生命的仿真--人工生命

介绍了人工生命学科产生的背景、发展历程以及C．Langton关于人工生命的定义、研究内容和研究方法，重点介绍了人工生命中自发“突现”的概念。对C．Langton的主要学术观点进行了归纳与述评，系统总结了人工生命研究领域的主要研究成果。指出人工生命学科研究类似生命行为和现象的发生及其信息处理机制，其成果在工程技术领域有良好应用前景。     

人工生命及其基本原理

该文总结了人工生命的产生和发展状况，介绍了人工生命的研究对象和实现技术，讨论了人工生命和人工智能的关系。通过若干典型人工生命研究实例，分析了人工生命技术的基本原理，并用计算机程序模拟自然生态系统对人工生命的理论方法和实现技术进行了探讨。程序模拟方法在基因的遗传与优选方面有着相当的实际意义，用类似方法对各种自然生物的生命状态、生活习性进行模拟，可在较短的时间内模拟自然生命需要几千乃至上万年的进化历程。     

人工生命浅谈

1987年兰顿首次提出了人工生命的概念,定义“人工生命是研究人工系统来模拟自然生命系统行为特性的学科”,经过20年的发展,人工生命的独立学科地位已经得到国际学术界的广泛承认,正在逐渐成为学术研究的热点之一,人工生命的研究兴趣在于对生命系统行为特性的仿生,学科中应使用由下而上合成的方法,以使人工系统具有很好适应性、灵活性。本文将介绍人工生命起源、重要概念和发展趋势等方面的内容。     

人工生命

人工生命是指用计算机和精密机械等生成或构造表现自然生命系统行为特点的仿真系统或模型系统，自然生命系统的行为特点表现为自组织，自修复，自复制的基本性质，以及形成这些性质的混沌动力学，环境适应和进化，本文主要介绍人工生命研究的原因，发展过程，模型，讨论人工生命研究的方法，基础理论，以及人工生命研究的前景。     

基于人工生命系统的计算框架

人工生命是通过对自然生命现象的模拟来研究行为如何变得智能、自适应的学科,其本质在于大量生命之间相互作用产生的自下而上的自组织行为。人工生命已经在许多行业得到了广泛的应用,从人工生命发展得到了众多的算法。但这些算法大都是专用的算法,各种算法之间的相似性很差,这极大地限制了人工生命算法的应用广度和深度。该文将对人工生命的本质作一个描述,然后提出一种人工生命算法的统一框架结构,同时通过此算法框架在TSP问题求解过程中的应用验证其有效性。最后对算法框架将来的研究作简单的讨论。     

人工生命

人工生命是一类具有生命特征，以自适应、自组织为主要特征的一类复杂系统，其研究成果可广泛用于生物学及计算机科学等许多工程领域。文中介绍了人工生命的产生背景、定义、研究内容、研究方法、理论基础、研究意义及与人工智能等相关学科的区别，以便全面深入地理解它。     

广义人工生命的科学基础(Ⅱ) --生物工程基础

广义人工生命是自然生命的模拟、延伸和扩展。广义的人工生命包括转基因动物和克隆动物，因此动物转基因技术和动物的克隆技术是人工生命的技术基础。该文首先给出了转基因动物和克隆动物的定义，对动物转基因技术、动物的克隆技术和它们之间的关系做了探讨和扼要评述。最后给出了广义人工生命的科学基础框架。     

人工生命的研究平台综述

人工生命的研究平台是用计算机软件产生自然生命的现象和特征的仿真系统。文中给出了人工生命研究平台的概念，介绍了目前人工生命的几个研究平台。通过分析这几个平台的优缺点，提出了未来研究平台的构架。     

人工生命：计算机与生物学交叉的前沿学科

人工生命是具有生命特征的人工系统,是探索生命复杂性的一门新兴交叉性前沿学科.它试图在计算机或其他人工媒介上,以综合的方法研究具有生命本质特征的复杂系统的动态发展过程.本文详细介绍了人工生命的概念、产生过程、发展历史、基本思想以及目前主要的研究方向,指出人工生命为人们揭示自然生命的最本质特征和演化的最基本规律提供了新思路和新方法.     

