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復雜工程系統的早期設計決策對系統全生命周期性能、成本及可行性具有決定性影響。隨著工程系統日益呈現信息物理化、多學科交叉與高度互聯特征，基于歷史數據與專家判斷的傳統決策方法常顯不足。為應對早期設計決策挑戰并優化決策質量，模型驅動決策支持系統（DSS）作為集成仿真、優化與數據驅動模型的工具應運而生。然而在復雜工程系統語境下，社會技術性挑戰仍制約DSS的有效實施。本論文通過文獻綜述與工業實證案例研究系統化識別六大核心障礙：

1.跨粒度異構仿真模型集成面臨技術方法論雙重挑戰

2.工程領域間DSS成熟度差異限制協同環境應用

3.非專家用戶因可訪問性差與界面不直觀導致可用性不足

4.實時反饋機制缺失削弱其作為"邊界對象"的功能

5.模型成熟度與可靠性評估指標缺位引發決策誤判風險

6.底層模型演進、可追溯性及可靠性的全生命周期管理缺失

??## 結構??

本論文由7章正文與4篇附錄論文構成，各章內容如下：

??第二章 研究方法論??

論證設計研究方法論（DRM）與參與式行動研究（PAR）對本研究的適配性，繪制研究論文與DRM階段映射關系，通過"關聯貢獻域"（ARC）圖示展現研究的理論框架。

??第三章 理論基礎??

闡述復雜工程系統早期設計決策、基于模型的系統工程、決策支持系統、權衡空間探索及體系仿真范式（含離散事件仿真DES、離散元法DEM與參數化仿真方法）等核心理論。

??第四章 附錄論文綜述??

解析4篇支撐論文的研究焦點（輪式裝載機工程裝備與郵輪艙室案例）、作者在仿真開發與模型驗證中的角色及其對本論文目標的貢獻路徑。

??第五章 綜合成果??

整合實證研究成果，通過工程裝備與船舶案例闡明仿真集成、可持續性指標與復雜工程決策的交互機制。

??第六章 討論與啟示??

評述所提方法的實踐相關性，批判性分析研究局限性與學術探索中的經驗教訓。

??第七章 結論與展望??

凝練研究問題的系統性解決方案，探討工業應用前景，并規劃未來研究方向。

分層多智能體系統（HMAS）通過層級化結構組織智能體集群，有效管理復雜性與規模擴展。此類層級架構雖能簡化協調流程，卻常伴隨隱性權衡。本文提出五維分類體系：控制層級、信息流、角色任務委派、時間分層及通信結構，其核心價值在于提供跨方案比較框架而非指定"最優"設計。該分類法關聯具體協調機制——從經典任務分配的合同網協議到新興分層強化學習研究，并以電網、油田作業等工業場景佐證框架實用性：生產層、維護層與供應層智能體通過協同實現油井故障診斷或能源需求平衡。案例表明層級結構可在保障局部自主性前提下達成全局效率，但平衡點極為微妙。文末提出開放挑戰：實現人類可解釋的層級決策、超大規模智能體集群擴展、以及大語言模型等學習型智能體安全融入分層框架的可行性評估。本論文首創融合結構、時間與通信維度的分層MAS統一設計框架，構建經典協調機制與現代強化學習及大語言模型智能體的理論橋梁。

人工智能的現代應用常需多智能體在復雜環境中協同作業。分層多智能體系統（HMAS）通過層級化組織架構協調大規模智能體集群，已成為高效的系統設計范式。在HMAS中，高層智能體（或智能體團隊）通常監管協調低層智能體，形成類人類組織層級的指揮鏈。該架構優勢體現在三方面：首先解決可擴展性問題——當智能體數量激增時，純扁平化（完全去中心化）結構易受通信開銷與全局一致性制約，而通過中間"領導者"智能體實施分治策略可有效管理復雜度。分層機制賦予特定智能體更高責任權重，實現任務需求靈活適配與大規模MAS高效管控。例如自動駕駛領域提出的"區域領導者"架構：頂層智能體優化路網全局目標，區域領導者協調局部交通流。其次支持差異化抽象層級與時間尺度的決策：高層智能體執行寬時間跨度的抽象規劃（如任務規劃），低層智能體實施精細動作控制（如運動控制），提升系統整體一致性。第三促進結構化協調與沖突消解：明確權責關系（指揮鏈）與通信路徑，規避完全平等型團隊常見的決策遲滯或振蕩現象。正如Malone與Crowston經典論述所指：協調本質是管理活動間依存關系——當存在結構化監督機制時該過程顯著簡化（Malone and Crowston, 1994）。

