分层任务网络HTN介绍

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多层神经网络

增加网络表达能力
通过使用不同的激活函数，可以增加网络的表达能力和学习能力，从而更好地处理复杂的任务和数据。
03
前向传播算法
输入信号的前向传播过程
输入层接收外部输入信号
输出层产生最终结果
神经网络的输入层负责接收来自外部的数据或信号，这些数据或信号可以是图像、语音、文本等。
经过多层隐藏层的处理后，输出层产生神经网络的最终输出结果，这个结果可以是分类标签、回归值等。
说话人识别
多层神经网络可以用于说话人识别任务，识别语音信号的说话人身份。它在安全监控、语音认证等领域有着重要的应用。
07
总结与展望
多层神经网络的优势与局限性
强大的表征学习能力
通过多层非线性变换，能够学习到输入数据的抽象特征表示，从而有效地解决复杂的模式识别问题。
泛化能力强
多层神经网络通过大量训练数据学习到的特征表示具有通用性，可以应用于新的未见过的数据。
根据硬件资源和数据规模选择合适的批处理大小，以充分利用计算资源并加速训练过程。
正则化
使用L1、L2正则化或 Dropout等技术来防止过拟合，提高模型的泛化能力。
优化器选择
根据任务类型和模型结构选择合适的优化器，如SGD、 Adam等。
模型评估指标及优化方法
损失函数
根据任务类型选择合适的损失函数，如均方误
04
反向传播算法
误差的反向传播过程
计算输出层误差
根据网络的实际输出和期望输出，计算输出层的误差。
反向传播误差
将输出层的误差反向传播到隐藏层，计算隐藏层的误差。
更新权重和偏置
根据隐藏层和输出层的误差，更新网络中的权重和偏置。
梯度下降法与权重更新规则

层次任务网络的作战计划建模及生成技术

层次任务网络的作战计划建模及生成技术1. 引言1.1 概述在现代战争的背景下，作战计划的建立和生成是决定作战效果的重要环节。

传统的作战计划建模与生成方法存在着一些问题，无法很好地应对复杂多变的作战环境。

而层次任务网络（HTN）技术被广泛应用于解决此类问题，可以更加灵活和智能地进行作战计划建模与生成。

1.2 文章结构本文将围绕层次任务网络的作战计划建模与生成技术展开详细讨论。

首先，我们将介绍层次任务网络的概念、定义及其在实际应用中所具有的特点。

之后，将探讨层次任务网络在作战计划建模方面的应用领域以及其优势和局限性。

接着，将深入研究作战计划建模技术，包括整个战役规划过程以及相应的建模方法与工具，并通过实践案例分析来验证其有效性。

在此基础上，我们还将探索作战计划生成技术，包括策略生成框架、智能算法应用以及成功案例分享。

最后，将总结回顾既往内容，并对技术发展趋势进行预测，提出后续研究方向建议。

1.3 目的本文的目的是深入研究层次任务网络的作战计划建模与生成技术，探索其在现代战争中的应用潜力。

通过对作战环境复杂性和多样性的有效应对，能够提高作战计划制定的智能化水平和作战效果。

同时，本文还旨在为相关领域的研究者和实践者提供一个系统全面的参考，以促进相关技术的进一步应用与发展。

2. 层次任务网络概述：2.1 定义与特点:层次任务网络（Hierarchical Task Network, HTN）是一种用于建模和描述复杂任务的方法。

在HTN中，任务被组织成一个层次结构，每个层次都包含更加具体和细化的子任务。

这种分层结构可以帮助规划者更好地组织和管理任务，并提供了一种高效的方法来解决复杂的问题。

HTN由德国计算机科学家Nilsson在1973年首先提出，并在AI规划领域得到广泛应用。

它主要由两个部分组成：任务网络（Task Network）和方法库（Method Library）。

任务网络定义了问题空间中的任务以及它们之间的关系，而方法库则包含了执行每个任务所需的具体行动序列。

分层任务网络在UCAV规划中的应用

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规划方法，ＨＴＮ的最大好处在于，索受控于细心设计的方法。某种意义上讲，个ＨＴ规划器只描述了如何使用操作，Ｐ搜在一Ｎ给实际使用带来了困难。ＨＴＮＰ中引入目标协调机制、忌表等，原有 “ 线 ” 方法变为 “ 线 ” 方法，高了方法的适在禁将离式在式提应性能。可以根据情况的变化，时生成新的规划，随降低了预先设计方法的数量，而降低工程实施的难度。从
ＡｂｔａｔＴｈｓｉｎｐａｎｎｆｈｉｈｂｔｄＣｍｂｔＡｅｉｌｈｃｅ（ｓｒｃ：ｅｍｉｓｏｌｎｉｇｏｅＵｎｎａｉｏｔｅａｒａＶｅｉｌｓＵＣＡＶ）ｉｏａｅｃｉｇｓｆｆｒｒａｈｎ

