挑选任务网络的方法、基于感测决定动作的系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种挑选任务网络的方法、基于感测决定动作的系统及方法。本发明专利技术实施例的方法包括：将感测数据映射为输入特征向量；将输入特征向量馈入特定任务网络，以由特定任务网络产生输出特征向量，其中特定任务网络是基于多个第一个体及多个第二个体所训练，前述第一个体属于第一种群，前述第二个体属于第二种群，且前述第一个体及前述第二个体经由共同演化过程演化而得；依据输出特征向量决定输出动作，并基于输出动作设定第二特定个体，其中第二特定个体属于第二种群。二特定个体属于第二种群。二特定个体属于第二种群。

【技术实现步骤摘要】
挑选任务网络的方法、基于感测决定动作的系统及方法


[0001]本专利技术涉及一种神经网络技术，且特别涉及一种基于共同演化机制训练并挑选任务网络的方法，以及基于感测数据决定动作的系统及方法。

技术介绍

[0002]地球上的演化是一个开放性的过程，而属于不同种群的个体之间时常出现共同演化(coevolution)的情形。以“长颈鹿”和“树木”这两个种群为例，为了不被长颈鹿吃光身上的树叶及接收到更多的阳光，树木中具有更高树冠的子代会在演化的过程中倾向被保留下来。相对地，为了吃到更高树冠处的树叶，长颈鹿中具有更长颈部的子代也会在演化的过程中倾向被保留下来。
[0003]然而，在目前的第五代通信系统(下称5G)中，虽有类似于上述“长颈鹿”与“树木”概念的角色，但这些角色之间并未有上述共同演化的概念，因此并无法藉由共同演化的过程来让上述角色产生更佳的表现。
[0004]举例而言，5G中的“闭环控制”(例如开放无线接入网(open radio access network，O-RAN)中的近即时网络智能控制(Near-RT RAN Intelligent Controller))及“开环控制”(例如O-RAN中的非即时网络智能控制(Non-RT RAN Intelligent Controller))彼此虽有一定程度的相关性，但此二者的相关参数/配置值彼此之间并未有共同演化的特性，故无法藉由共同演化的过程来让“闭环控制”与“开环控制”产生更佳的表现(例如更低的运作费用(operational expenditure，OPEX)及更佳的运作网络功能(operational network functions，OPNF))。
[0005]另外，5G中的“用户行为”与“网络拓朴”之间亦具有类似的情形。例如，一般用户行为可包括流量、带宽、延迟、功耗、覆盖、连接等参数/配置值，而用户多半希望这些参数/配置值能够朝向流量大、带宽高、延迟低、功耗小、覆盖大、连接稳的方向发展。另外，网络拓朴则可包括节点数、用电量、链路数、发热量等参数/配置值，而对于运营商而言，多半倾向采用具有节点数少、用电量低、链路数少、发热量低的网络拓朴。然而，虽然“用户行为”与“网络拓朴”彼此虽有一定程度的相关性，但此二者的相关参数/配置值彼此之间并未有共同演化的特性，故无法藉由共同演化的过程来让“用户行为”与“网络拓朴”朝更佳的方向发展。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于共同演化机制训练并挑选任务网络的方法及基于感测数据决定动作的系统及方法，其可用于解决上述技术问题。
[0007]本专利技术实施例提供一种基于共同演化机制训练并挑选任务网络的方法，包括：取得属于一第一种群的多个第一个体以及属于一第二种群的多个第二个体，其中前述第一个体及前述第二个体经由一共同演化过程演化而得；取得多个模式生成网络产生的多个任务网络；基于一多目标函数以前述第一个体及前述第二个体训练各任务网络，并评估训练后的各任务网络的一准确度，其中多目标函数包括各任务网络的多个特性；基于各任务网络
的准确度决定对应的模式生成网络的一适应度分数，且各模式生成网络的适应度分数正相关于对应模式生成网络的任务网络的准确度；基于各模式生成网络的适应度分数从前述模式生成网络中找出一特定模式生成网络，并在前述任务网络中挑选对应于特定模式生成网络的一特定任务网络。
[0008]本专利技术实施例提供一种基于感测数据决定动作的方法，包括：取得一感测数据，并将感测数据映射为一输入特征向量，其中感测数据包括属于一第一特定个体的多个感测属性，第一个体属于一第一种群；将输入特征向量馈入一特定任务网络，以由特定任务网络产生一输出特征向量，其中特定任务网络基于多个第一个体及多个第二个体训练，前述第一个体属于第一种群，前述第二个体属于一第二种群，且前述第一个体及前述第二个体经由一共同演化过程演化而得；依据输出特征向量决定一输出动作，并基于输出动作设定一第二特定个体，其中第二特定个体属于第二种群。
[0009]本专利技术实施例提供一种基于感测数据决定动作的系统，包括感测电路、通信电路、存储电路及处理器。存储电路记录多个模块。处理器耦接存储电路，存取前述模块以执行下列步骤：从感测电路取得一感测数据，并将感测数据映射为一输入特征向量，其中感测数据包括属于一第一特定个体的多个感测属性，第一个体属于一第一种群；将输入特征向量馈入一特定任务网络，以由特定任务网络产生一输出特征向量，其中特定任务网络是基于多个第一个体及多个第二个体所训练，前述第一个体属于第一种群，前述第二个体属于一第二种群，且前述第一个体及前述第二个体经由一共同演化过程演化而得；依据输出特征向量决定一输出动作，并控制通信电路将输出动作发送至属于第二种群的一第二特定个体，其中输出动作用于设定第二特定个体。
