4、基于强化学习模型的智慧城市认知计算系统动态决策控制

基于强化学习模型的智慧城市认知计算系统动态决策控制

1. 引言

随着计算软硬件的进步、大数据和机器智能的快速发展，认知计算在学术界和工业界受到了广泛关注。在学术领域，IEEE 将认知计算定义为一个多学科的研究和应用领域，它借鉴多个学科的技术来构建具有类似人类大脑思维能力的机器。在工业界，IBM 开发的 Watson 认知系统能够分析和处理自然语言，并在无指导的情况下从文本中学习。

大量的非结构化数据需要新的创新方法来处理，研究人员认为需要一种新型系统。认知科学与物联网的融合形成了“认知物联网（CIoT）”。例如，当司机首次在城市中驾驶时，智能的 CIoT 会自动为其提供前往目的地的最短且车流量最少的路线。

数据科学和智能系统的发展为智慧城市应用带来了创新解决方案，深度学习（DL）尤其使智慧城市受益。DL 包括解释、理解、学习、决策等多个方面，能够让网络进行描绘、学习和推理。认知技术旨在复制和数字化人类的学习过程，使机器能够抽象地看待世界，有助于评估机器学习模型的性能。

本研究旨在解决智慧城市中基于认知计算技术的数据适应性和可持续性问题。主要贡献包括：提出认知计算的基础创新，如强化学习模型；引入基于强化学习模型的动态控制模型，用于实时数据处理应用。

2. 智慧城市应用

智慧城市由多个元素组成，其应用通常包含四个组件：数据收集、传输与接收、存储和评估。
- 数据收集 ：特定应用的数据收集推动了各行业传感器的发展。
- 数据传输 ：可通过 4G、5G 技术、城市 Wi-Fi 网络等将数据从收集设备传输到云端进行存储和分析。