一种利用工作流模型的分层任务网络规划领域建模方法

关键词：工作流；层任务网络；划领域建模分规
中图分类号：Ｐ９文献标识码：文章编号：６３８（０１０－２９０Ｔ３１Ａ１７４７５２１）３０３－９
ＡｎＨＴＮｌｎｎｎｏａｎｍｏｅｉｅｈｏｓｎｇａｗｏｋｏｍｏｅｐａｉｇｄｍｉｄｌｎｇｍｔｄｕｉｒｆｗｄｌｌ
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规划系统能够识别的领域模型和问题模型还是一个相当繁琐且复杂的过程．在工作流管理系统（ｏｋｏａａｅｎｙ— ｗｒｆｗｍｎｇｍｅｔｓｓｌ
大的进展，洲规划调度研究网络（ｕｏｅｎｎｔ欧Ｅｒｐａｅ—
述往往依赖于规划系统内部运行的相关知识，还需要专业人员（往是规划系统的开发人员）行领往进域建模，而一般的用户要将实际的规划问题描述为
年中的研究表明，能规划（Ｉｌｎｎ）智Ａａｉｇ与工作流ｐｎ管理的结合是一个值得研究的方向．一方面，究人研
ｔａｓａｅｎｏａｔｏｓａｏｏｅａｋｎｔｅＨＴＮｏｉｒｎｌｔｄｉｔｃｉｎｎｄｃｍｐｓｄｔｓｓｉｈｄｍａｎ．ＬｏｐｐｔｅｎｗａｎｒｄｃｄｔｅｒｓｎｅｕｓｏｏａｔｒｓｉｔｏｕｅｏｒｐｅｅｔｒｅｒｉｎｉｈｅＨＴＮｏｉｎｏｄｒｔｘｅｈｎｗｌｄｇｃｕｉｉｉｎａｄｒｐｅｅｔｔｎａｉｉｅｆｗｏｋｏｐａｔｒｓｎｎｔｄｍａｎｉｒｅｏｅｔｎｄｔｅｋｏｅｅａｑｓｔｏｎｅｒｓｎａｉｂｌｉｓｏｒｆｗｔｅｎ．Ｉｏｔｌｅｐｒｍｅｔｎｓｖｒｌｌｓｉａａｎｉｇｄｍａｎ，ｓｃｋｏｅｇａｑｉｅｉｒｆｏｘｅｉｎｓｏｅｅａｃａｓｃｌｐｌｎｎｏｉｓｕｈｎｗｌｄｅｃｕｒｄｎｗｏｋｗｍｏｅｓｌｄｌｗａｓｏｏｓｈｗｎｔｓｅｐｔｅｃａｓｃｌｐａｎｅｙｓｖｒｌｏｄｒｆｍａｎｉｄｅｐｅｄｕｈｌｓｉａｌｎｒｂｅｅａｒｅｓｏｇｔｕ．ＴｈｘｅｉｎｓｖｌｄｔｈｅｅｐｒｍｅｔａｉａｅｔｅＨＴＮｌｎｉｇｄｍａｎｐａｎｎｏｉｍｏｅｉｇｍｅｈｄｕｓｎｒｌｗｄ１ｄｌｎｔｏｉｇａｗｏｋｆｏｍｏｅ．Ｋｅｗｏｄｓ：ｒｆｏｙｒｗｏｋｗ；ｈｅａｃｉａａｋｎｔｒｌｉｒｒｈｃｌｔｓｅｗｏｋ；ｐａｎｎｏｉｄｌｎｌｎｉｇｄｍａｎｍｏｅｉｇ

多层神经网络的原理和应用

多层神经网络的原理和应用1. 简介多层神经网络是一种深度学习模型，用于处理复杂的非线性问题。

它由多个神经元层组成，每一层都有多个神经元。

多层神经网络通过学习大量的数据来进行模型训练，从而实现对输入数据的分类或预测。

本文将介绍多层神经网络的原理和常见应用。

2. 原理多层神经网络的原理基于神经元的工作方式。

神经元接收输入数据，通过激活函数将输入数据加权求和，并经过非线性变换得到输出。

多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接收输入数据，隐藏层负责提取特征，输出层用于分类或预测。

多层神经网络的训练过程通过反向传播算法实现。

该算法基于梯度下降的思想，通过计算每个权重对整体损失函数的偏导数，不断调整权重值，从而使模型的预测结果最优化。

3. 应用多层神经网络在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：•图像识别：多层神经网络可以学习图像中的特征，并用于图像分类、目标检测和人脸识别等任务。

