"人工鱼"自学习方法研究

“人工鱼”利用人工生命方法创作计算机动画。为了进一步提高动画角色的自适应能力，该文将人工神经网络方法和基于时间差分方法TD的强化学习相结合，建立了“人工鱼”的自学习模型，控制人工鱼的行为。该实验表明该“人工鱼”自学习系统可以使“人工鱼”成为更加自主和智能的角色。     

人工鱼局部运动规律模型与模型的随时连续切换

较好地解决了画色多运动规律模型随时连绩切换难题，提出了一套人工鱼的局部运动规律建模与模型的随时连续切换方法。基于该方法开发了一个人工鱼社会行为系统，该系统能表现鱼的多种生命习性和智能行为。它能无限广义循环运行，有良好的人机交互性能。而且系统中鱼的外观、运动和行为在视觉上令人信服、逼真，不会出现动画角色“突变”、“突失”、“跳变”不佳视觉效果。提出的局部运动规律建模与模型的随时连续切换的思想方法对开发高效的、无限广义运行的、交互式的人工动物行为系统、动画系统有良好的借鉴作用。     

“人工鱼”及虚拟海底世界建模方案

“人工鱼”的动画建模方案 为了给人工动物建模,需要考虑从外貌到内部功能等各方面。我们将人工鱼模型分为三种子模型。 １．外貌形态模型：采用可变形的几何图和纹理图刻画各种 人工鱼的外貌和形 态。 ２．内部结构模 型：描述人工重驱体 内部的结构和功能, 包括：肌肉效应器、 鱼体的变形仿真、生 物物理和动力学模 型等。 ３．感知行为模 型：包括人工鱼的感觉聚焦、意图产生、运动和行为控制等 模型。 “人工鱼”动画的建模总体方案如图１所示。 在图１中,人工鱼动画的总体方案可分为三个子系统。 １．感觉系统 人工鱼感觉系统依靠一…     

人工鱼的认知模型研究

本文将人工生命的“自繁衍”特性引入到计算机动画创作中。提出并建立了面向自繁衍的人工鱼的认知模型，提高人工鱼的认知能力，实现基于“动物逻辑”的人工鱼高级行为规划。建立了人工鱼产生交配欲望、产卵和环境选择等预定义行为的认知模型。建立了人工鱼随意性行为的认知模型，并利用子集搜索等技术提高搜索效率。     

计算机动画的人工生命方法：“人工鱼”的建模和生成

引言 生活在自然界的动物群体是动画创作者面临的“挑战性”难题。为此,我们开发了计算机动画生成的新方法──“人工生命”方法,可以逼真地体现自然生态系统中动物群体的复杂运动和行为,并且可显著地降低动画创作者的劳动强度。 我们的方法是构建“人工动物”,创作自激励的自主智能体,去模拟动物个体的真实外观、运动和行为,及动物群体的社会行为表现模式。用计算机模型描述这些人工动物共有的基本特征──生物力学、运动、感知和行为。 为了证实我们构建的“人工生命”的有效性,我们实现了在虚拟海洋世界栖息着的各式各样的人工鱼…     

具有自学习和自进化能力的人工鱼模型设计

将人工神经网络方法引入到“人工鱼”系统中，控制人工动物的行为，使人工动物成为更加自主的和智能的角色。同时，利用遗传算法，解决人工鱼的先天遗传进化和后天的学习进化的结合问题。     

人工鱼的“叨食物行为”和“求偶行为”的运动规律模型

提出了表现人工鱼的“叨食物行为”和“求偶行为”的局部运动规律模型和模型的随时连续切换方法,使基于这些模型和方法开发的人工鱼社会行为系统,一方面能表现鱼的“叨食物行为”和“求偶行为”,另一方面能无限广义循环运行,有良好的人机交互性能,且系统中鱼的外观、运动和行为在视觉上令人信服、逼真,不会出现动画角色‘突变’、‘突失’、‘跳变’不佳视觉效果。一定程度上解决了动画角色多运动规律模型随时连续切换难题。     