分布式AI與多智能體系統的早期研究已證實組織設計對性能的影響。學界通過分析層級、團隊、聯盟、全息及市場等組織范式權衡優劣，尤其揭示層級組織（常通過管理者-工作者模式或樹狀拓撲實現）能以部分魯棒性為代價提升全局效率；而完全去中心化的"團隊"組織雖最大化韌性平等性，卻在大規模群體中效率受限。最新研究凸顯混合架構的復興趨勢——融合分層與去中心化協調機制以兼取二者優勢。行業投資數據佐證該趨勢：2024年Q1多智能體系統領域通過超1100筆交易獲122億美元融資，彰顯醫療、交通、金融及國防等千億級市場對MAS變革潛力的持續信心（Aalpha, 2025）。Sun等人2025年的深度研究指出"分層與去中心機制的混合策略"是實現可擴展性與適應性平衡的關鍵路徑，印證本文分類方法的科學價值。事實上層級結構在自然界（如具工蜂-蜂后層級的昆蟲社會）與人類社會（企業組織架構）普遍存在，表明精心設計的層級可顯著增強多智能體AI系統的協調效能。

除結構優勢外，HMAS更契合人機交互需求。在能源運營、軍事指揮等任務關鍵型領域，人類監督員管理AI智能體、智能體再管控底層自動化流程的分層模式，既映射現實管理結構，又為人機協作提供意圖注入節點。通過明確定義人類操作員（戰略決策者）與自主智能體（戰術執行者）角色，層級架構促進人機高效協作。但該集成亦引發新挑戰——系統需向上提供可解釋性（確保人類理解智能體決策）并建立信任機制保障可靠委派。

面對多智能體應用規模與復雜度的持續增長（從含數百分布式能源的智能電網，到自動駕駛車隊，再到自適應供應鏈），亟需建立分層多智能體系統的系統性分類與設計指南。現有MAS分類法（如按團隊規模、通信拓撲、智能體異構性劃分）基礎上，本文提出聚焦層級組織模式及其協調機制的升級版分類體系。該研究融合經典框架（如Smith 1980年提出的任務分配合同網協議及MAS組織理論）與前沿成果（分層多智能體強化學習、大語言模型智能體），以多維視角勾勒HMAS設計空間，明晰系統架構師的抉擇與權衡。分類體系植根現實應用（尤以作者深耕的能源與運營領域為典型），通過油田監測分層MAS、微電網控制等工業案例實證設計范式的實用價值。文末指出現代AI能力與層級結構交叉衍生的研究議題：如何在深度分層系統中維持全局透明度？如何將大語言模型智能體的推理能力融入傳統層級架構？本成果貢獻了橫跨控制、信息流、角色/任務委派、時間分層、通信結構五維度的統一分類法，并顯式關聯協調機制與工業部署，為研究者與系統架構師提供超越既有綜述的實用設計透鏡。

人工智能（AI）在現代國防領域已發揮關鍵作用，而數據日益成為戰略資產。用于雷達輻射信號檢測、識別與分類的信號處理技術亦不例外，但大型語言模型（LLMs）在電子情報（ELINT）領域更廣泛的適應性仍未被公開研究充分探索。面對復雜不兼容數據集、海量數據及信息過載的環境挑戰，本研究深入探究LLMs解決此類難題的可行性及實施路徑。我們提出具備結構化與非結構化數據整合能力的AI驅動型聊天機器人系統，其模塊化架構設計旨在提升透明度與可解釋性。該系統在合成數據集上接受評估，其架構與設計選擇基于該敏感領域特性設定的約束條件。單元測試結果顯示：提示分類準確率達97.8%，生成SQL查詢正確率達93.3%，較人工查詢顯著節約時間成本。系統還通過決策日志與過程溯源實現可解釋性與透明度。然而對話測試暴露出錯誤傳播、模糊輸入應對缺陷、模型能力及用戶熟練度依賴等局限。盡管多數問題可被解決，研究仍揭示系統可靠性與資源可用度的強關聯性，凸顯作戰環境中的機遇與風險。盡管模擬數據與通用假設存在局限，該原型系統證實在軍事情報環境廣泛應用LLMs具備技術可行性與應用潛力。

本文由六章節構成：第一章為緒論，第二章文獻綜述，第三章深入闡述雷達技術軍事應用、電子戰、電子情報、信號處理管線及LLMs等理論基礎，第四章介紹方法論，第五章呈現并討論實驗結果，第六章給出最終結論。