•自然语言处理：通过多层神经网络，可以进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务，提高自然语言处理的效果。

•声音识别：多层神经网络可以用于语音识别、语音合成等任务，如智能助理和语音控制系统。

•金融预测：多层神经网络可以对金融市场的数据进行分析和预测，用于股票价格预测、交易策略生成等。

•医学诊断：多层神经网络可以用于医学图像分析、疾病预测等任务，提高医学诊断的精度和效率。

4. 多层神经网络的优缺点多层神经网络有以下优点：•非线性建模能力强：多层神经网络可以通过隐藏层的非线性变换，建立复杂的输入与输出之间的映射关系。

•高度可并行化：多层神经网络的计算可以高度并行化，可以利用GPU等硬件加速进行计算。

•对大规模数据的处理能力强：多层神经网络可以通过增加层数和神经元的数量，处理大规模的数据集，提高模型的泛化能力。

然而，多层神经网络也存在一些缺点：•训练过程需要大量的数据和计算资源：多层神经网络的训练过程需要大量的数据来进行模型优化，并且对计算资源的需求较高。

网络分层架构七四层协议

网络分层架构七四层协议网络分层架构七层协议网络分层架构是指将网络通信划分为多个层次，并在每个层次中定义相应的协议以实现通信的目的。

目前最常用的网络分层架构是OSI 七层模型，其中各层各司其职，通过协作工作来确保网络通信的顺畅和可靠。

本文将详细介绍七层模型各层的功能和相应的协议。

1.物理层物理层是网络分层架构中最底层的一层，主要负责通过传输介质进行比特流的传输。

物理层主要关注物理和电子设备之间的接口、电压电流等技术规范。

常见的物理层协议有以太网、无线电频率协议等。

2.数据链路层数据链路层建立在物理层之上，负责将比特流划分为数据帧，并通过物理连接进行传输。

数据链路层包括两个子层：逻辑链路控制子层和介质访问控制子层。

逻辑链路控制子层负责错误检测和纠正，介质访问控制子层负责在共享传输介质上进行数据传输。

常见的数据链路层协议有以太网、无线局域网等。

3.网络层网络层主要负责通过建立网络地址和路由来实现数据在网络中的传输。

网络层提供的是逻辑上的端到端通信，将数据分割为更小的数据包进行传输。

常见的网络层协议有IP协议。

4.传输层传输层主要负责两个主机之间的端到端通信，并提供了面向连接或无连接的服务。

传输层可以通过端口号将数据包分发给不同的应用程序。

常见的传输层协议有TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）。

5.会话层会话层负责建立、维护和取消通信会话。

会话层可以通过协商建立会话，进行身份验证和权限控制等操作。

常见的会话层协议有SSL （安全套接字层）。

6.表示层表示层主要负责数据的编码、加密和压缩等操作，以确保数据在通信中的正确传输。

表示层可以处理不同系统之间的数据表示差异。

例如，将数据从ASCII码转换为Unicode编码。

常见的表示层协议有JPEG、MPEG等。

7.应用层应用层是网络分层架构中最高层的一层，该层提供网络服务接口，使应用程序能够进行网络通信。

应用层包含了大量的协议，如HTTP （超文本传输协议）、DNS（域名系统）等。

计算机网络各章节总结

计算机网络各章节总结
计算机网络各章节总结思维导图（物理层、数据链路层、网络层、传输层）_编程设计_IT干货网
物理层：
物理层是计算机网络的最底层，主要负责将数字信号转换为物理信号，以便在物理媒介上传输。

物理层的主要任务包括：数据的传输、数据的编码、数据的调制和解调、数据的传输介质等。

数据链路层：
数据链路层是计算机网络的第二层，主要负责将物理层传输的比特流转换为数据帧，并在相邻节点之间传输。

数据链路层的主要任务包括：数据的分组和组装、差错检测和纠正、流量控制和访问控制等。

网络层：
网络层是计算机网络的第三层，主要负责将数据链路层传输的数据帧转换为数据包，并在不同网络之间进行路由选择。

网络层的主要任务包括：数据的分组和组装、差错检测和纠正、路由选择和转发等。

传输层：
传输层是计算机网络的第四层，主要负责在端到端的通信中提供可靠的数据传输服务。

传输层的主要任务包括：数据的分段和组装、差错检测和纠正、流量控制和拥塞控制等。

总体来说，计算机网络的各层之间相互协作，共同完成数据的传输和处理。

物理层负责将数字信号转换为物理信号，数据链路层负责将物理层传输的比特流转换为数据帧并进行差错检测和流量控制，网络层负责将数据链路层传输的数据包进行路由选择和转发，传输层负责在端到端的通信中提供可靠的数据传输服务。