人工鱼的“叨食物行为”和“的运动规律模型求偶行为”

提出了表现人工鱼的“叨食物行为”和“求偶行为”的局部运动规律模型和模型的随时连续切换方法，使基于这些模型和方法开发的人工鱼社会行为系统，一方面能表现鱼的“叨食物行为”和“求偶行为”，另一方面能无限广义循环运行，有良好的人机交互性能，且系统中鱼的外观、运动和行为在视觉上令人信服、逼真，不会出现动画角色‘突变’、‘突失’、‘跳变’不佳视觉效果。一定程度上解决了动画角色多运动规律模型随时连续切换难题。     

基于群智能和人工生命的群体行为动画仿真

为了更好地提高智能鱼在复杂动画中的应用,在分析自然鱼的感知、认知、运动和行为系统的基础上,研究并实现了简单的智能鱼动画。首先建立了虚拟环境下智能鱼的视觉感知模型和认知模型以及听觉模型,然后通过微粒群算法确定智能鱼的运动轨迹,模拟智能鱼的自由游动、捕食和躲避危险几种行为动作,最后经动画仿真,智能鱼具有集群、躲避鲨鱼的攻击、绕障碍物游动和觅食行为。经过仿真之后的动画效果有所优化,因此将微粒群算法应用到群体行为动画仿真中有一定的现实意义。     

虚拟环境下人工鱼感知融合模型研究*

为了逼真模拟人工鱼的感知能力,对感知系统的融合模型进行研究是首先应该考虑的问题。首先对智能虚拟环境下的感知系统进行了建模,并给出了人工鱼的感知融合模型,利用多源注意力理论将人工鱼的感知分为静态注意力资源区和动态注意力资源区,并设计了感知权重分析器,为模型的高效、可行、合理打下了基础。经动画仿真,得到满意的结果。     

计算机动画的人工生命方法研究——人工鱼的自繁衍模型

该文将人工生命的"自繁衍"特性引入到计算机动画创作中,提出并建立了基于基因控 制的人工鱼的一种自繁衍模型,建立了人工鱼的基因模型,给出了人工鱼的遗传规则.提出并建 立了基于生物学理论的人工鱼的一种生命历程模型,包括形态生长模型和生理发育模型,使人 工鱼具有了更全面的生命特征,为提高人工鱼动画的创作效率和自动化水平打下了基础.     

An artificial life approach for the animation of cognitive characters

This paper addresses the problem of cognitive character animation. We propose the use of finite state machines for the behavioral control of characters. Our approach rests on the idea that the cognitive character arises from the evolutionary computation embedded in the artificial life simulation, which in our case is implemented by the finite state machine. We present some of the results of the WOXBOT/ARENA research project. This project to build virtual worlds is aimed at the graphic simulation of an arena, where small mobile robots can perform requested tasks while behaving according to their own motivation and reasoning. Each robot is an intelligent agent that perceives the virtual environment through a simulated vision system and reacts by moving away from or approaching the object it sees. The conception and specification of the robots and environment are being done very carefully to create an open distributed object architecture that could serve as a test-bed freely available and ready to use for testing theories in some computational areas such as evolutionary computation, artificial life, pattern recognition, artificial intelligence, cognitive neurosciences and distributed objects architectures. Furthermore, it is a first step towards building a cognitive animated character.     