附图说明
[0010]图1是依据本专利技术的一实施例绘示的服务器示意图。
[0011]图2是依据本专利技术的一实施例绘示的基于共同演化机制训练并挑选任务网络的方法流程图。
[0012]图3是依据本专利技术的一实施例绘示的取得第一个体及第二个体的流程图。
[0013]图4是依据本专利技术的一实施例绘示的具不同形态的演化图谱。
[0014]图5是依据本专利技术的一实施例绘示的在第一演化图谱中进行繁衍的示意图。
[0015]图6是依据本专利技术的一实施例绘示的训练任务网络的示意图。
[0016]图7是依据本专利技术的一实施例绘示的基于感测数据决定动作的系统示意图。
[0017]图8是依据本专利技术的一实施例绘示的基于感测数据决定动作的方法流程图。
[0018]图9是依据本专利技术的一实施例绘示的基于感测数据决定动作的示意图。
[0019]图10是依据本专利技术的一实施例绘示的演化符号计算示意图。
[0020]【符号说明】
[0021]100:服务器
[0022]102，703:存储电路
[0023]104，704:处理器
[0024]410，420，430，440:演化图谱
[0025]500:第一演化图谱
[0026]511，512:节点
[0027]510a:枢纽
[0028]601:NEAT网络
[0029]602:CPPN
[0030]603:任务网络
[0031]611，911:输入特征向量
[0032]700:系统
[0033]701:感测电路
[0034]702:通信电路
[0035]912:特定任务网络
[0036]913:输出特征向量
[0037]914:分类器
[0038]A1～AN:预设动作
[0039]S1～S6:阶段
[0040]S210～S250，S311～S321，S810～S830:步骤
[0041]SP1～SP4:空间
具体实施方式
[0042]请参照图1，其是依据本专利技术的一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于共同演化机制训练并挑选任务网络的方法，包括：取得属于第一种群的多个第一个体以及属于第二种群的多个第二个体，其中这些第一个体及这些第二个体经由共同演化过程演化而得；取得多个模式生成网络产生的多个任务网络；基于多目标函数以这些第一个体及这些第二个体训练各该任务网络，并评估训练后的各该任务网络的准确度，其中该多目标函数包括各该任务网络的多个特性；基于各该任务网络的该准确度决定对应的该模式生成网络的适应度分数，且各该模式生成网络的该适应度分数正相关于对应该模式生成网络的该任务网络的该准确度；基于各该模式生成网络的该适应度分数从这些模式生成网络中找出特定模式生成网络，并在这些任务网络中挑选对应于该特定模式生成网络的特定任务网络。2.如权利要求1所述的方法，其中取得属于该第一种群的这些第一个体的步骤包括：取得属于该第一种群的多个第一参考个体，其中各该第一参考个体具有多个第一基因；基于各该第一参考个体的这些第一基因决定各该第一参考个体的第一适应度；将这些第一参考个体分配于第一演化图谱中，并在该第一演化图谱中繁衍多个第一子代个体，且各该第一子代个体与属于该第二种群的多个第二子代个体经历该共同演化过程繁衍而得；将这些第一子代个体定义为这些第一个体。3.如权利要求2所述的方法，其中取得属于该第二种群的这些第二个体的步骤包括：取得属于该第二种群的多个第二参考个体，其中各该第二参考个体具有多个第二基因；基于各该第二参考个体的这些第二基因决定各该第二参考个体的第二适应度；将这些第二参考个体分配于第二演化图谱中，并于该第二演化图谱中繁衍这些第二子代个体，这些第二子代个体与这些第一子代个体经历该共同演化过程繁衍而得；将这些第二子代个体定义为这些第二个体。4.如权利要求3所述的方法，其中取得属于该第一种群的这些第一参考个体，以及取得属于该第二种群的这些第二参考个体的步骤包括：随机产生属于该第一种群的多个第一初始个体，以及随机产生属于该第二种群的多个第二初始个体；基于新颖性搜寻算法在这些第一初始个体中找出这些第一参考个体，以及基于该新颖性搜寻算法在这些第二初始个体中找出这些第二参考个体，其中各该第一参考个体的这些第一基因满足第一最小准则，且各该第二参考个体的这些第二基因满足第二最小准则。5.如权利要求2所述的方法，其中该第一演化图谱包括多个第一节点，这些第一节点对应于属于该第一种群的多个个体，各该第一节点通过至少一边线连接至相邻的节点，各该边线经指派有边权重，其中所述方法包括：(a)在属于该第一种群的这些个体中选择一第一候选个体，并在这些第一节点中找出对应于该第一候选个体的第一特定节点；(b)繁衍该第一候选个体以产生至少一第二候选个体，基于该第一特定节点的各该边线的该边权重而以对应于该至少一第二候选个体的至少一第二特定节点取代相邻于该第
一特定节点的至少一相邻节点；(c)响应于判定累计演化时间已到达时间门限值，以该第一种群当下包括的这些个体作为这些第一子代个体，反之则返回步骤(a)。6.如权利要求5所述的方法，其中该第一候选个体被选定的机率正相关于该第一候选个体的适应度。7.如权利要求5所述的方法，其中属于该第一种群这些个体经记录于第一种群队列中，该第一种群队列具有预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志明，
申请(专利权)人：纬创资通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：