分层训练算法

分层训练算法随着人工智能的快速发展，深度学习在各个领域取得了巨大的成功。

然而，深度神经网络模型的训练过程中，需要大量的计算资源和时间，尤其是在大规模数据集上进行训练时，更是面临着巨大的挑战。

为了解决这个问题，分层训练算法应运而生。

分层训练算法是一种将深度神经网络模型的训练过程分解为多个子任务，并逐层进行训练的方法。

它的核心思想是将原始的复杂任务划分为多个简单的子任务，然后分层进行训练，最后将各个子任务的结果进行整合，得到最终的模型。

分层训练算法需要将原始任务划分为多个子任务。

这个划分过程需要考虑到任务的复杂度和相关性，以及网络的结构和参数设置等因素。

一般来说，划分的原则是将任务划分为互相独立且相对简单的子任务，这样每个子任务的训练过程就可以更加高效和稳定。

接下来，分层训练算法按照层次结构进行训练。

每一层的训练过程都是在前一层训练完成的基础上进行的。

具体来说，首先将底层的子任务进行训练，得到其对应的模型参数。

然后，将这些参数作为输入，训练中层的子任务，得到中层模型的参数。

最后，将中层模型的参数作为输入，训练顶层的子任务，得到最终的模型参数。

在分层训练算法中，每一层的训练都可以使用传统的反向传播算法。

然而，由于每一层的训练目标和输入都是不同的，因此需要在每一层的训练过程中进行适当的调整。

例如，可以使用不同的损失函数或学习率来训练每一层的子任务，以达到更好的效果。

分层训练算法将各个子任务的结果进行整合，得到最终的模型。

这可以通过对各个子任务的输出进行加权平均或其他集成方法来实现。

整合的过程通常可以在测试阶段完成，不需要重新训练模型。

分层训练算法的优势在于它能够将原本复杂的任务分解为多个简单的子任务，从而提高训练的效率和稳定性。

同时，分层训练算法还可以充分利用多层次的特征表示能力，提高模型的性能。

此外，分层训练算法还具有较好的可解释性，可以清晰地解释每一层的子任务所学习到的特征和知识。

然而，分层训练算法也存在一些挑战和限制。

基于HTN作战计划生成技术中时序约束处理

言
随着信息和网络技术的发展，在军事组织中，出现了以网络为中心的各类新型的组织，以及网络中心战等作战样式。以网络为中心的作战突出其快速性、适应性、块性、模自治性和计划制定过程的并发性，再加上战役任务计划的高度不确定性、度复杂高性以及时间紧迫性和动态变化等特点，战役任务使
Ｋｅｒｓｈｅａｃｉａａｋｎｔｒｓｍｐｅｔｍｐｒｌｎｔｒｏｅａｉｎｌｐａｐａｅｅａｉｎｙｗｏｄ：ｉｒｒｈｃｌｓｅｗｏｋ，ｉｌｅｏａｅｗｏｋ，ｐｒｔｏａｌｎ，ｌｎｇｎｒｔｏｔ
Ｖｏ１３Ｎｏ１．５，．ｌ
Ｎｏ２１ｖ，００
火力与指挥控制
Ｆｉｏｔｏ＆ＣｍｍａｄＣｎｒｌｒＣｎｒＩｅｏｎｏｔｏ
第３５卷第１１期２１００年ｌ１月
文章编号；０２０４（００１－１１０１０—６０２１）１０６—６
中图分类号：３８ｏｍｐｒｌＣｏｔａｎｔｏｅｓｎｇｉｅｅａｉｎｓａｃｎＴｅｏａｎｓｒｉｓＰｒｃｓｉｎＧｎｒｔｏ
ｏｐｒｔｏｌＰｌｎｂａｅｎＨｉｒｒｈｉａｓ．ｔｒｆＯｅａｉｎａａｓｄｏｅａｃｃｌＴａｋ．Ｎｅｗｏｋ
基于ＨＴ作战计划生成技术中时序约束处理Ｎ

考虑方案质量的HTN应急任务规划方法

考虑方案质量的HTN应急任务规划方法•引言•HTN规划方法概述•考虑方案质量的HTN应急任务规划方目录法设计•实验验证与结果分析•结论与展望应急任务特点突发性、紧急性、不确定性、资源有限性。

