認(rèn)知引擎中案例學(xué)習(xí)模塊的設(shè)計與實現(xiàn)

劉怡靜,袁建華,汪李峰

摘 要：學(xué)習(xí)能力是認(rèn)知無線電區(qū)別于現(xiàn)有電臺的最主要特征，研究基于SOAR架構(gòu)的案例學(xué)習(xí)功能在已有認(rèn)知引擎平臺中的設(shè)計與實現(xiàn)。首先介紹了人工智能開發(fā)工具SOAR的基本原理與概念，進(jìn)而在認(rèn)知無線電原型系統(tǒng)平臺上，設(shè)計并實現(xiàn)了基于SOAR架構(gòu)的，具備案例學(xué)習(xí)能力的認(rèn)知學(xué)習(xí)模塊。具備案例學(xué)習(xí)能力的認(rèn)知引擎使認(rèn)知無線電系統(tǒng)具備從以往經(jīng)驗中獲取知識的能力，提高了其在未來任務(wù)中的決策性能。

關(guān)鍵詞：認(rèn)知無線電； 認(rèn)知引擎； 人工智能； 案例學(xué)習(xí)； SOAR

中圖分類號：TN92-34

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-373X(2011)09-0030-05

Design and Realization of Episodic Learning Module in Cognitive Engine

LIU Yi-jing1,2, YUAN Jian-hua1,3, WANG Li-feng2

(1. Postgraduate Team 4 of ICE, PLAUST, Nanjing 210007, China;

2. China Electronics Equipment System Engineering Corporation, Beijing 100141, China;

3. Unit 78158 of PLA, Chengdu 610081, China)

Abstract： Learning capability is the key characteristic of a cognitive radio distinguished from a traditional radio. In this paper, the design and realization of SOAR-based episodic learning function in the available cognitive engine platform are studied emphatically. The basic principle and concepts of SOAR are introduced, which is a widely used in development architecture for artificial intelligence system. The design and realization of SOAR-based episodic learning module are elaborated. By applying episodic learning to cognitive engine, the cognitive radio system could acquire knowledge from experiences and thus improve decision-making capability in its future tasks.

Keywords： cognitive radio; cognitive engine; artificial intelligence; episodic learning; SOAR

0 引 言

相比傳統(tǒng)無線電技術(shù)，認(rèn)知無線電(CR)［1］不僅能夠大幅提高頻譜利用效率，更重要的是能夠優(yōu)化服務(wù)性能、提高服務(wù)質(zhì)量 ［2］。作為一門新興技術(shù)，雖然認(rèn)知無線電沒有統(tǒng)一的定義，但一個被廣泛接受的共識是：認(rèn)知無線電構(gòu)建于靈活的軟件無線電平臺之上，能夠感知環(huán)境和用戶需求，通過認(rèn)知引擎實現(xiàn)智能決策并控制終端動態(tài)重配，從而滿足用戶的業(yè)務(wù)質(zhì)量需求。

認(rèn)知引擎實現(xiàn)并驅(qū)動整個認(rèn)知環(huán)路，是實現(xiàn)CR的核心部件?？梢哉f，認(rèn)知引擎是認(rèn)知無線電的“大腦”［3-4］，而學(xué)習(xí)能力則將使這“大腦”越來越聰明。具備學(xué)習(xí)能力的認(rèn)知引擎能在不斷的認(rèn)知決策過程中，積累經(jīng)驗并改善知識庫，從而逐漸提高決策推理能力［5］。鑒于學(xué)習(xí)在認(rèn)知系統(tǒng)中的重要性，應(yīng)用于CR系統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法研究獲得了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注［6-8］,然而這些研究仍停留于理論或仿真層面。針對認(rèn)知無線電原型系統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法的實際應(yīng)用研究尚處于起步階段，現(xiàn)有的認(rèn)知無線電平臺尚未涉及到學(xué)習(xí)模塊［9］，

