[發明專利]一種基于虛實演進的智能體生成方法及系統

在審

• 申請號: 202011130240.5
• 申請日: 2020-10-21
• 公開（公告）號: CN112446962A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 曾賁;林廷宇;肖瑩瑩;賈政軒;李鶴宇
• 申請（專利權）人: 北京仿真中心
• 主分類號: G06T19/00
• 分類號: G06T19/00
• 代理公司: 北京正理專利代理有限公司 11257
• 代理人: 付生輝

本發明提供一種基于虛實演進的智能體生成方法及系統，該方法的具體實施方式包括：構建物理空間訓練環境，得到智能體訓練的初始環境；基于初始環境構建虛擬空間，在所述虛擬空間中對智能體進行訓練；在物理空間中對訓練的智能體進行校驗，消除虛擬空間與物理空間的差異性，生成基于虛實演進的智能體，該方法強化虛實指導的過程，實現虛實智能體的相互演進，提高智能體的可靠性、可用性。

技術領域

本發明涉及自主學習技術領域，更具體的，涉及一種基于虛實演進的智能體生成方法及系統。

背景技術

近年來，以互聯網、大數據、人工智能等為代表的現代信息技術日新月異、蓬勃發展，并伴隨著計算能力的快速更迭，人工智能技術的應用范圍、效用得到了快速的提升，智能產業的發展也迎來了新的契機，對經濟的發展、社會的進步、生活質量的改善等方面產生了不可替代的巨大作用。并且隨著市場需求的不斷刺激，智能技術的演化方向正朝著自主學習、數據驅動、虛實融合的方向發展著，具備將高維數據空間抽象提煉形成專業解決方案的深度學習、深度強化學習等方法，能夠實現對高維海量信息“快、準”的分析，幫助“智能體”逐步在眾多領域實現對人類的快速超越，如智能技術在人臉識別、分揀系統、無人機、路線規劃等領域的大規模應用。

然而，在自主學習技術的快速發展中，一些針對可用性、可靠性、適應性的工程性問題正持續發酵。主要體現在，隨著人面對的問題的不斷復雜化，問題的求解空間正逐步演化成一個具有非線性、時變性和模型不確定性的復雜系統，難以通過規則、機理描述清楚，雖然通過自主學習技術的應用可以有效地較低問題的求解難度，但是自主學習技術的成熟度主要取決于機理模型的映射精度、數據資源的體量/有效性、算法資源的求解效率等因素，并且隨著任務的復雜性提升，面臨著求解時效、求解有效性等問題，因此，以傳統方法構建的智能體將很難實現對復雜問題的正確求解。

發明內容

為了解決上述問題中的至少一個，本發明第一方面提供一種基于虛實演進的智能體生成方法，包括：

構建物理空間訓練環境，得到智能體訓練的初始環境；

基于初始環境構建虛擬空間，在所述虛擬空間中對智能體進行訓練；

在物理空間中對訓練的智能體進行校驗，消除虛擬空間與物理空間的差異性，生成基于虛實演進的智能體。

在可選的實施方式中，構建物理空間訓練環境，得到智能體訓練的初始環境，包括：

構建物理模型，構建物理空間中系統需要完成的具體目標；

構建虛擬模型，針對物理空間中需要完成的具體目標，在虛擬空間中建立一一對應的虛擬映射關系，進而可在虛擬空間中描述物理空間中的系統機理模型。

在可選的實施方式中，基于初始環境構建虛擬空間，在所述虛擬空間中對智能體進行訓練，包括：

構建虛擬空間中的評價指標，糾正智能體的訓練效果，使智能體收斂；

采用智能學習方法，演進所述智能體。

在可選的實施方式中，所述智能學習方法包括：監督學習、半監督學習、深度學習和深度強化學習。

在可選的實施方式中，在物理空間中對訓練的智能體進行校驗，消除虛擬空間與物理空間的差異性，生成基于虛實演進的智能體，包括：

根據一一對應的映射關系，在物理空間中，將智能體與物理模型結合；

將實際物理模型映射到虛擬空間中，在虛擬空間中調整智能體的演進方向；

對虛實演進的智能體進行驗證。

本發明第二方面提供一種基于虛實演進的智能體生成系統，包括：

構建模塊，構建物理空間訓練環境，得到智能體訓練的初始環境；