方案质量评估需求实时性、可行性、效果评估，以选择最佳方案。

HTN规划方法优势层次化任务网络，结构化表示任务，有效处理复杂任务。

问题描述与分析01将复杂或多步骤应急任务分解为简单子任务，形成任务网络。

任务分解02考虑资源、时间、成本等约束条件，确保规划方案切实可行。

规划约束03通过搜索算法和规划策略生成多个候选方案，以备评估和选择。

方案生成基于HTN的应急任务规划评估指标根据应急任务需求，设计合适的评估指标，如完成时间、资源消耗、效果等。

多属性决策采用多属性决策方法，综合考虑各评估指标，对候选方案进行排序和选择。

动态调整根据应急任务执行过程中的实际情况，动态调整规划方案和评估指标，确保方案持续有效。

方案质量评估与选择030201介绍HTN应急任务规划方法的研究背景，包括相关领域的研究现状以及实际应用需求。

阐述研究HTN应急任务规划方法的重要性和意义，包括提高方案质量、提升应急响应效率等方面。

研究背景与意义意义背景明确本研究的目标，即提出一种考虑方案质量的HTN应急任务规划方法。

问题针对现有HTN应急任务规划方法存在的问题和不足，提出本研究需要解决的关键问题。

目的研究目的与问题VS研究方法与贡献方法介绍本研究采用的研究方法和技术路线，包括相关理论和技术的研究、算法设计和实现等。

贡献总结本研究的主要贡献和创新点，包括提出新的HTN应急任务规划方法、实现算法并验证其有效性等方面。

任务分解HTN规划方法将复杂任务分解为一系列子任务，每个子任务具有明确的目标和约束条件，从而实现任务的逐步解决。

层次化任务网络HTN采用层次化任务网络描述任务之间的关系，上层任务可以分解为下层子任务，子任务之间也可以相互关联和制约，形成一个完整的任务网络。

考虑方案质量的HTN应急任务规划方法

考虑方案质量的HTN应急任务规划方法近年来,突发事件频繁发生,而且新的突发事件也不断出现。

这不仅给相关地区的经济和社会造成严重的冲击,也给应急管理部门科学有效地应对突发事件带来巨大的挑战。

应急行动方案制定是突发事件应急响应决策的关键阶段,需要在突发事件发生后,快速有效地制定出应急行动方案,并且开展应急处置工作。

传统的数学建模方法难以适应复杂的应急响应决策问题,而层次任务网络(HTN,Hierarchy Task Network)规划作为人工智能自动规划的一种,能够充分使用领域知识对动作进行推理,从而快速生成应急行动方案,已经在实际应急行动方案制定中获得成功的应用。

然而,目前的HTN规划只关注于如何快速生成可行方案,没有考虑如何生成高质量的方案。

在很多情况下,应急行动方案的质量直接影响到应急响应决策的效果,低质量的应急行动方案不仅难以完成当前的应急任务,也可能给其它应急任务的执行带来麻烦。

为了科学有效地进行应急响应决策,亟需研究如何生成高质量的应急行动方案。

本文就应急行动方案制定中需要考虑方案质量的几种实际情况,以HTN规划为研究对象,针对应急行动方案制定问题中的时态偏好、时间柔性和方案的多目标优化等方面来设计相应的HTN应急任务规划方法,探讨如何生成高质量的应急行动方案。

