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郭为安: 作品数：12 被引量：22H指数：4; 供职机构：同济大学中德工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金教育部科学技术研究重大项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>

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当代经济信息社会的总体特征随想: 2015年; 人类社会生产力的发展离不开信息技术的发展。当前,我们已经步入了经济信息社会。总结了当代经济信息社会的技术特征,以及在此基础上推动社会进步和经济发展的宏观技术措施。分别以机器人、自然智能和生物智能的角度对经济信息社会的具体特征和发展前景进行了详细阐述。; 郭为安雷鸣康琦汪镭吴启迪; 关键词：机器人生物智能

双自由度车辆横向随动控制研究: 2023年; 为了满足自动驾驶的需求,提出了一套轨迹随动车辆横向控制方案。采用双自由度结构将车辆的输入特性与干扰特性区分开来,同时通过改进传统结构,使驾驶员通过方向盘的输入信号在干扰观测器中不再被视为干扰信号,控制结构因此表现出更好的协同性。通过实车测试表明,该控制结构可实现汽车沿规划轨迹行驶的稳定性并满足其他要求。; 李史欢郭为安汪镭; 关键词：自动驾驶车辆控制鲁棒控制

基于隐马尔可夫和交互式遗传算法的计算机作曲算法设计被引量：4: 2016年; "电脑音乐"自出现以来就受到广泛的关注。90年代后,越来越多的算法被应用于计算机作曲。主流的计算机作曲算法有马尔可夫转换表、遗传算法、神经网络、随机过程以及基于规则的知识库系统。提出了一种基于隐马尔科夫模型和交互式遗传算法的计算机作曲算法。通过将旋律元以及节奏融合进传统的仅以音符或节奏为单元的马尔可夫模型中,建立新型的隐马尔可夫音乐预测模型,并采用交互式遗传算法对产生音乐片段进行优化。仿真结果表明,该算法可以利用较小的数据集快速生成具有一定旋律逻辑并符合用户个性的音乐片段。; 李东洋郭为安郑晓妹康琦汪镭吴启迪; 关键词：隐马尔科夫模型遗传算法节奏

面向舞蹈机器人步态控制的膝关节参数粒子群优化: 2018年; 面向舞蹈机器人中常见的行走动作,模仿人类的行走行为,构建舞蹈机器人腿部模型,并设计机器人步态与被模仿者步态的跟踪优化函数,利用粒子群优化方法对步态模型中的膝关节的控制参数进行优化.根据仿真结果,该方法能够在符合机械结构要求的情况下,实现舞蹈机器人对人类步态行为的模拟,达到了良好的步态控制目标,方法可行有效.; 陈雨豪周黎郭为安于颖; 关键词：舞蹈机器人粒子群优化步态控制

混合交通流环境下基于MSIF-DRL的网联自动驾驶车辆换道决策模型: 2023年; 现有的网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles,CAV)换道决策模型鲁棒性较差,存在安全隐患,且单纯依赖自车信息、较小范围内的感知信息,难以在CAV与人工驾驶车辆(Human-Driven Vehicles,HDV)混行的环境中推断出最优动作.综合考虑感知信息、自车以及车-车通信(Vehicle-to-Vehicle,V2V)范围内上、下游CAV信息,提出一种混合交通流环境下集成多源信息融合的深度强化学习(Multi-Source Information Fusion Deep Reinforcement Learning,MSIF-DRL)端到端网联自动驾驶换道决策模型.首先,构建含有多源信息的状态空间,并为不同信息分配权重;其次,通过编码网络将各种动态信息编码到高维特征空间,进行信息融合得到特征图;然后,将其扁平化送入拥有优先经验回放机制的竞争双深度Q网络中,进行动作的选择和评估;最后,分别设计适用于主线、匝道CAV的奖励函数引导所提MSIF-DRL模型解决高速公路合流区驾驶场景中CAV的自由以及强制换道问题.基于SUMO软件在各种仿真条件下进行实验,将所提出的MSIF-DRL换道决策模型与现有换道模型进行比较,验证其有效性和优越性.研究结果表明:相较于现有模型,所提MSIF-DRL模型在各种仿真条件下均拥有最高的奖励值、换道成功率、合流成功率、平均行车速度、舒适性以及最低的碰撞风险,其中换道成功率、合流成功率、平均行车速度最大分别提升了29.17%、27.71%、17.43%;随着渗透率的提高,该模型在处理混合交通流环境下CAV的换道决策问题时拥有更强的性能和鲁棒性.; 韩磊张轮郭为安; 关键词：多源信息融合混合交通流

