CN119416413A 参数优化方法、装置和电子设备 （深圳引望智能技术有限公司）

道万科城社区华为公司华为总部办公性能指标的第一组数值为第一业务基于待调参能指标的数值变化是由待调参数从第二数值变为第一业务基于待调参数的第二数值在第二时2获取第一性能指标的第一组数值，所述第一性能指标的第一组数根据所述第一性能指标的第一组数值和所述第一性能指标性能指标的第二组数值为所述第一业务基于所述待调参数的所述第二数值在第二时间段获取所述第一时间段内第二性能指标的第一组数值，所述第根据所述第二性能指标的第二组数值和所述第二性能指标的第一组指标的第二组数值为所述第二业务基于所述待调参数的所述第二数值在所述第二时间段在所述第二性能指标的数值变化未超过恶化限制阈值时，根据3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征根据第一假设对所述第一性能指标的第一组数值的平均值、以在假设检验通过时，确定所述第一性能指标的数值变化是由所述根据所述第一性能指标的第一组数值和所述第一性能指标在所述第一性能指标的方差变化处于所述预设范围时，根据所述第一数根据第二假设对所述第一性能指标的第一组数值的方差、在所述第一性能指标的数值变化并非由所述待调参数从所述第二数值变为所述第一7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，3调整所述第一数值到所述待调参数的第三数值，以使在根据所述第一数值对所述待调参数进行优化时，记录优指标通过假设检验但第二性能指标未通过假设检验时所述所述第一获取单元用于：获取第一性能指标的第一组数值，所述第一性所述处理单元用于：根据所述第一性能指标的第一组数值和所述第一性获取所述第一时间段内第二性能指标的第一组数值，所述第根据所述第二性能指标的第二组数值和所述第二性能指标的第一组指标的第二组数值为所述第二业务基于所述待调参数的所述第二数值在所述第二时间段在所述第二性能指标的数值变化未超过恶化限制阈值时，根据根据第一假设对所述第一性能指标的第一组数值的平均值、以在假设检验通过时，确定所述第一性能指标的数值变化是由所述根据所述第一性能指标的第一组数值和所述第一性能指标在所述第一性能指标的方差变化处于所述预设范围时，根据所述第一数4根据第二假设对所述第一性能指标的第一组数值的方差、在所述第一性能指标的数值变化并非由所述待调参数从所述第二数值变为所述第一调整所述第一数值到所述待调参数的第三数值，以使在根据所述第一数值对所述待调参数进行优化时，记录优指标通过假设检验但第二性能指标未通过假设检验时所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述控制装置执行5[0003]影响自动驾驶业务端到端性能的因素主要包括硬件算力、内存带宽、操作系统数优化算法调节相关参数成为当前较为主流的参数[0004]在使用参数优化算法进行参数优化时，通常会选择一个参数作为优化时的参考6后的待调参数的数值对待调参数继续优化，有助于提性能指标为与第一业务关联的CPU使用率，第二性能指标为与第一业务关联的图形处理器率，第二性能指标的第二组数值平均值为50则恶化限制阈值可以为5若第二性能指标的第一组数值平均值为55则第二性能指标的数值变化未超过恶化限制阈值，若第二7第一性能指标的数值变化可以评估第一性能指标的优化程度或8[0031]在上述技术方案中，可以通过降低第一性能指标抖动实现对第一性能指标的优一性能指标的第一组数值的方差、以及第一性能指标的第二组数值的方差进行假设检验；[0038]示例性地，第一设备的运行结果包括第一业务的运行结果和/或第二业务的运行9[0045]在上述技术方案中在参数优化过程中，记录异常的待调参数的数值和/或导致异第一性能指标的第一组数值的方差、以及第一性能指标的第二组数值的方差进行假设检的自动驾驶功能的进程和/或线程的集合。该通信中间件可以是机器人操作系统(robotoperatingsystem，ROS)、汽车开放系统架构通信管理模块(automotiveopensystem分布的位置和形态。