在已構(gòu)建認(rèn)知無線電原型系統(tǒng)平臺上，對基于SOAR中案例學(xué)習(xí)模塊的設(shè)計與實現(xiàn)。

1 SOAR基本原理與概念

SOAR是一種用于構(gòu)建人工智能系統(tǒng)的體系架構(gòu)，由人工智能領(lǐng)域的奠基人之一Allen Newell于1983年在密歇根大學(xué)帶領(lǐng)團(tuán)隊啟動研發(fā)。目前，SOAR已被廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域。人工智能領(lǐng)域的學(xué)者使用SOAR作為開發(fā)綜合智能主體的工具，而認(rèn)知科學(xué)家則使用SOAR幫助其對認(rèn)知過程進(jìn)行建模。下面簡單介紹SOAR的一些基本原理與概念。

1.1 基本原理與問題空間

SOAR遵循認(rèn)知統(tǒng)一理論［10］，即將人類的各種認(rèn)知行為建模成“行為=架構(gòu)+內(nèi)容”的框架。SOAR架構(gòu)借用人工智能領(lǐng)域中“問題空間”的概念，將認(rèn)知行為看作相應(yīng)問題空間中狀態(tài)隨時間的連續(xù)轉(zhuǎn)換過程。

圖1為問題空間的概念示意圖［10］，矩形代表一個狀態(tài)，矩形中f1,f2代表當(dāng)前狀態(tài)的屬性名，v1~v6代表對應(yīng)屬性的可能取值。為了對某個行為建模，指定一個初始狀態(tài)S0，目標(biāo)狀態(tài)用灰色表示，當(dāng)屬性f2的取值為v6時達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)。導(dǎo)致問題空間中的狀態(tài)轉(zhuǎn)換的動作稱作操作，用箭頭表示。為了解決某個問題，必須不斷地向當(dāng)前狀態(tài)施加操作以使?fàn)顟B(tài)隨時間不斷進(jìn)化，直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)。操作的選擇遵循“合理性原則”，即“如果認(rèn)知主體具備某個操作的應(yīng)用會達(dá)到預(yù)置目標(biāo)的知識，那么該認(rèn)知主體就選擇這個操作”。

圖1 SOAR架構(gòu)中狀態(tài)空間的概念

1.2 SOAR架構(gòu)中的基本概念

Working Memory(簡稱WM)：儲存短期知識，涵蓋了一個SOAR系統(tǒng)中所有的動態(tài)信息，包括感知到的數(shù)據(jù)、中間的計算、當(dāng)前的操作和目標(biāo)。在WM中包括Working Memory Elements(簡稱WMEs)，每一個WMEs包括三個符號：標(biāo)識符、屬性和值。

Rule Memory：存儲長期知識，包含告之系統(tǒng)怎樣在外部環(huán)境中行動的知識，這些知識被表示成if-then的規(guī)則，稱為產(chǎn)生式。SOAR通過將規(guī)則的條件與WM中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較以決定觸發(fā)哪條規(guī)則，當(dāng)規(guī)則被觸發(fā)后它們又會改變WM中的內(nèi)容，以觸發(fā)新的規(guī)則，進(jìn)入下一輪循環(huán)，使得問題空間中的狀態(tài)不斷向目標(biāo)逼近。

操作：在一個SOAR循環(huán)中所有匹配的規(guī)則可多條并行觸發(fā)，為了避免多條規(guī)則產(chǎn)生的行動發(fā)生沖突，SOAR支持一個特定的實體，稱為操作。操作使SOAR的匹配-觸發(fā)循環(huán)擴(kuò)展為一個輸入、操作建議、操作選擇、操作應(yīng)用、輸出的五階段決策循環(huán)。

僵局：有些情況下系統(tǒng)可能會達(dá)到一個狀態(tài)，在這個狀態(tài)下，沒有能夠觸發(fā)的規(guī)則，或者系統(tǒng)可能會選擇一個操作，但沒有能夠應(yīng)用這個操作的規(guī)則，這種情況被稱為僵局。

