一种基于虚实演进的智能体生成方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于虚实演进的智能体生成方法及系统，该方法的具体实施方式包括：构建物理空间训练环境，得到智能体训练的初始环境；基于初始环境构建虚拟空间，在所述虚拟空间中对智能体进行训练；在物理空间中对训练的智能体进行校验，消除虚拟空间与物理空间的差异性，生成基于虚实演进的智能体，该方法强化虚实指导的过程，实现虚实智能体的相互演进，提高智能体的可靠性、可用性。可用性。可用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于虚实演进的智能体生成方法及系统


[0001]本专利技术涉及自主学习
，更具体的，涉及一种基于虚实演进的智能体生成方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，以互联网、大数据、人工智能等为代表的现代信息技术日新月异、蓬勃发展，并伴随着计算能力的快速更迭，人工智能技术的应用范围、效用得到了快速的提升，智能产业的发展也迎来了新的契机，对经济的发展、社会的进步、生活质量的改善等方面产生了不可替代的巨大作用。并且随着市场需求的不断刺激，智能技术的演化方向正朝着自主学习、数据驱动、虚实融合的方向发展着，具备将高维数据空间抽象提炼形成专业解决方案的深度学习、深度强化学习等方法，能够实现对高维海量信息“快、准”的分析，帮助“智能体”逐步在众多领域实现对人类的快速超越，如智能技术在人脸识别、分拣系统、无人机、路线规划等领域的大规模应用。
[0003]然而，在自主学习技术的快速发展中，一些针对可用性、可靠性、适应性的工程性问题正持续发酵。主要体现在，随着人面对的问题的不断复杂化，问题的求解空间正逐步演化成一个具有非线性、时变性和模型不确定性的复杂系统，难以通过规则、机理描述清楚，虽然通过自主学习技术的应用可以有效地较低问题的求解难度，但是自主学习技术的成熟度主要取决于机理模型的映射精度、数据资源的体量/有效性、算法资源的求解效率等因素，并且随着任务的复杂性提升，面临着求解时效、求解有效性等问题，因此，以传统方法构建的智能体将很难实现对复杂问题的正确求解。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题中的至少一个，本专利技术第一方面提供一种基于虚实演进的智能体生成方法，包括：
[0005]构建物理空间训练环境，得到智能体训练的初始环境；
[0006]基于初始环境构建虚拟空间，在所述虚拟空间中对智能体进行训练；
[0007]在物理空间中对训练的智能体进行校验，消除虚拟空间与物理空间的差异性，生成基于虚实演进的智能体。
[0008]在可选的实施方式中，构建物理空间训练环境，得到智能体训练的初始环境，包括：
[0009]构建物理模型，构建物理空间中系统需要完成的具体目标；
[0010]构建虚拟模型，针对物理空间中需要完成的具体目标，在虚拟空间中建立一一对应的虚拟映射关系，进而可在虚拟空间中描述物理空间中的系统机理模型。
[0011]在可选的实施方式中，基于初始环境构建虚拟空间，在所述虚拟空间中对智能体进行训练，包括：
[0012]构建虚拟空间中的评价指标，纠正智能体的训练效果，使智能体收敛；
[0013]采用智能学习方法，演进所述智能体。
[0014]在可选的实施方式中，所述智能学习方法包括：监督学习、半监督学习、深度学习和深度强化学习。
[0015]在可选的实施方式中，在物理空间中对训练的智能体进行校验，消除虚拟空间与物理空间的差异性，生成基于虚实演进的智能体，包括：
[0016]根据一一对应的映射关系，在物理空间中，将智能体与物理模型结合；
[0017]将实际物理模型映射到虚拟空间中，在虚拟空间中调整智能体的演进方向；
[0018]对虚实演进的智能体进行验证。
[0019]本专利技术第二方面提供一种基于虚实演进的智能体生成系统，包括：
[0020]构建模块，构建物理空间训练环境，得到智能体训练的初始环境；
[0021]训练模块，基于初始环境构建虚拟空间，在所述虚拟空间中对智能体进行训练；
[0022]演进模块，在物理空间中对训练的智能体进行校验，消除虚拟空间与物理空间的差异性，生成基于虚实演进的智能体。
[0023]在可选的实施方式中，所述构建模块包括：
[0024]物理模型，将物理空间中系统需要完成的具体目标构建出来；
[0025]虚拟模型，针对物理空间中需要完成的具体目标，在虚拟空间中建立一一对应的虚拟映射关系，进而可在虚拟空间中描述物理空间中的系统机理模型。
