[發明專利]一種基于自學習的智能體生成方法及系統

在審

• 申請號: 202011130247.7
• 申請日: 2020-10-21
• 公開（公告）號: CN112446963A
• 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

1.一種基于自學習的智能體生成方法，其特征在于，包括：

構建虛擬空間模型和智能算法模型；

獲取智能算法模型數據，構建虛擬空間中的智能算法模型；

對智能算法模型進行訓練，并構建智能算法模型演化庫；

基于構建智能算法模型演化庫，對智能算法模型進行校驗，得到智能體。

2.根據權利要求1所述智能體生成方法，其特征在于，所述構建虛擬空間模型和智能算法模型，包括：

依據系統的設計指標、參數、約束以及系統需要完成的任務目標，構建虛擬空間模型；

基于虛擬空間模型和智能方法，構建智能算法模型。

3.根據權利要求1所述智能體生成方法，其特征在于，獲取智能算法模型數據，構建虛擬空間中的智能算法模型，包括：

針對不同的設計目標、設計變量以及設計參數，構建訓練場景；

基于訓練場景，形成統一的調用架構模型，將調用架構模型與智能算法模型進行集成；

將具體的智能算法模型與分布式計算方法相結合，使智能算法模型收斂。

4.根據權利要求1所述智能體生成方法，其特征在于，對智能算法模型進行訓練，并構建智能算法模型演化庫，包括：

基于任務目標和設計指標，對智能算法模型的決策行為進行獎懲評判，進而調整智能算法模型的演進方向；

基于構建虛擬空間模型和智能算法模型，構建智能算法模型演化庫。

5.根據權利要求1所述智能體生成方法，其特征在于，基于構建智能算法模型演化庫，對智能算法模型進行校驗和調整，得到智能體，包括：

根據智能算法模型演化庫中的評價分數，選取智能算法模型進行物理校驗；

依據校驗的結果對模型庫的智能算法模型評價分數進行調整，直至智能算法模型演化庫的評價分數保持不變，進而得到智能體。

6.一種基于自學習的智能體生成系統，其特征在于，包括：

構建模塊，構建虛擬空間模型和智能算法模型；

獲取模塊，獲取智能算法模型數據，構建虛擬空間中的智能算法模型；

訓練模塊，對智能算法模型進行訓練，并構建智能算法模型演化庫；

校驗模塊，基于構建智能算法模型演化庫，對智能算法模型進行校驗和調整，得到智能體。

7.根據權利要求6所述智能體生成系統，其特征在于，所述構建模塊包括：

虛擬空間模型，依據系統的設計指標、參數、約束以及系統需要完成的任務目標，構建虛擬空間模型；

智能算法模型，基于虛擬空間模型和智能方法，構建智能算法模型。

8.根據權利要求6所述智能體生成系統，其特征在于，所述獲取模塊包括：

訓練場景單元，針對不同的設計目標、設計變量、設計參數，構建訓練場景；

模型集成單元，基于訓練場景，形成統一的調用架構模型，將調用架構模型與智能算法模型進行集成；

收斂單元，將具體的智能算法模型與分布式計算方法相結合，使智能算法模型收斂。

9.根據權利要求6所述智能體生成系統，其特征在于，所述訓練模塊包括：

智能算法模型調整單元，基于任務目標和設計指標，對智能算法模型的決策行為進行獎懲評判，進而調整智能算法模型的演進方向；

智能算法模型演化庫單元，基于構建虛擬空間模型和智能算法模型，構建智能算法模型演化庫。

10.根據權利要求6所述智能體生成系統，其特征在于，所述校驗模塊包括：

校驗單元，根據智能算法模型演化庫中的評價分數，選取智能算法模型進行物理校驗；

調整單元，依據校驗的結果對模型庫的智能算法模型評價分數進行調整，直至智能算法模型演化庫的評價分數保持不變，進而得到智能體。