神經網絡顯著提升了從海量高維數據集中學習的能力，廣泛應用于眾多領域。然而其決策不易解釋、計算成本高昂且訓練過程復雜。為構建系統化框架，推導新數學成果以高效測量全連接與卷積神經網絡處理數據時的熵變。通過量化網絡處理有效數據時的熵變，可可視化并識別高性能網絡的關鍵模式。基于熵的損失函數被設計用于提升密集連接與卷積模型的精度效率，通過優化理想熵模式實現。在基準數據集上的圖像壓縮、分類及分割實驗表明：該損失函數能引導神經網絡以更低維度學習豐富隱式表征，減少訓練輪次實現收斂，并獲得更高準確率。

本研究由美國陸軍工程兵團（USACE）資助，由美國陸軍工程研究與發展中心環境實驗室（ERDC-EL）執行。

過去15年間，神經網絡已徹底革新計算機視覺（如LeCun等[28]與Krizhevsky等[27]的卷積神經網絡/CNN，Dosovitskiy等[10]的視覺Transformer）、自然語言處理（如Radford等[38]、Ouyang等[35]的Transformer架構[45]）、生成對抗網絡/GANs[15]與擴散模型[23]驅動的合成數據生成等無數領域。憑借卓越預測力與通用性，神經網絡已成為從醫療到國家安全領域的關鍵工具。然而模型的黑箱特性帶來重大挑戰——尤其在需要理解決策過程的高風險場景。開發可解釋模型有望帶來革命性變革，提供清晰可操作的決策洞察，提升模型效率，促進領域專家協作，深化關鍵特征影響認知。此外，網絡復雜性阻礙部署解釋：高維數據處理、數億參數優化、復雜架構運行，不僅消耗巨量算力，更使決策過程難以闡明。增強可解釋性將提升高風險應用可信度，尤其在關乎人類生命的決策領域。

信息理論具備為神經網絡數據處理與決策提供概率解釋的潛力，能實現模型決策解讀，通過精簡架構降低處理復雜度，提升泛化能力并優化效率。分析網絡信息流模式還可識別訓練/推理階段的優化趨勢，衍生出信息論度量指標與誘導理想行為的超參數集合。先前研究利用熵與互信息進行數據預處理、網絡訓練、正則化及決策解釋，主要聚焦神經網絡輸出/隱式分布的熵值或隱式表征與其他表征/輸出間的互信息估算，以追求性能效率或可解釋性的下游收益。但直接估算隱式表征信息量面臨高維度導致的不可靠估算與高計算成本問題，制約實用價值。本文通過僅推導神經網絡隱層間熵變的顯式公式規避此難題：首先建立測量全連接層與二維卷積層熵傳播的新概率論成果，據此構建基于熵的損失函數，并引導網絡訓練以縮短收斂時間并提升性能。該方法形成實用熵引導框架，在多元計算機視覺任務與神經架構中展現顯著效益。

主要貢獻：

• 建立全連接層與卷積層熵傳播的可計算公式，提出創新熵基損失項實現熵引導訓練
• 分析成熟監督神經網絡的熵傳播模式，揭示理想信息流特征與最優熵引導策略
• 實驗驗證熵基損失項加速MNIST與CIFAR10圖像壓縮收斂，提升CIFAR10分類性能（附統計驗證）
• 在大型模型（VGG-16/ResNet/U-Net）與更真實基準數據集驗證性能提升與收斂加速

結構
第2節綜述信息論學習相關研究；
第3節推導全連接與卷積層的熵傳播概率論成果；
第4節將成果轉化為新型熵基損失函數；
第5節展示熵基損失在標準圖像數據集重建/分類/分割任務的應用結果；
第6節總結研究發現、貢獻與未來工作意義。

圖1. 兩個VGG16網絡各層濾波器的平均熵變。其中一個網絡經訓練用于ImageNet分類，另一個為隨機初始化。實心點表示均值，箱線圖顯示每層濾波器熵變的第一和第三四分位數，離群值以空心點標注。

