基于强化学习的最优化问题程序生成自动化研究
这是一篇关于PAR方法,程序生成,算法设计,自动化,强化学习的论文, 主要内容为程序自动生成一直是软件工程领域研究的重点,如何让机器理解代码和自动编写程序也是人工智能领域的期望。在算法设计这一过程中,面对不同的问题需要考虑不同问题的特点、求解目标以及约束条件,从而难以实现算法的可重复构造。以最优化问题为例,其在生活和工程中的应用无处不在,在面对结构相似的但数据不同的最优化问题时不得不重新设计算法。通过研究此类优化问题之间的共性,可以使算法设计过程可重用性更高,帮助人们减少在面对相似问题的算法设计过程中的脑力活动,提高算法设计的效率和质量。强化学习在求解组合最优化问题时,通过“交互-试错”学习方式可以学习相同类型问题之间的算法求解策略,为这些问题可以找到一个可复用的“元算法”算法设计模式,有效避免传统理论设计的算法需要大量的专业知识进行手工的反复试验问题。本文基于所在研究团队研发的软件形式化与自动化开发的开发方法PAR及其支撑平台——PAR平台,基于PAR方法中统一的算法设计方法,为求解图最优化问题构造了一种可重用的算法设计理论和框架,并将其与强化学习融合起来以实现算法程序的自动构造。以最短路径和旅行推销员问题为例,通过强化学习方法学习到的以PAR方法为基础的分划递推的算法构造策略,并通过强化学习中智能体的动作来捕获当前算法的正确程度,不断的调整算法程序构造策略,为最优化问题逐步构建成一个合适的解决方案。以此为基础,开发了最优化问题Radl算法生成系统,并对系统以及生成的算法的可靠性进行了理论分析。本文主要工作如下,具有一定的创新性:1.以强化学习的感知和试错的学习方式为核心,结合基于PAR方法提出的图最优化问题的可重用算法设计理论以及算法框架,将算法程序的构造过程交由强化学习中智能体来自主探索算法程序设计策略,最终实现了图最优化问题的算法程序的自动构造,提高了算法程序的开发效率和可复用性。2.基于强化学习这一途径,为实现图最优化问题的算法程序设计可重用以及程序自动生成这一目标,设计并实现了解决图类型最优化问题Radl算法程序自动生成系统,进一步提高了PAR平台中算法程序开发的自动化程度。
面向机器人抓取的智能相机系统设计
这是一篇关于智能相机,系统设计,机器人抓取,算法设计的论文, 主要内容为工业自动化是制造业向智能化、柔性化转型的关键,而视觉技术作为其中的最重要的一环,一直以来都是各领域研究的重点,视觉技术可以取代大量以往需要人工参与的危险和重复的工作,通过与机器人技术相结合,可以大大提高生产的实时性和生产效率。智能相机作为视觉技术与嵌入式硬件的结合体,具有集成度高,结构紧凑的特点,在国内外都得到了广泛的应用,而我国对于智能相机的研究相较于国外起步较晚,自主产品不多且易用性较差,相关开发工具较为缺乏,使得智能相机开发能力受到了很大的制约。针对上述问题,本文设计开发了一套智能相机开发工具,同时为了方便用户开发与机器人抓取相关视觉应用,通过分析工业场景下的机器人视觉抓取应用需求,设计开发了一套视觉算法工具库,并对各算法实现原理进行详细介绍。本文中主要工作内容如下:(1)研究分析用户在视觉任务开发过程中的实际需求,设计了一种智能相机设计工具开发方案,通过节点连接的方式实现对视觉任务的编辑开发,并通过插件的方式对相机功能进行拓展,从而增强系统的开发灵活性。(2)通过对常见算法特点进行整合分析,建立了一套通用算法节点设计方法,以及对应的逻辑编排设计方法,并针对插件功能需求,设计了算法插件的开发方法以及插件导入方法,并设计了对应的算法节点运行管理功能。(3)设计了一套基于web技术的智能相机运行平台开发方法,将原本不易观察的相机内部数据,通过直观的方法进行展示,同时提供了方便的外部交互方法,使相机能够灵活进行切换,满足不同的生产需求。