自然计算发展趋势研究被引量：7: 2010年; 文章对自然计算的内涵进行了分类归纳,包括进化计算、生物启发计算、群体智能等,指出了各子类最显著的特点。在此基础上,介绍了自然计算最主要研究领域的发展趋势。讨论并证实了自然计算的有效性、内涵的丰富性及其巨大的发展空间。; 汪镭张永韡郭为安吴启迪; 关键词：自然计算进化计算群体智能

混合交通流环境下基于改进强化学习的可变限速控制策略被引量：1: 2023年; 现有的可变限速(VSL)控制策略灵活性较差,响应速度较慢,对驾驶人遵从度和交通流状态预测模型的依赖性较高,且单纯依靠可变限速标志(VMS)向驾驶人发布限速值,难以在智能网联车辆(CAVs)与人工驾驶车辆(HDVs)混行的交通环境中实现较好的控制效果。对此,结合深度强化学习无需建立交通流预测模型,能自动适应复杂环境,以及CAVs可控性的优势,提出一种混合交通流环境下基于改进竞争双深度Q网络(IPD3QN)的VSL控制策略,即IPD3QN-VSL。首先,将优先经验回放机制引入深度强化学习的竞争双深度Q网络(D3QN)框架中,提升网络的收敛速度和参数更新效率;并提出一种新的自适应ε-贪婪算法克服深度强化学习过程中探索与利用难以平衡的问题,实现探索效率和稳定性的提高。其次,以最小化路段内车辆总出行时间(TTS)为控制目标,将实时交通数据和上个控制周期内的限速值作为IPD3QN算法的输入,构造奖励函数引导算法输出VSL控制区域内执行的动态限速值。该策略通过基础设施到车辆通信(I2V)向CAVs发布限速信息,HDVs则根据VMS上公布的限速值以及周围CAVs的行为变化做出决策。最后,在不同条件下验证IPD3QN-VSL控制策略的有效性,并与无控制情况、反馈式VSL控制和D3QN-VSL控制进行控制效果上的优劣对比。结果表明:在30%渗透率下,所提策略即可发挥显著控制性能,在稳定和波动交通需求情境中均能有效提升瓶颈区域的通行效率,缩小交通拥堵时空范围,与次优的D3QN-VSL控制相比,两种情境中的TTS分别改善了14.46%和10.36%。; 韩磊张轮郭为安; 关键词：智能交通混合交通流

基于维度扰动的快速非支配排序遗传算法II被引量：6: 2020年; 速非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)是经典多目标优化算法,然而,其采用的锦标赛选择策略在选择交叉父代时会产生大量重复个体,并进一步导致减少种群个体多样性,降低算法性能。为解决此类问题,提出了基于维度扰动的NSGA-II。即通过在待交叉父代个体每个维度上引入扰动参数改变其值,然后将扰动父代做正常交叉操作产生新后代,以此避免了后代重复个体的产生。为验证算法的有效性,采用ZDT测试集作为测试函数。与现有算法相比,所提策略可有效地改善算法性能,证明了所提策略的有效性。; 张茂清李东洋胡博汪镭崔志华郭为安; 关键词：NSGA-II 多目标优化算法锦标赛选择

当代社会的信息国防建设随想: 2015年; 信息国防建设与人民的生活水平息息相关,本文从信息的总体安全特征出发详细分析了现代信息社会特征对信息国防建设的影响,并从军事平衡角度为国家信息安全提出了战略性的分析与实施对策,目标是建立有序的信息安全实施体系。; 汪镭雷鸣康琦郭为安吴启迪

基于混合策略的快速非支配排序算法Ⅱ被引量：5: 2020年; 快速非支配排序算法Ⅱ(fast non-dominated sorting algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)是经典多目标优化算法。然而,其采用的锦标赛策略存在重复选择交叉个体的缺陷,导致后代个体多样性降低。为解决此问题,提出两种改进策略:第一,引入Lévy分布。Lévy分布具有同时平衡局部搜索和全局搜索的能力。通过将Lévy分布引入到执行交叉操作的父代个体,可增加发现父代个体周围潜在较优个体的概率。第二,引入三交叉个体策略。一般的两个交叉个体存在来自同一个体的可能性,引入三交叉个体可以明显降低重复选择父代个体的现象。大量实验结果表明,所提策略可有效改进NSGA-Ⅱ的整体性能。; 张茂清汪镭崔志华郭为安; 关键词：多目标优化种群多样性

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