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。     

"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。     

人工鱼的认知建模方法研究

“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智能水平,将人工智能方法学引入到“人工鱼”系统中,建立认知模型,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。该文介绍了认知建模的概念、特点,给出人工鱼的认知建模方法研究的主要内容和模型结构。     

基于记忆的人工鱼认知模型

为丰富虚拟海洋环境中人工鱼的认知能力,以自然鱼的生物原理和记忆机制为理论依据,提出了一种基于记忆的人工鱼认知模型。信息在瞬时记忆、短时记忆和长时记忆3个阶段传输和存储,人工鱼通过聚焦器提取所关注的感知信息,通过决策器和短时记忆进行行为选择,将经验知识存储在长时记忆中,被短时记忆调用以优化当前决策。动画结果表明,采用此模型后人工鱼能产生记忆指导下的行为,表现出更真实更智能的生命特征。     

一种求解复杂优化问题的新型人工鱼群算法

受自然界群体生物繁衍生息行为的启发,提出了一种新型人工鱼群算法。新算法将鱼群行为概括为：觅食行为、繁衍行为和逃逸行为。其中,繁衍行为是指利用进化算法的选择和交叉算子赋予了人工鱼繁衍能力;逃逸行为利用了云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,由基本云发生器实现人工鱼变异操作。新算法还采用了双曲正切函数建立了步长参数自适应模型,从而动态调整算法寻优能力。通过10个标准测试函数的计算验证和分析比较,表明了提出的新型自适应混合人工鱼群算法具有计算精度高、搜索速度快等特点。     

基于多Agent的人工鱼群自组织行为算法

在基于认知的人工鱼行为模型的基础上,增加实现鱼群个体间通信及鱼群与环境交互的互操作行为模块,建立面向群体行为的人工鱼体系结构与模型。提出了一种基于多Agent的人工鱼群自组织行为的研究方法：将基于这种体系结构的人工鱼作为Agent,其能感知环境信息,产生意图,规划行为。建立鱼群中Agent的运动、捕食、逃逸模型,通过个体间的相互作用涌现出群体的自组织行为,从而实现对鱼群的逼真模拟。     

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。     

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.     

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。     

基于嵌入式系统的人工生命动画引擎关键技术研究

传统动画采用关键帧技术,设计出的动画缺乏自主性、情节单一、在一定程度上不能满足用户的需求。因此本文采用基于人工生命的方法,进行动画引擎的设计。考虑到嵌入式系统中硬件性能有限的问题,提出了适应嵌入式系统的人工生命动画新方法,即采用分层算法构建人工生命模型,以提高动画运行速度、运行效率。另外,由于50%的CPU处理时间花费在渲染引擎上面,重点分析了图形渲染中的几个关键技术,并在理论与实践相结合的基础上实现了一个简单的图形渲染引擎。     

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。     

两级定位-路径问题的变邻域人工蜂群算法

建立了两级定位-路径问题的数学模型,提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象,将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法--变邻域搜索融入其中,由此提出三种变邻域搜索策略。基于不同变邻域搜索策略的人工蜂群算法和人工鱼群算法的求解效果进行对比仿真。实验结果表明,变邻域人工蜂群算法能有效求解两级定位-路径问题。     

人工智能研究需要新的理论突破——强人工智能实现的理论模型

本文简要回顾国内外人工智能的发展历史以及取得的成就.在介绍人工智能各种认知观的基础上,分析现阶段人工智能研究存在的问题,提出应从能量及能量感知、自创新和缺陷设计等方面研究新的理论突破与实践方案,并且在此基础上,提出了强人工智能实现的理论模型.     

基于形变模型的真实感三维人脸动画研究

论文提出了一种新的基于三维人脸形变模型,并兼容于MPEG-4的三维人脸动画模型。采用基于均匀网格重采样的方法建立原型三维人脸之间的对齐,应用MPEG-4中定义的三维人脸动画规则,驱动三维模型自动生成真实感人脸动画。给定一幅人脸图像,三维人脸动画模型可自动重建其真实感的三维人脸,并根据FAP参数驱动模型自动生成人脸动画。