虛擬士兵的智能記憶模型研究

徐義文，張 力，慕曉冬，殷小靜

（第二炮兵工程學院 四系，陜西 西安710025）

0 引 言

部隊傳統(tǒng)的訓練和演習方法不僅需要花費巨額資金，而且要承擔人員傷亡的風險，因此，傳統(tǒng)軍事訓練難以對所有的假想情況進行有效模擬［1］。近年來，虛擬人技術(shù)的出現(xiàn)為解決上述問題提供了新方法、新途徑，為進一步增強軍事訓練仿真的實效性開辟了新的道路。

虛擬士兵是士兵在虛擬戰(zhàn)場中的三維幾何特性與行為特性的表示，是軍事仿真的重要組成部分。虛擬士兵是虛擬人技術(shù)的一種典型應用，良好的虛擬士兵模型可以大大增強系統(tǒng)的逼真性和沉浸感，甚至達到事半功倍的效果。如何在實時虛擬環(huán)境中創(chuàng)建具有真實感的智能行為與運動能力的自主虛擬人已成為計算機、虛擬現(xiàn)實及相關(guān)技術(shù)學科領(lǐng)域中一項富有挑戰(zhàn)性的研究工作［2］。鑒于軍事仿真領(lǐng)域的特殊性，虛擬士兵模型的真實度和可信度比其他類型的虛擬人要求更高，只有這樣才能達到令人滿意的效果。

1 相關(guān)工作

目前針對虛擬士兵的研究可以歸結(jié)為兩方面：幾何建模和行為控制。對于前者，文獻 ［3］和文獻 ［4－5］分別運用MDL模型和骨骼動畫技術(shù)實現(xiàn)了對虛擬士兵基本動作的仿真。對于后者，文獻 ［6］研究了虛擬士兵的失能模型，并提出了基于模糊規(guī)則的最佳攻擊目標選擇算法，文獻 ［7］則針對如何提高虛擬士兵外觀的多樣化進行了重點研究。

現(xiàn)有的虛擬士兵模型缺少對記憶和遺忘的研究，使得虛擬士兵難以表現(xiàn)出與人類相近的記憶和遺忘行為。如果虛擬士兵在復雜的虛擬戰(zhàn)場中不具有記憶能力，其感知獲得的信息無法及時保存，其他行為就難以繼續(xù)；如果不具有遺忘能力，相反，總是 “過目不忘”，其行為的真實性也必然令人懷疑。總之，不具有記憶和遺忘能力的虛擬士兵是不完整的、缺少說服力的。因此，需要為虛擬士兵設計符合人類記憶和遺忘規(guī)律的記憶模型。

在虛擬智能體的研究中，一些學者進行了相關(guān)研究，并取得了一定的成果。文獻 ［8］將記憶模型引入到人工魚的建模中，豐富了人工魚的認知行為；文獻 ［9－10］在自主虛擬人的感知模型時構(gòu)建了基于環(huán)形隊列的記憶模型；文獻 ［11］構(gòu)建了虛擬自主汽車的真假記憶庫模型；文獻［12］則提出了基于鏈表的記憶模型。

上述記憶模型側(cè)重于在虛擬智能體內(nèi)部實現(xiàn)單純的信息存儲和刪除功能，是對記憶和遺忘的簡單模擬。存在的主要問題是模型的結(jié)構(gòu)不夠完善，缺少對記憶信息之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和存儲結(jié)構(gòu)的研究，也沒有對記憶信息的遺忘和調(diào)用過程進行探討。為此，本文從生物的記憶和遺忘原理出發(fā)，在擴展記憶系統(tǒng)模型的基礎上，提出了一個較為完整的智能記憶模型設計方案。

2 記憶原理與遺忘特性

記憶的基本模型包括瞬時記憶、短時記憶、長時記憶3種類型［13］，如圖1所示。其中，瞬時記憶是感知信息的短時存儲，在整個認知過程中起到濾波器的作用；短時記憶由當前頭腦中的信息組成，長時記憶則存儲著主體關(guān)于世界的一切經(jīng)驗和知識。