常将一般的正态变量X通过Z变换转化成标准正态变量Z(或称Z统计[0077]可以理解的是，根据标准正态分布和t分布的性质可知，z值和t值包括正值和负随机变量均服从标准正态分布，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成新的这两个独立的卡方分布除以各自的自由度以后的比率的分布规律搜索类算法包括粒子群优化算法、模拟退火算法，强化学习算法包括近端策略优化可以包括自动驾驶软件系统110和自动驾驶硬件平台120。自动驾驶软件系统110包括自动载应用服务(in_carapplication_server，ICAS)控制器，车身控制器(bodydomain优化系统200包括中间件/OS调度模块210、待调优业务220、检验模块230和优化算法模块进行优化计算。进一步地，优化算法模块240将计算后的待调参数的优化数值配置给中间执行上述步骤，直至优化算法模块240输出优化算法收敛时对应的待调参数的最终优化数一定范围的指标；恶化限制阈值指示在对待调指标或待优化指标)的恶化不能超过的数值；单次迭代时长为参数优化算法进行一次迭代[0094]其中，恶化限制阈值可以为待调参数调节前恶化限制指标数值的±10或者±能指标的第一组数值平均值为55则该性能指标的数值变化未超过恶化限制阈值，若该配置用于对搜索待调参数的数值时在连续空间搜索还是在离散空[0106]示例性地，上述中间件/OS调度模块210可以设置在图1所示的通组数值为第一业务在第二时间段内基于待调参数的第二数值[0119]在一些可能的实现方式中，待调参数的第二数值可以为未进行参数优化时的数合并后的方差，δ表示第一性能指标的第二组数值的样本均值与第一性能指标的第一组数[0134]可以理解的是，对于检验统计量和δ的大小可以表征第一性的差值与δ之间的大小关系是否满足原假设，可以确定第一性能指标的优化程度或劣化程第一组数值的个数和第一性能指标的第二组数值的个数相同时，可以基于检验统计量进行假设检验。[0140]在表1中第3行或第4行表示的假设检验方式应用于确定第二性能指标的数值变化的第一组数值的样本和第二性能指标的第二组数值的样本合并后的方差，δ表示第二性能指标的第二组数值的样本均值与第二性能指标的第一组数值的样本均参数从第二数值变为第一数值时，第二性能指标的数值增大幅度未超过恶化限制阈值δ,也概念与第二性能指标的第一组数值的样本和总体[0145]示例性地，在自动驾驶软件系统中，CPU可能与人工智能核心(artificial[0151]对于检验统计量n表示第一性能指标的第一组数值的样本容量，S2表示第一性能指标的第一组数值的样本方差，σ2表示第一性能指标的第一组数值的总体方值的改变不会导致第一性能指标的指标抖动增大，则可以取原假设为备择假设为拒绝域为x2之x⃞(n-1)。进一步地，若不满足x2≥x⃞(n-1),则原假设o2s成假设检验通过，可以根据该待调参数的第一数值对待调参数继续优化。若满足[0152]对于检验统计量n1表示第一性能指标的第二组数值的样本容量，n2表示第n2_1)表示根据自由度n1_1、自由度n2_1和置信度a查F分布表得到的F值。其中，a可以取参数的数值的改变不会导致第一性能指标的指标抖动增大，则可以取原假设为备待调参数确定出的超出设定范围的数值、第一性能指标未通过假设检验时待调参数的数[0162]图4示出了本申请实施例提供的参数优化装置400的示意性框图，该装置400可以参数的第一数值在第一时间段内运行时产生的，第一性能指标与第一业务的性能相关联，[0164]可选地，第一获取单元410还用于：获取第一时间段内第二性能指标的第一组数[0165]可选地，处理单420元用于：根据第一假设对第一性能指标的第一组数值的平均性能指标的数值变化是由待调参数从第二数值变为第[0167]可选地，处理单元420还用于：根据第二假设对第一性能指标的第一组数值的方性能指标通过假设检验但第二性能指标未通过假设检验时待调设置在与检验模块230和优化算法240连接的一个模块中。上述第一获取单元410和处理单单元的功能的过程。此外，还可以是针对人工智能设计的硬件电路，其可以理解为一种ASIC，例如神经网络处理单元(neuraln