多機器人協同與協作是提升團隊能力并實現自主建造、農業及未知大區域持續作業等應用場景新型任務的關鍵行為。本研究以“多機器人資源分配問題”為背景探究此類行為，該問題要求將機器人分配至待服務區域。我們尤其關注適用于大規模多機器人團隊的“容錯性方法”。我們引入一種基于圖的建模框架用于多機器人資源分配問題，該框架在表征“區域間關系”與“獎勵模型”方面具有前所未有的豐富性。首先，針對“多智能體覆蓋控制問題”，通過圖神經網絡（GNN）引入“基于圖的計算方法”，其利用學習型智能體間通信策略，在性能與可擴展性上顯著提升。隨后，研究需要顯式協同的“復雜多任務場景下多機器人任務分配問題”，提出一種“基于網絡流的規劃方法”，可在數秒內為大規模問題生成高質量解。進一步將該方法擴展至在線場景，支持任務失敗與意外觀測時的動態重規劃。實證研究表明，這些建模方法與算法通過挖掘多機器人問題中的本質圖結構特征，實現了性能突破并推動領域技術前沿發展。

圖：任務圖（底部）展示任務間優先關系。高亮部分為任務子集，顯示“聯盟職能”（紅色）與“優先關系”（藍色）。例如，在執行“運輸建筑材料”任務前，機器人需在布滿碎片的工地“尋路或清障”。路徑質量直接影響團隊運輸效率；而運輸表現（如材料損毀情況）將決定后續“施工任務”的執行速度與質量。?

第一章將本研究置于“多機器人資源分配”領域框架內。首先，提出多機器人資源分配領域內的問題分類體系，沿著“任務表征抽象度”維度梳理問題模型及其對應研究方法。隨后，深入綜述與“多機器人覆蓋控制”及“多機器人任務分配”密切相關的文獻，這些成果為本研究提供了核心理論支撐。??

??第二章《基于圖神經網絡的多機器人系統覆蓋控制》提出一種創新方法，解決“感知半徑受限條件下的多機器人覆蓋控制”問題。相較于文獻常用基準控制器，該方法通過智能體間通信機制顯著提升控制器的性能與魯棒性。為實現這一目標，在機器人間通信網絡上部署圖神經網絡（GNN），訓練其預測集中式全知控制器的輸入指令，從而生成能夠通過智能體通信應對復雜覆蓋控制場景的控制器。實驗證明，該控制器性能顯著超越基準方法，且具備優異的可擴展性與泛化能力。首次構建基于全球城市真實興趣點特征的覆蓋控制問題數據集，并用于算法驗證。這是圖神經網絡學習型控制器在多機器人覆蓋控制領域的首次應用，展現出巨大潛力。??

??第三章《具有任務優先關系的多機器人協同與協作》針對“多機器人任務分配（MRTA）”問題提出新型建模框架與求解方法體系。首次將“優先級約束”與“多機器人任務”納入MRTA問題，構建名為“任務圖”的建模框架——以圖節點表示任務，邊表示任務間優先級關系。該框架包含的“獎勵模型”能通過豐富函數空間表征關聯任務性能間關系及任務分配聯盟規模與任務績效間關系。基于此模型，開發出利用網絡流優化的任務分配解決方案，其求解速度較現有方法提升數個量級，且計算復雜度與任務執行機器人數量無關，可擴展至無限規模團隊。實驗表明，該方法在保證解質量的同時實現計算效率突破，為任務分配建模框架作出根本性貢獻。?

在第四章中，拓展了多機器人任務分配（MRTA）方法，提出《在線環境下的多機器人優先關系協同與協作》。本章沿用相同“任務圖”模型與“基于流網絡的求解方法”，將其置于在線框架以提升系統魯棒性與性能，并通過高保真仿真器驗證方案有效性。核心在于，在原有MRTA問題中引入“不確定性”考量——任務可能隨機失敗或產生求解器未預期的隨機獎勵。依托流網絡方法的高速求解優勢，以迭代方式重構求解流程，使系統能夠基于已完成任務的獎勵觀測實時重規劃。該方法顯著提升了存在環境不確定性時的規劃性能，甚至因解空間擴展在零誤差條件下進一步優化結果。在高保真城市環境多智能體仿真器中驗證了該在線方法及離線流網絡方法，其中任務獎勵基于仿真器內物理現象量化。實驗表明，該建模方法能有效預測高不確定性復雜任務的性能表現，且相較文獻方法具有顯著優勢。在線框架為原有方案注入魯棒性，并將性能提升至接近最優水平，為任務分配領域持續研究提供了極具前景的框架。?