圖1 基本記憶模型

R.Atkinson［14］等在基本模型的基礎上進行了擴展，加入了對記憶過程進行控制的記憶控制器，如圖2所示。

圖2 記憶系統(tǒng)擴展模型

與記憶的保持相對應的是，大腦具有天生的 “遺忘”機制。德國心理學家艾賓浩斯經(jīng)過長期研究發(fā)現(xiàn)了人類遺忘的一般特性：

（1）遺忘在學習之后立即開始，并且每次學習所用去的時間與記憶衰減的時間間隔相比要小得多，為此，在學習期間自然衰減的作用可忽略不計；

（2）遺忘的進程不是均勻的，而是保持 “先快后慢”的原則；

（3）不同個體和記憶材料的遺忘曲線不同。

3 記憶模型的建立

由于生物記憶與計算機系統(tǒng)的存儲形式相似，各種記憶形式能在計算機上獲得良好的實現(xiàn)，這就使得記憶原理在計算機系統(tǒng)中的應用成為可能［15］。從信息加工的角度看，記憶包括3個基本過程：信息進入記憶系統(tǒng)－編碼，信息在記憶中存儲－保持，信息從記憶中提取出來－提取。

3.1 記憶信息的定義和編碼

為了便于實現(xiàn)對記憶信息的編碼，首先需要對記憶信息進行合理的分類。依據(jù)虛擬士兵記憶內(nèi)容的不同，本文將記憶信息分為五大類：實體信息、環(huán)景信息、路徑信息、任務信息、規(guī)則知識。

定義1 記憶強度M（memory degree）是描述虛擬士兵對信息的記憶程度的量，表示當前能調(diào)用的記憶信息占完整信息的比重，M∈ ［0，1］。由于瞬時記憶和短時記憶存儲時間都很短，在其作用期間，可以認為它們的記憶強度保持不變，即假定兩種記憶在有效期內(nèi)有M＝1。

定義2 記憶信息元MIC（memory info cell）是記憶系統(tǒng)中最小、最基本的信息單位，是各類記憶信息共有屬性的集合，其編碼形式為

MIC＝＜ID，Tc，S，Q，Content，M，tag，Rc，n＞式中：ID——MIC的存儲編號；Tc——創(chuàng)建時間，S＝｛Entity，Scene，Path，Mission，Rule｝——記憶信息的類型；Q＝ ｛instant，short，long｝——MIC的存儲時間類型；Content——MIC包含的具體內(nèi)容，是MIC最重要的部分，不同的信息類型決定了Content的內(nèi)部結(jié)構(gòu)；M——MIC的記憶強度；tag——標志位，在不同的記憶存儲類型中，該標志位具有不同的含義：對瞬時記憶 （Q＝instant），tag為關(guān)注標志位；對短時記憶 （Q＝short），tag為激活標志位；對長時記憶 （Q＝long），tag則為調(diào)用標志位；Rc——MIC的記憶最大存儲容量，Content包含的信息量不能超過該值，否則超出的部分會進入一個新建的MIC單元；n——MIC的激活或調(diào)用次數(shù)。

定義3 記憶信息包 （memory info package，MIP）是由若干個相同類型的MIC組成的集合，其編碼形式為

式中：ID——MIP的存儲編號，Tp——MIP的創(chuàng)建時間，Rp——MIP的最大存儲容量，MICSet＝ ｛MIC1，MIC2，…，MICh｝（Rp≥h≥0）為包含的MIC的集合。

定義4 記憶信息庫 （memory info database，MID）是由若干個相互關(guān)聯(lián)的MIP組成的集合，其編碼形式為

式中：ID——MID的存儲編號，Td——MID的創(chuàng)建時間，Rd——MID的最大存儲容量，MIPSet＝ ｛MIP1，MIP2，…，MIPn｝（Rd≥n≥0）——包含的 MIP的集合。

3.2 記憶信息的分層存儲結(jié)構(gòu)

由于瞬時記憶和短時記憶的存儲時間非常短，且信息的更新非常頻繁，因此對這兩種記憶信息采用槽式存儲結(jié)構(gòu)，用時間控制器控制信息存入或退出槽道的順序，便于更新和訪問。槽式結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 槽式存儲結(jié)構(gòu)

