非预期情况的处理是人工智能研究的一个重要课题,在很大程度上决定了多主体系统实际应用的成败。本项目试图在慎思式主体的框架中引入“目标修改”机制,使智能体获得“慎思式适应”能力,从面探索一条新的思路。本项目涉及“符号主义”与进化适应两大研究传统的技术性沟通,提供支持慎思式适应的新的形式化工具,并进行充分的典型案例实验研究。
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数据更新时间:2023-05-31
F_q上一类周期为2p~2的四元广义分圆序列的线性复杂度
一种改进的多目标正余弦优化算法
面向工件表面缺陷的无监督域适应方法
极地微藻对极端环境的适应机制研究进展
平行图像:图像生成的一个新型理论框架
慎思式适应的基本机制、框架和实验研究
面向分布式制造调度的适应性协商机制研究
面向层次式FPGA的多目标布局和布线问题研究
面向目标最优检测与估计的认知雷达自适应波形设计研究