信息物理人机系统（CPHS）的上下文感知设计
人工智能
2020-01-08 v1 机器学习
多智能体系统
摘要
近来，研究界已广泛认同人与信息物理基础设施之间的交互在决定后者性能方面发挥着重要作用。现有的以最优性能设计信息物理系统的范式侧重于基于历史数据建立模型。驱动人机交互的上下文因素的影响具有挑战性，难以在现有设计模型中捕捉和复现。因此，由于捕捉上下文因素能力的缺乏，许多现有模型未考虑或仅部分考虑新设计的那些上下文因素。许多现有模型的这一局限常导致预测结果与实测结果之间的性能差距。我们设想一种新的设计环境，即信息物理人机系统（CPHS），其中处于设计中的物理基础设施的决策过程通过信息基础设施智能连接到分布式资源，例如关于设计特征的实验和来自现有实例运行的经验证据。该框架将现有设计模型与涉及新设计中人-基础设施交互的上下文感知设计专用数据相结合，使用机器学习方法创建具有更高预测能力的增强设计模型。
引用
@article{arxiv.2001.01918,
title = {Context-Aware Design of Cyber-Physical Human Systems (CPHS)},
author = {Supratik Mukhopadhyay and Qun Liu and Edward Collier and Yimin Zhu and Ravindra Gudishala and Chanachok Chokwitthaya and Robert DiBiano and Alimire Nabijiang and Sanaz Saeidi and Subhajit Sidhanta and Arnab Ganguly},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.01918},
year = {2020}
}
备注
Paper was accepted at the 12th International Conference on Communication Systems and Networks (COMSNETS 2020)