人工生命概述

介绍人工生命的研究与发展,指出人工生命的研究方法及其与之密切相关的基本理论,最后结合个人的观点给出了人工生命的研究方向。     

基于人工生命行为选择的智能体决策的研究

人工生命行为选择是人工生命研究领域的重要问题之一,智能体作为人工生命体的一种形式,决策系统相当于是智能体的“大脑”。文章以足球机器人作为智能体的研究原型,分析了机器人足球决策系统的现状,根据仿人智能控制思想和人工生命行为选择模型,建立了基于人工生命的智能体决策系统,并借助机器人足球比赛这样一个标准任务平台,投入实际比赛中,证明结果是可行的和有效的。     

基于人工生命种群的人工生态系统演变研究

运用人工生命技术探索生态系统演变的规律,提出了人工生命种群的当量模型;建立了一个基于人工生命种群的人工生态系统,从底层到最顶层依次为模拟气候、人工生态环境、人工植物种群、食草人工动物种群、食肉人工动物种群。开展了人工生态系统演变实验。实验发现,平衡态人工生态系统存在收窄现象,但从不越界,只要模拟气候不低于其临界值,人工生态系统就将继续处于平衡态;但任一生态层在某时刻起低于其临界值将使人工生态系统从该时刻起处于失衡态,失衡态是不可逆的,除非外界足量补缺。基于人工生命种群的人工生态系统演变研究弥补了现有生态系统演变研究存在的缺陷,研究结果揭示了生态系统演变的规律,因此它是研究生态系统演变的科学方法。     

基于人工生命方法的作战仿真模型研究

简要介绍了人工生命的概念、基本原理与方法，指出它是解决复杂系统的有效途径。作战是典型的复杂自适应系统(CAS)，传统的作战仿真方法(如兰彻斯特方程)将作战视为确定性过程，难以将许多重要的无形因素进行建模。将人工生命方法应用于作战仿真，以细胞自动机为工具，通过多智能体的相互作用来研究系统高层的突现行为，可以更好地揭示作战的本质和作战过程的演化规律。讨论了基于人工生命方法的作战仿真的一般过程和智能体的结构模型，总结了作战仿真新方法的特点，最后展望了今后的研究工作。     

Artistic communication for A-life and robotics

In research concerning communication between machine and man and involving artificial life and robotics today, the realization of sensitive communication produced by introducing an artistic interface is receiving considerable attention. In this paper, we discuss artistic human-like communication research, including the artificial life and robotics research which would become necessary with an increasing need for man-machine communication. I have consulted an artist involved with this theme, a critic in media art, a scientist, and a biologist. Their research will be introduced from their own view points, and will cover artificial intelligence work capable of communicating with humans. This work was presented, in part, at the Third International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 19–21, 1998     

广义人工生命的科学基础(I):工程技术基础

根据广义人工生命研究的特点,作者把系统论、控制论、信息论、人工智能、元胞自动机、L-系统、遗传算法、进化策略、进化规划、耗散结构理论、协同学、突变论、混沌、分形、转基因技术、克隆技术等的研究成果视为人工生命研究的主要科学基础。文章力求对元胞自动机、L-系统、遗传算法、进化策略、进化规划、耗散结构理论、协同学、突变论、混沌、分形和它们与人工生命的关系做系统而扼要的评述,为人工生命研究提供方便。     

网络时代人工智能研究与发展

50多年来,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正的人类智能还相差甚远.当今网络时代,人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新,会更加关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、网络科学、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透,重视认知物理学的研究;自然语言是人工智能研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无标度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络智能.对这3个重要方向进行了阐述,并提出了具体建议.     

工业人工智能的关键技术及其在预测性维护中的应用现状

随着人工智能技术的快速发展及其在工业系统中卓有成效的应用, 工业智能化成为当前工业生产转型的一个重要趋势. 论文提炼了工业人工智能(Industrial artificial intelligence, IAI)的建模、诊断、预测、优化、决策以及智能芯片等共性关键技术, 总结了生产过程监控与产品质量检测等4个主要应用场景. 同时, 论文选择预测性维护作为工业人工智能的典型应用场景, 以工业设备的闭环智能维护形式, 分别从模型方法、数据方法以及融合方法出发, 系统的总结和分析了设备的寿命预测技术和维护决策理论, 展示了人工智能技术在促进工业生产安全、降本、增效、提质等方面的重要作用. 最后, 探讨了工业人工智能研究所面临的问题以及未来的研究方向.