524.8
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国人民解放军96901部队
Inventor： 陈琳 , 武利娟 , 刘尚卿 , 段旭磊 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本发明属于多智能体消息传递领域，具体涉及了一种基于角色的多智能体任务协同消息传递及异常处理方法，旨在解决现有基于角色的多智能体任务协同系统无法进行高效准确的消息传递和异常处理的问题。本发明包括：基于智能体‑角色‑任务的多层关系构建消息传递机制进行系统消息发送与接收；任务管理器解析事件消息生成任务实例，按照组成关系建立任务实例关系；任务管理器将任务实例发送给相应角色；角色对应的智能体执行当前任务实例；若无相应角色和智能体，则进行角色动态创建和智能体动态匹配；若任务执行失败，则启动异常处理。本发明适用于复杂环境下的多智能体系统进行角色和任务的层次化分配、消息传递及异常处理，任务执行效率和准确率高。
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公开(公告)号：CN112379992B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202011409524.8
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国人民解放军96901部队
Abstract: 本发明属于多智能体消息传递领域，具体涉及了一种基于角色的多智能体任务协同消息传递及异常处理方法，旨在解决现有基于角色的多智能体任务协同系统无法进行高效准确的消息传递和异常处理的问题。本发明包括：基于智能体‑角色‑任务的多层关系构建消息传递机制进行系统消息发送与接收；任务管理器解析事件消息生成任务实例，按照组成关系建立任务实例关系；任务管理器将任务实例发送给相应角色；角色对应的智能体执行当前任务实例；若无相应角色和智能体，则进行角色动态创建和智能体动态匹配；若任务执行失败，则启动异常处理。本发明适用于复杂环境下的多智能体系统进行角色和任务的层次化分配、消息传递及异常处理，任务执行效率和准确率高。(56)对比文件Wang Heng等.The Cloud Task AttemperLayer Model Based on Agent Role《.2015International Conference on ComputationalIntelligence and Communication Networks(CICN)》.2016,全文.汤一峰.无人机自主协同任务管理.航空电子技术.2013,(第01期),全文.孟庆操;赵晓哲;姜伟.基于Recognition-Primed Decision模型的多智能体作战仿真(英文).系统仿真学报.2011,(第02期),全文.
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