(4)针对机器人抓取的过程中实际需求,设计并实现了一套面向机器抓取的视觉算法工具库,重点对其中的模板匹配、亚像素边缘、工件计数、blob分析四个算法进行深入的介绍,包括各算法的底层实现原理以及实际工程中的实现方法,并针对各算法特点设计了对应的参数配置工具。同时重点对模板匹配的加速策略进行研究,并提出相应的搜索加速方法。(5)对本文所设计的面向机器人抓取的智能相机系统进行全面的测试,依次对所设计的系统以及算法进行测试,以验证其可行性,之后通过与机器人进行联调,从而实现了智能相机系统辅助机器手抓取的功能,从而验证了本文所述系统的可行性。
面向机器人抓取的智能相机系统设计
这是一篇关于智能相机,系统设计,机器人抓取,算法设计的论文, 主要内容为工业自动化是制造业向智能化、柔性化转型的关键,而视觉技术作为其中的最重要的一环,一直以来都是各领域研究的重点,视觉技术可以取代大量以往需要人工参与的危险和重复的工作,通过与机器人技术相结合,可以大大提高生产的实时性和生产效率。智能相机作为视觉技术与嵌入式硬件的结合体,具有集成度高,结构紧凑的特点,在国内外都得到了广泛的应用,而我国对于智能相机的研究相较于国外起步较晚,自主产品不多且易用性较差,相关开发工具较为缺乏,使得智能相机开发能力受到了很大的制约。针对上述问题,本文设计开发了一套智能相机开发工具,同时为了方便用户开发与机器人抓取相关视觉应用,通过分析工业场景下的机器人视觉抓取应用需求,设计开发了一套视觉算法工具库,并对各算法实现原理进行详细介绍。本文中主要工作内容如下:(1)研究分析用户在视觉任务开发过程中的实际需求,设计了一种智能相机设计工具开发方案,通过节点连接的方式实现对视觉任务的编辑开发,并通过插件的方式对相机功能进行拓展,从而增强系统的开发灵活性。(2)通过对常见算法特点进行整合分析,建立了一套通用算法节点设计方法,以及对应的逻辑编排设计方法,并针对插件功能需求,设计了算法插件的开发方法以及插件导入方法,并设计了对应的算法节点运行管理功能。(3)设计了一套基于web技术的智能相机运行平台开发方法,将原本不易观察的相机内部数据,通过直观的方法进行展示,同时提供了方便的外部交互方法,使相机能够灵活进行切换,满足不同的生产需求。(4)针对机器人抓取的过程中实际需求,设计并实现了一套面向机器抓取的视觉算法工具库,重点对其中的模板匹配、亚像素边缘、工件计数、blob分析四个算法进行深入的介绍,包括各算法的底层实现原理以及实际工程中的实现方法,并针对各算法特点设计了对应的参数配置工具。同时重点对模板匹配的加速策略进行研究,并提出相应的搜索加速方法。(5)对本文所设计的面向机器人抓取的智能相机系统进行全面的测试,依次对所设计的系统以及算法进行测试,以验证其可行性,之后通过与机器人进行联调,从而实现了智能相机系统辅助机器手抓取的功能,从而验证了本文所述系统的可行性。
面向机器人抓取的智能相机系统设计
这是一篇关于智能相机,系统设计,机器人抓取,算法设计的论文, 主要内容为工业自动化是制造业向智能化、柔性化转型的关键,而视觉技术作为其中的最重要的一环,一直以来都是各领域研究的重点,视觉技术可以取代大量以往需要人工参与的危险和重复的工作,通过与机器人技术相结合,可以大大提高生产的实时性和生产效率。智能相机作为视觉技术与嵌入式硬件的结合体,具有集成度高,结构紧凑的特点,在国内外都得到了广泛的应用,而我国对于智能相机的研究相较于国外起步较晚,自主产品不多且易用性较差,相关开发工具较为缺乏,使得智能相机开发能力受到了很大的制约。针对上述问题,本文设计开发了一套智能相机开发工具,同时为了方便用户开发与机器人抓取相关视觉应用,通过分析工业场景下的机器人视觉抓取应用需求,设计开发了一套视觉算法工具库,并对各算法实现原理进行详细介绍。