主要的创新性研究成果如下:(1)为了获得满足应急决策者时态偏好的应急行动方案,提出了一个时态HTN应急任务规划方法,TPHTN。

TPHTN将简单时态网络(STN)扩展为带偏好的简单时态网络(STNP)使其能够表示应急行动方案制定问题的时态约束以及时态偏好信息。

同时,TPHTN扩展了HTN的领域知识用以表达规划领域中的时态偏好信息。

在TPHTN的规划过程中,设计了α-,β-和γ-3种水平一致性来评估STNP的质量,并以此设计启发式搜索规则来选择合适的规划方向。

当规划过程结束时,TPHTN能够生成满足决策者时态偏好的应急行动方案。

(2)为了生成高质量的应急行动方案应对方案执行过程中遇到的时态异常,提出了一种考虑时间柔性HTN应急任务规划方法,FHTN-CON。

分层任务网络HTN介绍

分层任务网络(HTN)规划智能规划：智能规划是人工智能的一个重要研究领域。

其主要思想是：对周围环境进行认知和分析，根据预定实现的目标，对若干可供选择的动作及所提供的资源限制实施推理，综合制定出实现目标的动作序列——规划。

规划系统的研究起初源于问题的求解，但是规划研究比起一般的问题求解更注重于解决具体的实际问题，而不单单是抽象的数学模型。

由于智能规划问题本身的复杂性，决定了不可能快速的得到较大规模的实际应用。

但在国外某些高科技领域的确已经有一些应用，比较好的有美国宇航局(NASA)用在哈勃望远镜修复和宇宙空间探测机器人里的规划系统。

在物流调度、车间生产安排等方面，智能规划也有一定程度的应用。

我们相信，随着人工智能研究的不断发展，智能规划研究的不断深入，将会有更多的规划系统应用到实际生产和生活中来。

HTN规划：分层任务网络规划用一个原子命题集合表示系统状态，动作对应于确定状态的转换。

规划的目的是达到完成某一任务的集合。

规划系统的输入不仅包含动作集合，还包含一个方法集合。

所谓方法就是以“处方”的形式告诉系统如何将某一类任务分解成更小的子任务集合。

规划的过程就是递归地将那些非原子任务分解成越来越小的子任务，直到出现那些可以直接执行规划动作就能完成的原子任务为止。

同时,HTN规划也是以方法的形式执行动作。

本论文中提出了一个学习概率分层网络的方法，来获取用户的喜好。

规划除了对目标实现，还要确保该计划满足用户的喜好。

因此，一个最佳方案可能不一定为可执行方案。

HTN规划及其复杂度分析

２０．４１）３ — １０８４（６：７４．
ＡｓａｔＩｏｄｒｏｏｑｅｔｅｔｔｐｃｅｐｏｎ，ｉａｃｉａａｋｅｏｋ（Ｎ）ｐａｎｎｔｈｏｇｈｓｅｎｂｔｃ：ｎｒｅｔｒｃｎｕｒｈｓｅａｅｘｌｇＨｅｒｈｃｌｓＮｔｒＨＴａｓｉｒｒＴｗｌｉｇｅｎｌｙａｂｅｎｃｏ
ｐｅｅｔｄＩｔｉａｅ．ｉｅａｄｓｒｔｎｏｏｍａｅｒｓｎａｉｎｏＮｒｂｅａｄｔｐｒｔｎｌｓｍａｔｓｔｅａａｙｅｒｓｎｅ．ｈｓｐｐｒｗｅｇｖｅｃｉｉｆｆｒｌｒｐｅｅｔｔｆＨＴｐｏｌｍｎｉｏｅａｉａｅｎｉ，ｎｎｌｓｎｐｏｏｓｏｃｈｔｅｃｍｐｅｉｆＨＴａｄｐｉｔｏｔｔｅｓｒｎｎｅｋｐｉｔｉｈｏｌｘｔｏＮｎｏｎｕｈｔｏｇａｄｗａｏｎｓｎＨＴｌｎｉｇｔｃｎｌｇ．ｙＮｐａｎｎｅｈｏｏｙ
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２０：０竺！
ＨＴＮ规划及其复杂度分析
陈蔼祥一，柴啸龙，，胡桂武－
ＣＨＥＮＡｉｘａｇ，７ — ｉｎ１ＣＨＡＩ２ＸｉｏｏＨＵＧｕ —ＷＵａ－ｌｎｇ。ｉ
２．ｆｗａｅＳｏｔｒＲｅｅｒｈｎｔｕｅ，ｎｔＳｅＵｎｖｅｓｔＧｕａｇｈｕｓａｃＩｓｉｔＳｕＹｅ — ｎｔｉｒｉｙ，ｎｚｏ５１２７Ｃｈｎａ０５，ｉＥ—ｍａｌｅｘ３＠１．ｏｉ：ａ４１６３ｃｒｎ

知识协同工作流建模、服务规划和服务组合研究

知识协同工作流建模、服务规划和服务组合研究Gartner在2009年业务流程管理(Business Process Management, BPM)的调研报告中指出,BPM已经逐步被纳入企业的核心战略目标,面临着前所未有的发展机遇。

但随着知识经济环境下的企业和组织的知识协同和创新活动日益增多,对传统的工作流管理理论、方法和工具提出了严峻的挑战。

知识经济背景下的企业创新活动表现为复杂流程下面向内容、知识资源的多角色、跨组织的知识协同。

面向知识协同的跨组织多实体工作流是传统工作流管理系统与知识管理系统的有机结合,不仅支撑和管理着企业、组织的各个实体之间的复杂业务协作关系,还能够管理和控制各类知识资源在企业、组织的各个实体间产生、流动和更新的知识协同流程和知识生命周期的全过程。

多数工作流模型和管理系统用来支持成熟的产品制造过程或固定的业务目标的实现路径管理,注重流程活动间的串行、并行等过程结构的自动化、半自动化控制。

在面向知识和协同的应用,传统的工作流模型难于应付复杂的跨组织、多角色、知识密集型任务的建模和管理。

要解决的主要问题包括协作过程中角色、任务及资源的动态分配协调、知识资源建模和工作流过程模型的结合,以及知识资源和知识协同的生命周期管理等。

早期的E-Learning系统基于传统的教育观点,注重课程资源的建设和学习内容在计算机和互联网上的多媒体呈现方式,面向学习内容、学生培养和考评,忽视了学习活动的过程管理和实时监控,对学习活动中多实体协作和知识协同等还不够重视。

