公开(公告)号：CN118313410A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410558049.2

申请日：2024-05-07

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 杜永萍 ,  尹子豪 ,  张博超 ,  王彬锐 ,  王禹心 ,  李方昱 ,  韩红桂

IPC: G06N3/006 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆神经网络的多智能体系统动态通信方法，首先对各个智能体进行建模，并采用长短期记忆神经网络作为各智能体的控制器对智能体通信向量进行输入与输出；计算每一时刻各智能体距离目标位置的欧氏距离及总和，得到各智能体的距离权重并构建基于距离的加权平均通信向量；然后，引入注意力单元，并通过构建多层感知机嵌入网络计算得到注意力权重与贡献指数，采用元素级乘积的计算方法得到注意力通信向量；最后，将隐藏层向量、基于距离的加权平均向量以及注意力通信向量进行拼接，得到最终的多智能体系统通信向量。上述方法能够实现环境与智能体信息在系统中的高效传播，从而使智能体动态调整策略以实现动作预测。

公开(公告)号：CN117648947A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311529513.7

申请日：2023-11-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 杜永萍 ,  闫瑞 ,  王彬锐 ,  侯莹 ,  裴誉

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/04 ,  G06F16/901 ,  G06F40/279 ,  G06F40/295 ,  G06F18/22 ,  G06F40/30 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗实体图网络实现多跳推理自动问答的方法，构建一个基于图神经网络解决多跳推理自动问答任务的通用框架，并将对抗训练的思想引入模型训练。具体包括：文档构建实体图方法，根据给定自然语言文本段落将其转换为实体图结构；图神经网络嵌入，使用词嵌入模型为实体图节点生成单词级特征的嵌入和上下文级特征的嵌入；图神经网络推理方法，在实体图上使用关系图卷积网络作为不同实体之间信息传递的方法，网络中的结点通过聚合邻居结点的信息来更新自身特征表示；对抗训练，在已经完成嵌入的实体图上添加对抗干扰，以生成全新的对抗实体特征表示；最后，基于对抗实体图网络实现多跳推理自动问答。