本文中主要工作内容如下:(1)研究分析用户在视觉任务开发过程中的实际需求,设计了一种智能相机设计工具开发方案,通过节点连接的方式实现对视觉任务的编辑开发,并通过插件的方式对相机功能进行拓展,从而增强系统的开发灵活性。(2)通过对常见算法特点进行整合分析,建立了一套通用算法节点设计方法,以及对应的逻辑编排设计方法,并针对插件功能需求,设计了算法插件的开发方法以及插件导入方法,并设计了对应的算法节点运行管理功能。(3)设计了一套基于web技术的智能相机运行平台开发方法,将原本不易观察的相机内部数据,通过直观的方法进行展示,同时提供了方便的外部交互方法,使相机能够灵活进行切换,满足不同的生产需求。(4)针对机器人抓取的过程中实际需求,设计并实现了一套面向机器抓取的视觉算法工具库,重点对其中的模板匹配、亚像素边缘、工件计数、blob分析四个算法进行深入的介绍,包括各算法的底层实现原理以及实际工程中的实现方法,并针对各算法特点设计了对应的参数配置工具。同时重点对模板匹配的加速策略进行研究,并提出相应的搜索加速方法。(5)对本文所设计的面向机器人抓取的智能相机系统进行全面的测试,依次对所设计的系统以及算法进行测试,以验证其可行性,之后通过与机器人进行联调,从而实现了智能相机系统辅助机器手抓取的功能,从而验证了本文所述系统的可行性。
面向机器人抓取的智能相机系统设计
这是一篇关于智能相机,系统设计,机器人抓取,算法设计的论文, 主要内容为工业自动化是制造业向智能化、柔性化转型的关键,而视觉技术作为其中的最重要的一环,一直以来都是各领域研究的重点,视觉技术可以取代大量以往需要人工参与的危险和重复的工作,通过与机器人技术相结合,可以大大提高生产的实时性和生产效率。智能相机作为视觉技术与嵌入式硬件的结合体,具有集成度高,结构紧凑的特点,在国内外都得到了广泛的应用,而我国对于智能相机的研究相较于国外起步较晚,自主产品不多且易用性较差,相关开发工具较为缺乏,使得智能相机开发能力受到了很大的制约。针对上述问题,本文设计开发了一套智能相机开发工具,同时为了方便用户开发与机器人抓取相关视觉应用,通过分析工业场景下的机器人视觉抓取应用需求,设计开发了一套视觉算法工具库,并对各算法实现原理进行详细介绍。本文中主要工作内容如下:(1)研究分析用户在视觉任务开发过程中的实际需求,设计了一种智能相机设计工具开发方案,通过节点连接的方式实现对视觉任务的编辑开发,并通过插件的方式对相机功能进行拓展,从而增强系统的开发灵活性。(2)通过对常见算法特点进行整合分析,建立了一套通用算法节点设计方法,以及对应的逻辑编排设计方法,并针对插件功能需求,设计了算法插件的开发方法以及插件导入方法,并设计了对应的算法节点运行管理功能。(3)设计了一套基于web技术的智能相机运行平台开发方法,将原本不易观察的相机内部数据,通过直观的方法进行展示,同时提供了方便的外部交互方法,使相机能够灵活进行切换,满足不同的生产需求。(4)针对机器人抓取的过程中实际需求,设计并实现了一套面向机器抓取的视觉算法工具库,重点对其中的模板匹配、亚像素边缘、工件计数、blob分析四个算法进行深入的介绍,包括各算法的底层实现原理以及实际工程中的实现方法,并针对各算法特点设计了对应的参数配置工具。同时重点对模板匹配的加速策略进行研究,并提出相应的搜索加速方法。(5)对本文所设计的面向机器人抓取的智能相机系统进行全面的测试,依次对所设计的系统以及算法进行测试,以验证其可行性,之后通过与机器人进行联调,从而实现了智能相机系统辅助机器手抓取的功能,从而验证了本文所述系统的可行性。
化工装置典型事故场景构建及QRA风险分析平台设计