工作流技术被引入E-Learning,利用企业、组织已有的IT基础设施,将学习流程整合到企业的工作流程中。

产品化的工作流管理软件和传统的工作流建模技术,流程结构固定,形式化描述精确,易于实现和管理,但不可避免的带来了流程“僵化”,难以灵活变更的缺点,在知识分享和动态任务创建时,很难实现上下文感知的自适应学习和知识推送。

解决此类问题应在工作流建模阶段把学习资源、学习过程的建模和管理,学习过程和学习资源的协作、协同结合在一起,引入新技术和新模型,在协作的学习流程活动中实现对知识资源的重用和积累,实现满足企业、组织成员的个性化知识需求的、情景感知的知识过滤、推送或推荐机制以支持创造性的知识协同学习。

扩展层级任务网络规划的变粒度作战任务分解策略

ｓｒｔｇｂｓｄｏｅｔｎｅｅａｃｉａｓＮｅｗｏｋ（ｔａｅｙａｅｎｘｅｄｄＨｉｒｒｈｃｌＴａｋｔｒＨＴＮ）ｐａｎｎｓｐｏｏｅ．Ｔｈｓｌｎｉｇｗａｒｐｓｄｉｍｅｈｄｔｏｉｏｔｈｏｉｎｗｌｄｅｎｕｐｒｓｔｅｖｒａｌｇａｕａｉｙｉｈｒｃｓｆａｋｄｃｍｐｓｔｎｍｐｒｓｔｅｄｍａｎｋｏｅｇ，ａｄｓｐｏｔｈａｉｂｅｒｎｌｒｔｎｔｅｐｏｅｓｏｓｅｏｏｉｉ．ｔｏ
Ｅｏ等学者才开始对ＨＴＮ进行较全面的理论分析ｒｌ
收稿日期：０００ — ７２１ — ４１修回日期：０００－３２１－６０
研究Ｄ。ＨＴＮ规划与领域专家求解规划问题、行进
＊基金项目：装“ 一五 ” 金资助项目（００）总十基１４８
ｗａｒｉｅｏｉｌｔａｅｔｅｓｂｉｉｙａｆｅｔｏｈｉｅｈｏｓｐｏｖｄｄｔｌｕｓｒｔｈｅｆａｉｌｔｎｄｅｆｃｆｔｓｍｔｄ．
Ｋｅｒｓ：ｉｓｏｎｄｃｍｐｏｉｉｎ，ｙｗｏｄｍｓｉｅｏｓｔｏＨＴＮ，ｏｒｌｚｔｏｇａｆｍａｉａｉｎ，ｒｎｕｌｒｔａｉｙ
Ｖｏ．３Ｎｏ７１６。．
火力指挥控制与
ＦｉｅＣｏｒＣｏｒｎｔｏＩ＆ｍｍａｄＣｏｔ０ｎｎｒｌ

hsanest的用法

HSANEST的用法概述HSANEST（Hierarchical Soft Assignment Network for Efficient and Scalable Transfer Learning）是一种用于高效和可伸缩的迁移学习的层次软分配网络。

该网络结构以层次化方法学习特征表示，并通过软分配机制将源领域的知识转移到目标领域。

HSANEST旨在解决传统迁移学习方法中遇到的效率和可扩展性问题，提高模型的性能和泛化能力。

网络结构HSANEST由多个层次组成，包括输入层、特征提取层、软分配层、特征聚合层和输出层。

1.输入层：接收源领域和目标领域的数据作为输入。

2.特征提取层：使用预训练模型（如卷积神经网络）从输入数据中提取特征。

3.软分配层：通过计算源领域和目标领域之间的相似度来进行软分配。

相似度可以使用余弦相似度等指标来衡量。

4.特征聚合层：将源领域和目标领域的特征进行聚合，生成更具泛化能力的特征表示。

5.输出层：根据聚合后的特征表示进行分类或回归等任务。

HSANEST的优势HSANEST相比传统的迁移学习方法具有以下优势：1.高效性：HSANEST通过层次化的特征表示学习，减少了特征维度，提高了计算效率。

2.可扩展性：HSANEST可以处理大规模数据集并适应不同大小和复杂度的任务。

3.泛化能力：通过软分配机制和特征聚合，HSANEST可以更好地捕捉源领域和目标领域之间的共享知识，提高模型的泛化能力。

4.灵活性：HSANEST可以与不同的预训练模型和特征提取方法结合使用，适应不同类型的数据。

HSANEST的应用HSANEST在各种领域中都有广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。

以下是一些具体的应用案例：计算机视觉在计算机视觉任务中，HSANEST可以用于目标检测、图像分类、人脸识别等任务。

通过在源领域上进行训练，并利用软分配机制将知识转移到目标领域，HSANEST可以在目标领域上实现高精度的目标检测和分类。

神经网络中的层级架构与学习

神经网络中的层级架构与学习神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信息传递来实现学习和推理功能。