相比之下，長時記憶的存儲時間最長。因為長時記憶是記憶系統(tǒng)中記憶能力最強、記憶信息最多、結(jié)構(gòu)最復雜的記憶，且信息之間常常是相互關(guān)聯(lián)的。為此M.R.Quillian［14］等提出了長時記憶的層次網(wǎng)絡模型，按照概念的級別建立信息的層次結(jié)構(gòu)。但是這種模型是靜態(tài)的，難以描述記憶信息的動態(tài)變化過程。為此，借鑒層次網(wǎng)絡模型思想，本文采用廣義樹結(jié)構(gòu)存儲長時記憶信息，既能構(gòu)建較為清晰的信息脈絡，使信息之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系層次分明，又便于實現(xiàn)信息的及時擴充更新和其他操作。

存儲記憶信息的廣義樹就是廣義記憶樹（general memory tree，GMT），用GMT＝ ｛r，T1，T2，…，Tw｝表示，其中r為根結(jié)點，Ti為其中第i棵子樹，w≥0為子樹的個數(shù)。GMT的創(chuàng)建時間用根結(jié)點的創(chuàng)建時間來表示。樹中每個結(jié)點的度是任意的，這樣可以使得相互關(guān)聯(lián)的信息盡可能地保存在相近的位置。GMT的結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 GMT結(jié)構(gòu)

若干個GMT集合在一起便是廣義記憶森林 （general memory forest，GMF）。用符號可表示為：GMF＝｛GMT1，GMT2，…，GMTm｝，其中 m≥0為 GMT的個數(shù)。GMT在GMF中按照其創(chuàng)建時間的先后進行排列，便于后續(xù)對信息的快速搜索。GMF的結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 GMF結(jié)構(gòu)

4 記憶控制器

記憶控制器的作用是建立記憶信息存儲時限的轉(zhuǎn)換規(guī)則，為模擬遺忘行為提供相應的信息刪除算法，并為完成記憶信息的提取和調(diào)用提供較為簡單、有效的實現(xiàn)算法，是智能記憶模型不可或缺的組成部分。

4.1 記憶轉(zhuǎn)換規(guī)則

根據(jù)記憶原理可知，瞬時記憶存儲時間非常短，遺忘非常快，只有少部分得到持續(xù)關(guān)注的瞬時記憶元才能轉(zhuǎn)換為短時記憶元；短時記憶元經(jīng)過多次學習，達到一定閾值時則轉(zhuǎn)換為長期記憶元；長時記憶元若被記憶系統(tǒng)調(diào)用，該長時記憶元則被添加到為短時記憶中。給瞬時記憶元添加關(guān)注時間變量ta，當其關(guān)注標志位tag變?yōu)?時，ta開始計時。記Ta為瞬時記憶關(guān)注時間閾值，Nk為短時記憶激活次數(shù)閾值，則存儲類型之間的轉(zhuǎn)換規(guī)則為：

4.2 遺忘規(guī)則

對瞬時記憶和短時記憶而言，由于不具有明顯的遺忘過程，可以根據(jù)其作用的時間來判定是否將其遺忘。對瞬時記憶元，當其關(guān)注標志位tag為0時，表明當前未獲得關(guān)注，則刪除該記憶；對短時記憶元而言，當其激活標志位tag為0時，表明當前處于未被激活狀態(tài)，該信息沒有被使用，則刪除該記憶。

長時記憶存儲時間較長，遺忘過程比較緩慢，只有當其記憶強度低于一定閾值時，才能判定該記憶被遺忘。根據(jù)遺忘機理，構(gòu)建相應的遺忘函數(shù)如下

式中：M1、M2——t1、t2時刻的記憶強度，α——與個體有關(guān)的個性衰減因子，β——與記憶信息類型有關(guān)的衰減系數(shù)。根據(jù)實際情況，該遺忘函數(shù)應當滿足條件