这是一篇关于化工装置,事故场景,定量风险评估,算法设计,平台设计的论文, 主要内容为化工装置在企业运营过程中通常需要生产、储存和运输大量易燃、易爆和有毒的危险化学品,一旦发生物料泄漏,极易引发火灾、爆炸和中毒事故,造成人员伤亡和财产损失。石油化工行业属于高风险行业,对化工装置进行危险辨识和风险评估对于控制企业风险和防范重大事故具有重要作用。QRA是目前国际上进行化工装置风险评估时应用最为广泛和系统的方法,通常使用专业的QRA软件来完成。基于石化企业建立自主知识产权的QRA风险分析平台的需求,论文从事故场景构建、后果模型算法设计以及QRA平台设计三个方面展开研究。主要内容如下:(1)化工装置典型事故场景构建。构建完整且可信的事故场景是进行定量风险评估的基础和关键,QRA软件的事故场景经过大量的实践检验,具有较强的代表性和典型性。通过对比分析QRA软件的典型事故场景,得到标准QRA分析的通用场景以及喷雾释放和瀑流两类特殊场景。对于喷雾释放,基于液滴运动和蒸发方程建立液体降雨量计算模型;对于瀑流,基于HSE RR908的蒸气云分析方法计算蒸气释放速率。(2)后果模型算法设计与性能测试。针对通用场景涉及的泄漏、火灾、蒸气云爆炸以及气体扩散等计算环节,选择合适的后果计算模型,根据分析目的不同,每一类模型具有多种后果输出类型。依据模型公式,进行算法设计并绘制算法流程图。通过案例计算进行算法的性能测试,相关模型算法的输出与通用类QRA软件具有较好的吻合性。(3)化工装置QRA风险分析平台设计。在事故场景构建和模型算法开发的基础上,结合石化企业分析需求,进行QRA风险分析平台的功能设计、计算流程设计以及原型系统设计,为企业的风险分析平台开发提供参考方案。
面向机器人抓取的智能相机系统设计
这是一篇关于智能相机,系统设计,机器人抓取,算法设计的论文, 主要内容为工业自动化是制造业向智能化、柔性化转型的关键,而视觉技术作为其中的最重要的一环,一直以来都是各领域研究的重点,视觉技术可以取代大量以往需要人工参与的危险和重复的工作,通过与机器人技术相结合,可以大大提高生产的实时性和生产效率。智能相机作为视觉技术与嵌入式硬件的结合体,具有集成度高,结构紧凑的特点,在国内外都得到了广泛的应用,而我国对于智能相机的研究相较于国外起步较晚,自主产品不多且易用性较差,相关开发工具较为缺乏,使得智能相机开发能力受到了很大的制约。针对上述问题,本文设计开发了一套智能相机开发工具,同时为了方便用户开发与机器人抓取相关视觉应用,通过分析工业场景下的机器人视觉抓取应用需求,设计开发了一套视觉算法工具库,并对各算法实现原理进行详细介绍。本文中主要工作内容如下:(1)研究分析用户在视觉任务开发过程中的实际需求,设计了一种智能相机设计工具开发方案,通过节点连接的方式实现对视觉任务的编辑开发,并通过插件的方式对相机功能进行拓展,从而增强系统的开发灵活性。(2)通过对常见算法特点进行整合分析,建立了一套通用算法节点设计方法,以及对应的逻辑编排设计方法,并针对插件功能需求,设计了算法插件的开发方法以及插件导入方法,并设计了对应的算法节点运行管理功能。(3)设计了一套基于web技术的智能相机运行平台开发方法,将原本不易观察的相机内部数据,通过直观的方法进行展示,同时提供了方便的外部交互方法,使相机能够灵活进行切换,满足不同的生产需求。(4)针对机器人抓取的过程中实际需求,设计并实现了一套面向机器抓取的视觉算法工具库,重点对其中的模板匹配、亚像素边缘、工件计数、blob分析四个算法进行深入的介绍,包括各算法的底层实现原理以及实际工程中的实现方法,并针对各算法特点设计了对应的参数配置工具。同时重点对模板匹配的加速策略进行研究,并提出相应的搜索加速方法。(5)对本文所设计的面向机器人抓取的智能相机系统进行全面的测试,依次对所设计的系统以及算法进行测试,以验证其可行性,之后通过与机器人进行联调,从而实现了智能相机系统辅助机器手抓取的功能,从而验证了本文所述系统的可行性。
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