精確的車輛分類在民用交通管理系統與國防安全措施等領域至關重要。許多機構長期依賴傳統頻域信號處理方法完成基于傳感器的車輛分類任務。近年來，隨著機器學習與深度學習的突破，各機構開始重新評估現役傳感器系統。通過將機器學習模型與神經網絡集成到現役傳感器系統中，這些機構希望提升車輛分類器的準確性。本研究收集了"重型"與"輕型"車輛的地震、聲學與磁力數據。利用頻域數據訓練機器學習模型進行二元分類，同時使用時序數據訓練神經網絡。結果顯示，兩種方法在區分車輛類型時均表現出高精度，平衡準確率超過90%。盡管頻域數據平均展現出更高平衡準確率，但神經網絡使用時序傳感器信號所體現的分類能力表明，需深入研究深度學習替代傳統頻域信號處理的潛力。

國防機構與情報組織長期關注如何通過隱蔽方式識別、追蹤并分類目標車輛。此類系統在邊境安全與預警防御領域尤為重要。由于部署機構通常無法直接接觸傳感器系統所針對的目標車輛，缺乏預采集數據導致算法設計與分類模型訓練面臨困難。現有數據集常存在類別不平衡且缺乏準確的地面真實標簽。

某對遠程傳感器車輛分類系統有重大利益關系的機構已識別多個現役傳感器系統，認為其可能受益于機器學習或深度學習方法的整合。該機構特別關注其當前車輛分類信號處理技術是否可通過前沿深度學習框架實現顯著提升。

本研究利用為期多天的車輛部署活動中采集的傳感器數據。傳感器收集了地震、聲學與磁力現象數據，專用于車輛分類任務。數據包含必要的標注信息，如部署傳感器的GPS坐標與測試車輛類型。需分類的目標車輛分為重型與輕型兩類，其中"重型"類別車輛在公共道路罕見，故公開數據集中通常無此類樣本。

盡管本研究的動機源于單一機構需求，但所提出的研究問題對相關應用領域研究者具有普遍價值。當前基于傳感器的車輛分類系統應用場景涵蓋民用收費道路系統至國家邊境防御措施。

本研究核心目標是分析經典機器學習模型與現代深度學習網絡的分類能力。利用贊助方傳感器提供的地震、聲學與磁力原始數據執行車輛分類任務，隨后通過模型性能分析為相關方提供支持新產品采購或未來研發決策的依據。

本文結構如下：第二章概述相關背景知識；第三章詳述選定模型與網絡的訓練驗證流程及評估方法；第四章展示測試數據上的模型性能；第五章總結研究結論并提出未來研究方向。

過去幾十年來，軍事研究人員開發了基于人類感知的搜索模型，并將其應用于傳感器設計和實施的軍事和商業領域。這些模型主要是針對靜態圖像創建的，如果給觀察者無限的時間來做出瞄準決策，它們能準確預測靜止目標和靜止傳感器系統的任務性能。為了考慮必須在較短時間內做出決策的情況，我們開發了限時搜索模型來描述任務性能如何隨時間變化。最近，該模型又有了新的變化，以適應動態目標情況和動態傳感器情況。后者是為模擬車載傳感器的性能而設計的。在此，該模型被用于優化草叢中緬甸蟒的近紅外搜索傳感器配置，包括靜態圖像和移動傳感器平臺錄制的視頻。通過將已建立的動態傳感器模型與相機矩陣理論相結合，可以利用測量到的靜態人類感知數據來優化傳感系統選擇和傳感器操作，包括傳感器指向角、高度和平臺速度，從而最大限度地提高人類從移動傳感器平臺探測近距離地面目標的搜索性能。為了說明這一點，將這一方法應用于從移動傳感器平臺檢測近紅外緬甸蟒蛇。

數字孿生技術以虛擬工程模型、計算機仿真和實時現場數據流為基礎，實現下一代設計和預測性維護。數字孿生是一個基于計算機的高保真模型集合，可根據運行周期、輸入特征參數和物理工廠的數據通信預測動態系統的性能。產品生命周期管理（PLM）的重要性與日俱增，它是虛擬設計流程的核心，而數字孿生工具集正好符合這一新興架構。利用數字孿生資源，產品設計流程可以得到推進，不再需要進行持續的物理原型設計、可靠性測試和過時的維護實踐，也不再需要為此付出成本。數字孿生虛擬工具可在設計周期早期改進產品性能評估，從而為組織實體節省人力。個人、企業和政府機構對移動性的需求要求對產品設計給予細致的關注。隨著地面車輛在電氣組件和推進混合方面的復雜性不斷增加，數字孿生在預測、理解和設計車輛系統方面發揮了重要作用。將流式現場數據與數字孿生估算結合起來的能力為診斷和預報方法提供了強大的工具。