发展心理学与智能系统构造

一、知识与认知过程不可分割在专家系统的构造时碰到两个难题:知识获取瓶颈和知识窄台阶,解决这两个问题的根本方法是通过机器学习来完善知识库,知识库是专家系统的核心,包括内容、结构和构造方法三个方面。在教育学看来,与学习相连的记忆过程是:将新的知识内化或组织到已有的知识结构中去,以便在将来的某一个时期可以利用或再现它,有时也将内化称为整合或同化。这个过程不是机械地储存,而是信息组合再加工。新学习     

基于记忆原理的人工鱼智能认知模型

将生物学的记忆原理引入到计算机动画中,提出了一种基于记忆原理的人工鱼智能认知模型。在该模型中,利用短时记忆元和长时记忆衰减和更新的特点及其与综合记忆的联系,建立了相应的数学模型,综合记忆值的大小决定了人工鱼对该事物的记忆强度,特征记忆库的更新清理功能有效的节省了系统的开销。实验结果证明,该模型在一定程度上提高了人工鱼的认知能力,具有很好的应用价值。     

人工鱼群高级自组织行为研究

在Tu Xiaoyuan和John David Funge研究工作的基础上, 进一步研究人工鱼群的高级自组织行为. 基于个体人工鱼的行为模型, 提出一种基于认知的人工鱼群高级行为自组织方法. 该方法中, 每条人工鱼被看作一个agent. 通过感知外部虚拟环境信息, agent产生行为意图. 人工鱼群的自组织行为通过多个agent间的相互作用涌现形成, 如人工鱼群的运动、捕食、逃逸等行为规划, 从而体现自然鱼群的生物特性, 实现对自然鱼群高级行为的逼真模拟. 我们设计和实现的基于认知的人工鱼群动画系统, 测试验证了所提出的高级行为自组织方法的有效性.     

Connectionism and artificial intelligence as cognitive models

The current renewal of connectionist techniques using networks of neuron-like units has started to have an influence on cognitive modelling. However, compared with classical artificial intelligence methods, the position of connectionism is still not clear. In this article artificial intelligence and connectionism are systematically compared as cognitive models so as to bring out the advantages and shortcomings of each. The problem of structured representations appears to be particularly important, suggesting likely research directions.     

A microworld approach to the formalization of musical knowledge

This paper is about the importance of applying computational modeling and artificial intelligence techniques to music cognition and computer music research. The construction of microworlds as a methodology plays a key role in the different stages of this research. Several uses of microworlds are described. Microworlds have been criticized in the domains of artificial intelligence and the cognitive sciences, but this critique has to be seen in its proper context (i.e. in modeling of human intelligence, not as a methodology). It is shown that the microworld approach is still an important methodology in music cognition and computer music research, and a promising strategy in the design of a general representation formalism of musical knowledge.Henkjan Honing is research fellow at the University of Amsterdam, where he is doing research on the formalization of musical knowledge concentrating on time and temporal structure. With Peter Desain he wrote the bookMusic, Mind and Machine: Studies in Computer Music, Music Cognition and Artificial Intelligence.     

人工智能综述

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科,主要包括计算机实现的智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。     

Computational Aspects of Cognition and Consciousness in Intelligent Devices

We review computational intelligence methods of sensory perception and cognitive functions in animals, humans, and artificial devices. Top-down symbolic methods and bottom-up sub-symbolic approaches are described. In recent years, computational intelligence, cognitive science and neuroscience have achieved a level of maturity that allows integration of top-down and bottom-up approaches in modeling the brain. Continuous adaptation and teaming is a key component of computationally intelligent devices, which is achieved using dynamic models of cognition and consciousness. Human cognition performs a granulation of the seemingly homogeneous temporal sequences of perceptual experiences into meaningful and comprehensible chunks of concepts and complex behavioral sehemas. They are accessed during action selection and conscious decision making as part of the intentional cognitive cycle. Implementations in computational and robotic environments are demonstrated.     

舰艇CGF系统智能推理决策研究

CGF实体智能化的研究是CGF领域的一个研究重点和难点。而CGF推理决策模型设计是CGF建模的关键环节,为了使舰艇CGF实体在仿真环境中具有智能,采用了人工智能技术。该文在设计舰艇CGF系统推理决策模型过程中,使用了模糊理论来实现敌方实体威胁程度的决策,使用了人工神经网络来实现武器开火的决策。这些人工智能技术在舰艇兵力模型设计中的应用表明,它们能够有效地提高仿真实体的智能水平。