[0026]在可选的实施方式中，所述训练模块包括：
[0027]评价指标单元，构建虚拟空间中的评价指标，纠正智能体的训练效果，使智能体收敛；
[0028]智能学习方法单元，采用智能学习，演进所述智能体。
[0029]在可选的实施方式中，智能学习方法单元包括：监督学习单元、半监督学习单元、深度学习单元和深度强化学习单元。
[0030]在可选的实施方式中，所述演进模块包括：
[0031]物理空间单元，根据一一对应的映射关系，在物理空间中，将智能体与物理模型结合；
[0032]虚拟空间单元，将实际物理模型映射到虚拟空间中，在虚拟空间中对智能体的演进方向作调整；
[0033]验证单元，对虚实演进的智能体进行验证。
[0034]本专利技术的有益效果
[0035]本专利技术提供一种基于虚实演进的智能体生成方法及系统，该方法的具体实施方式包括：构建物理空间训练环境，得到智能体训练的初始环境；基于初始环境构建虚拟空间，在所述虚拟空间中对智能体进行训练；在物理空间中对训练的智能体进行校验，消除虚拟空间与物理空间的差异性，生成基于虚实演进的智能体，该方法强化虚实指导的过程，实现虚实智能体的相互演进，提高智能体的可靠性、可用性。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本专利技术实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅
是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1为本专利技术实施方式中一种基于虚实演进的智能体生成方法示意图。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施方式中的附图，对本专利技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本专利技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]目前，在自主学习技术的快速发展中，一些针对可用性、可靠性、适应性的工程性问题正持续发酵，主要体现在，随着人面对的问题的不断复杂化，问题的求解空间正逐步演化成一个具有非线性、时变性和模型不确定性的复杂系统，难以通过规则、机理描述清楚，虽然通过自主学习技术的应用可以有效地较低问题的求解难度，但是由于自主学习技术的成熟度主要取决于机理模型的映射精度、数据资源的体量/有效性、算法资源的求解效率等因素，并且随着任务的复杂性提升，面临着求解时效、求解有效性等问题。
[0040]基于此，本专利技术第一方面提供一种基于虚实演进的智能体生成方法，包括：
[0041]S1：构建物理空间训练环境，得到智能体训练的初始环境；
[0042]S2：基于初始环境构建虚拟空间，在所述虚拟空间中对智能体进行训练；
[0043]S3：在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于虚实演进的智能体生成方法，其特征在于，包括：构建物理空间训练环境，得到智能体训练的初始环境；基于初始环境构建虚拟空间，在所述虚拟空间中对智能体进行训练；在物理空间中对训练的智能体进行校验，消除虚拟空间与物理空间的差异性，生成基于虚实演进的智能体。2.根据权利要求1所述智能体生成方法，其特征在于，构建物理空间训练环境，得到智能体训练的初始环境，包括：构建物理模型，构建物理空间中系统需要完成的具体目标；构建虚拟模型，针对物理空间中需要完成的具体目标，在虚拟空间中建立一一对应的虚拟映射关系，进而可在虚拟空间中描述物理空间中的系统机理模型。3.根据权利要求1所述智能体生成方法，其特征在于，基于初始环境构建虚拟空间，在所述虚拟空间中对智能体进行训练，包括：构建虚拟空间中的评价指标，纠正智能体的训练效果，使智能体收敛；采用智能学习方法，演进所述智能体。4.根据权利要求3所述智能体生成方法，其特征在于，所述智能学习方法包括：监督学习、半监督学习、深度学习和深度强化学习。5.根据权利要求1所述智能体生成方法，其特征在于，在物理空间中对训练的智能体进行校验，消除虚拟空间与物理空间的差异性，生成基于虚实演进的智能体，包括：根据一一对应的映射关系，在物理空间中，将智能体与物理模型结合；将实际物理模型映射到虚拟空间中，在虚拟空间中调整智能体的演进方向；对虚实演进的智能...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾贲，林廷宇，肖莹莹，贾政轩，李鹤宇，
申请(专利权)人：北京仿真中心，
类型：发明
国别省市：