當虛擬士兵對記憶信息進行調(diào)用時，該信息的記憶強度將會呈現(xiàn)階躍式增長。為簡化計算，分別記Mn、Mn＋1為第n次和第n＋1次調(diào)用時的記憶強度，對應的時間分別為tn和tn＋1，記Mt為t時刻的記憶強度，對tn≤t＜tn＋1有Mt的表達式為

令△M＝μ（1－Mn），則△M表示經(jīng)過第n次調(diào)用后記憶強度的增量。其中 （1－Mn）為當前最大的記憶強度增量，μ為強度激活系數(shù)，且滿足μ∈ （0，1］。

在此基礎上，構(gòu)建長時記憶的遺忘算法如下：

步驟1 初始化M0、βi（i＝1，2，3，4，5）、α、μ；

步驟2 將記憶信息輸入GMT的對應結(jié)點，并構(gòu)造GMF；

步驟3 更新各葉子結(jié)點的M值，若tag＝0，則按照式 （1）計算M；若tag＝1，則按照式 （2）計算M；

步驟4 遍歷記憶樹的各個葉子結(jié)點，若有M＜Mz，其中Mz為遺忘強度閾值，則刪除該葉子結(jié)點；若分支結(jié)點包含的葉子結(jié)點為空，則刪除該分支結(jié)點，以此類推；

步驟5 更新GMT的各結(jié)點信息，返回步驟3。

針對葉子結(jié)點被刪除而有可能刪除其父結(jié)點的情況，本文考慮3種 （如圖6所示）：

（1）被刪結(jié)點具有不止一個的兄弟葉子結(jié)點或兄弟普通結(jié)點，則直接刪除該葉子結(jié)點。

圖6 葉子結(jié)點被遺忘的3種情形

（2）被刪結(jié)點只有一個兄弟普通結(jié)點，而沒有兄弟葉子結(jié)點，則用兄弟普通結(jié)點來替代其父結(jié)點；

（3）被刪結(jié)點只有一個兄弟子結(jié)點而沒有普通結(jié)點，則用它的兄弟葉子結(jié)點來取代它的父結(jié)點。

4.3 記憶信息的提取

人類所謂的 “回憶”現(xiàn)象實質(zhì)上是對記憶信息的搜索和調(diào)用。這一過程的實現(xiàn)就是在長時記憶存儲系統(tǒng)中搜索信息的唯一標識ID，然后調(diào)用該ID對應的信息。依據(jù)目標ID的創(chuàng)建時間找到與其臨近的GMT，然后針對GMT使用寬度優(yōu)先算法可以保證找到目標結(jié)點。該算法描述如下：

步驟1 令N為初始結(jié)點的列表；

步驟2 若N為空，則退出并返回失敗信號；

步驟3 令當前結(jié)點r為N中第一個結(jié)點，然后將r從N中移出；

步驟4 若r為目標結(jié)點，則退出并返回成功信號；步驟5 否則，將r的子結(jié)點插入到N的末尾，然后返回步驟2。

4.4 算法驗證

通過Matlab工具對上述遺忘算法進行了仿真實驗，仿真的結(jié)果如圖7－圖9所示。

通過上述計算，可以看到不同的記憶類型和個性因子具有不同的遺忘曲線，并且記憶在遺忘的過程中如果得到學習，其記憶強度會階躍式增加，這與艾賓浩斯的遺忘特性基本上能夠吻合。

圖9 經(jīng)過t＝50和t＝100兩次學習的遺忘曲線

5 結(jié)束語

本文針對虛擬士兵建模的需要，在分析現(xiàn)有記憶模型不足的基礎上，對記憶信息進行了合理分類，構(gòu)建了記憶信息的編碼、存儲結(jié)構(gòu)和提取算法，并根據(jù)人類遺忘的特點，構(gòu)造了記憶的遺忘算法，最后通過Matlab工具對算法進行了驗證。結(jié)果表明該算法與實際情況基本相符，為進一步提高虛擬士兵的真實度和可信度提供了有益的借鑒。但是針對記憶信息的提取算法還有待于進一步改進，以期進一步減少計算消耗，提高搜索效率。

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