子狀態(tài)：當(dāng)系統(tǒng)運行到一個僵局時，會生成一個子狀態(tài)，進(jìn)行在這個狀態(tài)下操作的建議、選擇與應(yīng)用，以解決僵局。

Chunking：產(chǎn)生僵局也意味著SOAR系統(tǒng)需要進(jìn)行學(xué)習(xí)。Chunking將學(xué)到的知識轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌囊?guī)則，在以后到達(dá)會產(chǎn)生僵局的狀態(tài)時，SOAR會觸發(fā)新生成的規(guī)則，避免僵局再次產(chǎn)生。

2 認(rèn)知引擎系統(tǒng)架構(gòu)

本文研究的學(xué)習(xí)推理模塊構(gòu)建在認(rèn)知無線電原型系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上，該系統(tǒng)的認(rèn)知引擎結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 認(rèn)知無線電原型系統(tǒng)認(rèn)知引擎結(jié)構(gòu)

其中，主控主要負(fù)責(zé)實現(xiàn)系統(tǒng)的控制界面、與用戶的交互以及各子模塊之間的信息交互與控制，用Python腳本程序來實現(xiàn)；感知模塊接收外界環(huán)境信息，在本系統(tǒng)中，基于GNU Radio感知外界電磁頻譜信息，采用Python腳本程序接收波形送來的接收質(zhì)量指示；波形執(zhí)行物理層傳輸功能，接收主控的參數(shù)信息，完成相應(yīng)調(diào)制解調(diào)功能。接收波形向感知模塊發(fā)送丟包指示信息。

本文所研究的案例學(xué)習(xí)集中于知識庫和推理機(jī)部分，初始知識庫是用戶離線編寫的SOAR規(guī)則庫，用文本文件存儲，其中的規(guī)則隱含了系統(tǒng)將要發(fā)生的行為模式。推理機(jī)用SOAR核心實現(xiàn)，它根據(jù)知識庫中的規(guī)則以及當(dāng)前狀態(tài)做出決策，并將決策送給主控，進(jìn)行通信配置；隨后主控將接收來自感知模塊的反饋信息，并據(jù)此更新知識庫，從而為后續(xù)推理提供更豐富的案例知識。該部分是認(rèn)知系統(tǒng)智能性的核心體現(xiàn)，其具體設(shè)計與實現(xiàn)將在下節(jié)中詳細(xì)介紹。

3 案例學(xué)習(xí)模塊的設(shè)計與實現(xiàn)

3.1 SOAR的案例學(xué)習(xí)執(zhí)行原理

案例記憶的執(zhí)行架構(gòu)如圖3所示，圓點表示W(wǎng)MEs。WM中包括保留的區(qū)域，即系統(tǒng)的輸入(感知到的內(nèi)容)和輸出(執(zhí)行的動作)。執(zhí)行時在WM中生成了兩個特定的區(qū)域，分別是案例記憶的線索構(gòu)建區(qū)域和重獲區(qū)域。案例學(xué)習(xí)模塊監(jiān)控系統(tǒng)的行為，在指定的時間記錄一個新案例(通常是在一個循環(huán)結(jié)束時)。案例記憶中存儲的是在記錄時刻WM的整個內(nèi)容，不包括線索和重獲區(qū)域的內(nèi)容。

圖3 SOAR的案例庫執(zhí)行圖

在任何時候系統(tǒng)想要重獲一個案例時，就在線索構(gòu)建區(qū)域生成想要重獲的案例的相關(guān)線索，線索構(gòu)建完成后，案例選擇程序就會將線索與記下的案例進(jìn)行比較，選擇與生成的線索最匹配的案例，被選的案例將在WM的重獲區(qū)域中重現(xiàn)。

基于線索的重獲采用最近鄰搜索算法。最佳匹配案例的衡量標(biāo)準(zhǔn)為案例的匹配分?jǐn)?shù)，案例重獲時選擇匹配分?jǐn)?shù)最大的案例進(jìn)行重現(xiàn)。具體實現(xiàn)如下：