在神经网络中，层级架构是一种重要的组织形式，它能够对神经元的连接方式和信息流动进行合理的规划和管理，有助于提高网络的学习效率和推理能力。

一、神经网络的层级架构1. 输入层：神经网络的输入层是接收外部输入信号的地方，它由若干个输入神经元组成。

每个输入神经元接收一个独立的输入信号，并将其传递给下一层的神经元。

2. 隐藏层：在输入层和输出层之间存在一个或多个隐藏层，也称为中间层。

隐藏层的神经元数量不固定，可以根据具体问题的复杂程度和需求进行调整。

隐藏层负责处理输入层传递过来的信号，并进行一系列运算和转换，产生新的输出信号。

3. 输出层：输出层接收来自隐藏层的信号，并将其转化为最终的输出结果。

输出层的神经元数量通常与问题的输出维度一致，每个神经元对应一个输出类别或数值。

二、层级架构的意义和作用1. 特征提取与抽象：层级架构能够通过逐层的信号传递和处理，实现对输入数据的特征提取和抽象过程。

每一层都通过学习和调整神经元之间的连接权重，将输入数据的原始特征转化为更加抽象和高级的表示，从而更好地捕捉数据中的关键信息。

2. 分层表示与决策：通过分层的神经网络结构，不同层次的神经元可以对输入数据进行多次处理和表达。

底层神经元负责提取底层特征，例如边缘、纹理等，中间层神经元则进一步提取中级特征，最终由输出层神经元进行高级特征的学习和决策，实现对输入数据的准确分类和预测。

三、层级架构与学习的关系1. 反向传播算法：层级架构为神经网络的学习提供了重要的基础。

反向传播算法是一种常用的神经网络训练方法，通过逐层的误差反向传播和调整连接权重，实现网络模型的优化和学习过程。

层级架构中的每一层都需要根据上一层的输出进行相应的学习和调整，从而使整个网络能够逐渐适应输入数据的分布和规律。

2. 迁移学习：层级架构还能够为迁移学习提供有效的基础。

分层任务网络HTN介绍

分层任务网络(HTN)规划智能规划：智能规划是人工智能的一个重要研究领域。

规划系统的研究起初源于问题的求解，但是规划研究比起一般的问题求解更注重于解决具体的实际问题，而不单单是抽象的数学模型。

由于智能规划问题本身的复杂性，决定了不可能快速的得到较大规模的实际应用。

但在国外某些高科技领域的确已经有一些应用，比较好的有美国宇航局(NASA)用在哈勃望远镜修复和宇宙空间探测机器人里的规划系统。

在物流调度、车间生产安排等方面，智能规划也有一定程度的应用。

我们相信，随着人工智能研究的不断发展，智能规划研究的不断深入，将会有更多的规划系统应用到实际生产和生活中来。

HTN规划：分层任务网络规划用一个原子命题集合表示系统状态，动作对应于确定状态的转换。

规划的目的是达到完成某一任务的集合。

规划系统的输入不仅包含动作集合，还包含一个方法集合。

所谓方法就是以“处方”的形式告诉系统如何将某一类任务分解成更小的子任务集合。

规划的过程就是递归地将那些非原子任务分解成越来越小的子任务，直到出现那些可以直接执行规划动作就能完成的原子任务为止。

同时,HTN规划也是以方法的形式执行动作。

本论文中提出了一个学习概率分层网络的方法，来获取用户的喜好。

规划除了对目标实现，还要确保该计划满足用户的喜好。

因此，一个最佳方案可能不一定为可执行方案。

基于HTN的卫星应用任务分解

基于HTN的卫星应用任务分解
薛波;徐培德
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2009(009)001
【摘要】HTN(Hierarchical Task Network ,层次任务网络)具有任务描述和分解、任务分派、任务完成的能力以及约束机制和冲突解决机制,可以有效地对复杂问题
进行规划.通过对卫星应用的复杂任务和基本任务的定义,分析了应用任务及其要素
间的层次关系,就HTN在卫星应用任务的分解进行了初步探讨,指出了卫星应用任
务分解的基本步骤和方法,得到卫星应用的基本任务.最后以海上移动目标的侦察监
视应用任务为例,给出了应用任务分解过程和结果.
【总页数】6页(P146-151)
【作者】薛波;徐培德
【作者单位】国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术
大学信息系统与管理学院,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP315;TP181
【相关文献】
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3.卫星应用任务分解规则库建立及匹配算法 [J], 董栋;冉承新;祝江汉
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5.基于扩展HTN的作战任务混合策略分解方法 [J], 赵佳然;杜伟伟;石昊
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