在該研究項目中，探索、開發了數字孿生技術，并將其應用于越野地面車輛的設計工程研究和預測性健康維護。研究目標包括將地面車輛部件的數學模型集成到數字孿生中，將數字孿生應用于車輛設計，研究預測性維護方法，以及創建兩項調查，以衡量數字孿生技術的實用性和時間節省指標。通過在 MATLAB/Simulink/Simscape 中對輪式和履帶式車輛進行建模，可以組裝一個 14 自由度的虛擬車輛系統，該系統包括車身動力學、發動機曲線、車輪運動學、傳動系統和懸掛特性，由虛擬駕駛員和環境輸入進行駕駛。數字孿生工具為克萊姆森大學 VIPR-GS 中心的貿易空間分析研究提供了幫助。通過將 6 種異常情況播入虛擬模型，并利用基于神經網絡的統計算法，將機器學習的預測性維護應用于越野數字孿生系統。在數值研究中，預測性維護框架利用了總共 275 次模擬中的 176 個記錄信號，成功預測了 92% 的訓練驗證結果和 40% 的未測試復合異常的準確性。對克萊姆森大學國際汽車研究中心（CUICAR）校園內的 DO13/14 車輛工程團隊進行了有用性和時間節省評估指標調查，結果顯示數字孿生的有用性得到了積極的李克特量表響應，在模型組織和設計驗證方面的優勢最大。這些研究探索了數字孿生技術的優勢和機遇，并在 VIPR-GS 中心進行了部署。鑒于人們對數字工程設計方法的認識不斷提高，數字孿生代表著未來許多工作的基石。

圖 1.1： 系統工程設計流程

圖 1.3：物理和數字孿生互動與交流。

圖 2.2： 數字孿生系統與物理地面飛行器的運行配置，以及傳感器、執行器和控制系統與硬件在環實驗室系統的相似之處。

本論文旨在解決在工業相關場景中為機器人生成任務計劃的難題。隨著小批量生產的增加，企業要求機器人經常為新任務重新編程。然而，只有在大規模生產時，維持一支具備特定編程技能的操作員團隊才具有成本效益。自動化程度的提高將目標定位在人類與機器人共享工作環境的企業，擴大了制造業的應用范圍。為此，需要通過任務計劃來控制機器人，從而安排和優化行動的執行順序。本論文的重點是生成反應靈敏、透明、可解釋、模塊化和自動合成的任務計劃。這些任務計劃可提高機器人的自主性、容錯性和魯棒性。此外，這種任務計劃還能促進與人類的合作，實現計劃的直觀呈現，并使人類有可能在運行時提示指令，以修改機器人的行為。最后，自主生成減少了操作員為機器人編程所需的編程技巧，并優化了任務計劃。

本論文討論了使用行為樹（BT）作為機器人任務計劃的策略表示。論文比較了行為樹和有限狀態機（FSM）的模塊性，認為行為樹在工業場景中更為有效。本論文還分別使用遺傳編程法和從演示中學習法探索了自動和直觀生成 BT 的方法。所提出的方法旨在為移動操縱任務高效地進化 BT，并允許非專業用戶直觀地教授機器人操縱任務。本論文強調了用戶體驗在任務解決中的重要性，以及用戶體驗如何使進化算法受益。最后，論文提出了使用以前從演示中學到的 BT 來干預無監督學習過程的方法。

圖像壓縮算法是圖像處理領域中媒體傳輸和壓縮的基礎。在其誕生的幾十年后，諸如JPEG圖像編解碼器等算法仍然是行業標準。在壓縮領域，一個值得注意的研究課題是深度學習（DL）。本文探討了理想圖像壓縮和物體檢測（OD）應用的DL模型的優化。

要優化的DL模型是基于一個現有的壓縮框架，即CONNECT模型。這個框架將傳統的JPEG圖像編解碼器包裹在兩個卷積神經網絡（CNNs）中。第一個網絡，ComCNN，專注于將輸入的圖像壓縮成一個緊湊的表示，以輸入到圖像編解碼器。第二個網絡，RecCNN，著重于從編解碼器中重建輸出圖像，使之與原始圖像盡可能相似。為了提高CONNECT模型的性能，一個名為Optuna的優化軟件包裹了該框架。從每個CNN中選擇超參數，由Optuna進行評估和優化。一旦CONNECT模型產生了理想的結果，輸出的圖像就被應用于YOLOv5 OD網絡。

本文探討了DL超參數對圖像質量和壓縮指標的影響。此外，檢測網絡將為圖像壓縮對計算機視覺應用的影響提供背景。