首先系統(tǒng)識別候選案例，候選案例是那些至少與線索有一個相同的WMEs葉節(jié)點的案例，每個WMEs在i時刻都有一個激活值：

Ai = β + ln∑nj = 1t-dj

(1)

式中:β為基本級別常量;tj為WMEs被給予第j次激活增進(jìn)后循環(huán)執(zhí)行的次數(shù);d為學(xué)習(xí)速率參數(shù)，在本系統(tǒng)中令d=0.8。

對每個候選案例中的有兩個需要計算的量：C定義為與線索匹配的WMEs葉節(jié)點數(shù)；A定義為所有匹配的WMEs葉節(jié)點的激活值之和。匹配分?jǐn)?shù)S由下式獲得：

S=αC+(1－α)A

(2)

式中:α為平衡因子,0<α<1，其取值與線索一級所記的案例大小有關(guān)。

3.2 原型系統(tǒng)案例學(xué)習(xí)的設(shè)計

3.2.1 設(shè)計思路

每個案例包括場景參數(shù)、動作、結(jié)果、分值四部分。場景參數(shù)包括用戶是否受到干擾、頻譜信息的空閑頻譜id號、通信系統(tǒng)當(dāng)前工作的頻率id號，動作是改變通信系統(tǒng)的工作頻率，結(jié)果是執(zhí)行完相應(yīng)的動作后用戶是否受到干擾，分值是根據(jù)用戶是/否受干擾進(jìn)行的評分(0/5分)。

系統(tǒng)在每個場景建議三個改變頻率的動作，每個動作有相應(yīng)的執(zhí)行結(jié)果，根據(jù)結(jié)果評判出相應(yīng)的分?jǐn)?shù)。系統(tǒng)在遍歷完所有場景的同時，記下在各個場景下執(zhí)行相應(yīng)動作的反饋分?jǐn)?shù)，當(dāng)系統(tǒng)再次遇到相同場景時，就可以根據(jù)以往經(jīng)驗選擇得分高的動作，達(dá)到自動躲避干擾，選擇空閑頻譜傳輸信號的目的，提高系統(tǒng)在未來任務(wù)中的性能，體現(xiàn)案例學(xué)習(xí)的作用。系統(tǒng)的工作流程如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)工作流程

3.2.2 系統(tǒng)輸入、輸出接口設(shè)計

系統(tǒng)輸入、輸出接口設(shè)計如下：

^io

^input-link//輸入接口

^system-info//儲存系統(tǒng)信息，在整個工作過程中不改變

^frequency//可配置的工作頻率，共三個

^id1/2/3 //序號越大對應(yīng)的頻點值越大

^current-parameters//存儲當(dāng)前系統(tǒng)參數(shù)信息

^frequency

^id1/2/3//通信系統(tǒng)當(dāng)前工作的頻率id號

^user-experience//存儲用戶當(dāng)前體驗信息

^is-jammedyes/no//用戶是/否受到干擾

^spectrum-info//存儲外界頻譜感知信息

^frequency

^id1/2/3//每個支路在某個工作頻點上的id號

^is-freeyes/no//工作頻點是/否空閑

^epmem

^score0/5//根據(jù)用戶是/否受到干擾，系統(tǒng)的評分0/5

^output-link//輸出接口

^change-frequency//改變系統(tǒng)工作頻率

^id1/2/3

^statuscomplete//當(dāng)外部環(huán)境完成改變波形操作時加入該屬性

3.2.3 具體實現(xiàn)

圖5為系統(tǒng)執(zhí)行過程生成的狀態(tài)簡圖，在頂層狀態(tài)epmem下：

首先，系統(tǒng)根據(jù)感知到的場景參數(shù)在top-state上生成一個situation屬性的值stx，不同場景參數(shù)的組合共可生成24種不同的狀態(tài)，將這些狀態(tài)分別命名為st1,st2,st3,…,st24(以后稱其中某個為stx)，這些生成的狀態(tài)為i-supported WMEs。接著建議改變頻率(change-frequency)的操作，此時由于沒有應(yīng)用這條操作的規(guī)則，系統(tǒng)會進(jìn)入一個operator no-change的僵局，為了解決這個僵局，SOAR會自動生成一個子狀態(tài)，此時系統(tǒng)進(jìn)入這個子狀態(tài)，進(jìn)行在這個狀態(tài)下操作的建議、選擇與應(yīng)用，以解決上面的僵局。

在第一個子狀態(tài)change-frequency下：系統(tǒng)根據(jù)top-state上輸入鏈路的system-info中可配置的三個工作頻率，建議了三個go操作，由于這三個go操作有相同的選擇權(quán)，系統(tǒng)又會進(jìn)入一個tie僵局，此時SOAR又自動生成一個子狀態(tài)。

在第二個子狀態(tài)go-tie下：若此時top-state上生成的狀態(tài)和系統(tǒng)的頻率id之前未遇到過，建議remember操作來記下這兩個屬性，由于沒有應(yīng)用這條操作的規(guī)則，系統(tǒng)再次生成一個子狀態(tài)。

在第三個子狀態(tài)remember下：產(chǎn)生查詢以往案例的線索，這個線索為remember狀態(tài)下的兩個屬性，即當(dāng)時的狀態(tài)stx和系統(tǒng)的頻率id。

系統(tǒng)開始運行時，案例庫中還沒有記錄案例或所記錄的案例很少，找不到與產(chǎn)生的線索相匹配的案例，查詢失敗，未查到的stx和id添加到top-state上，并將此屬性命名為unknown。給具有未知stx和id組合的go操作賦值為1 000分。三個go操作都是1 000分時，系統(tǒng)隨機(jī)選擇一個go操作執(zhí)行，并將這個go操作的stx和id添加到top-state上，為這兩個屬性分別命名為last-situation,last-id。

案例庫記錄下來的就是此時top-state的整個內(nèi)容。隨著系統(tǒng)遍歷了越來越多的案例，案例庫不斷地充實，系統(tǒng)便可以找到與產(chǎn)生的線索相匹配的案例和分?jǐn)?shù)，將它們記在top-state上生成一個新的屬性situation-all。

遍歷完所有的場景和動作后，top-state上就會生成72個situation-all屬性的值，當(dāng)進(jìn)入第一個子狀態(tài)時，便可根據(jù)situation-all屬性值中的分?jǐn)?shù)給go操作賦值，即可得出go操作的優(yōu)先級，以后不再產(chǎn)生子狀態(tài)。

圖5 系統(tǒng)的狀態(tài)圖

4 結(jié) 語

認(rèn)知無線電的能力突出體現(xiàn)在學(xué)習(xí)能力上，具備學(xué)習(xí)功能的無線電系統(tǒng)能夠自動判斷出遇到的新情況，對新環(huán)境進(jìn)行建模，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化。本文介紹了一套具備案例學(xué)習(xí)功能的認(rèn)知引擎系統(tǒng)。文中使用SOAR 中案例記憶的功能，基于認(rèn)知無線電原型系統(tǒng)進(jìn)行建模，設(shè)計并實現(xiàn)了案例學(xué)習(xí)的功能模塊。該模塊使得系統(tǒng)能夠根據(jù)以往的經(jīng)驗，自動選擇空閑頻譜進(jìn)行傳輸，智能的提高頻譜利用率，達(dá)到了學(xué)習(xí)進(jìn)化的目的。

向無線電系統(tǒng)中注入智慧是實現(xiàn)認(rèn)知無線電的目標(biāo)，先進(jìn)的人工智能技術(shù)為此提供了堅實的理論基礎(chǔ)。如何將人工智能技術(shù)更好地應(yīng)用到認(rèn)知無線電系統(tǒng)中，需要工程技術(shù)人員付出艱辛的努力。

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文