人工生命与人工生命计算

论文从人工生命的角度定义了人工生命计算的概念,提出了人工生命计算的一般框架。人工生命计算是一种以人工生命为形式、研究人工生命的信息表达和处理机制,提取相应的计算模型,嵌入相应的计算方法模拟自然界生物进化过程与信息处理机制来求解与优化问题的智能计算方法。同时对人工生命计算的理论基础包括遗传算法、人工神经网络、自动机理论、L-系统、智能体和多智能体系统和计算生态学等进行了概述;并对两种典型的人工生命计算方法进行了初步的研究。最后说明了人工生命计算的特点及目前的应用领域。人工生命计算具有非常显著的特点和优点,在科学和工程的诸多实际应用领域具有广泛的应用前景。     

人工生命研究综述

详细综述了人工生命的产生、发展，回顾了有关人工生命科学的重要国际会议，着重介绍了人工生命研究的重要思想以及人工生命的研究领域，并阐述了人工生命的应用发展情况，特别在智能优化计算与仿真领域等的重要应用．人工生命的研究有助于揭示生命的本质，探索生命的起源，为生物学研究提供新的途径，具有重要的科学意义．     

人工生命在计算机图形学中的应用

首先介绍了细胞自动机和L-系统在计算机图形建模中的应用,然后重点综述三维物理模拟环境中虚拟生物形态和行为共进化的研究进展,并对不同的编码策略进行了比较;最后讨论了智能虚拟环境中的人工生命及其艺术化问题。     

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。     

人工生命算法综述

介绍了人工生命算法的基本原理,改进措施,研究现状,以及对未来研究的展望。人工生命算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于达尔文进化论。利用人工生命的突现行为及人工生命可以动态地和环境相互作用的特点,实现全局寻优,在优化非线性连续多模态函数时,具有良好的全局收敛性。人工生命算法已经吸引了许多研究领域的关注,它是一种分布式优化技术,算法采用自下而上的设计方法,不需要梯度信息,为优化技术提供了一种新思路。     

人工生命算法的研究进展

人工生命算法(ALA)是一种新兴的演化算法,利用人工生命群体的突现聚类实现全局寻优.近些年来,对基于人工生命系统的新型分布式算法进行了研究,算法的应用潜力在多个领域得到展现.算法不需要梯度信息,可用于多个类型的优化领域.本文对人工生命算法的研究进展进行了较为详细的介绍,并且对今后的研究方向进行了展望.     

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。     

群体智能与人工生命

群体智能和人工生命是正在迅速发展的新兴研究领域.它们通过对自然界生命现象的模拟,在不同层次上揭示生命现象和进化规律,为复杂系统的复杂行为建模与仿真提供了新的思路.本文分别对人工生命和群体智能进行了综述,分析了两者的区别与联系,并对人工生命和群体智能的未来发展趋势进行了展望.     

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。     

广义人工生命概述

详细介绍了广义人工生命的定义、模型,给出了其科学理论基础及研究领域、研究方法,最后结合个人观点对其研究意义进行了总结。     

基于人工智能和人工生命的计算机动画

基于人工智能（AI）和人工生命（AL）的计算机动画是将AI和AL应用于计算机动画,从而实现动画的自动生成,减少动画师的参与,让动画角色具备自主性和智能性的计算机动画新方法。本文首先对国内外在这一领域的主要研究内容和成果进行了总结分类,评价了基于AI和AL的计算机动画较传统动画的特色和优势,继而指出基于AI／AL相结合的计算机动画方法是必然发展方向。最后对未来研究趋势作了展望。     

人工生命与广义人工生命

该文评述了C.Langton的“人工生命”学科定义、“人工生命”综合方法论和“人工生命”突现演化观。同时还评论了涂序彦的“广义人工生命”观、“广义人工生命”的应用前景及“广义人工生命”的综合与分析相结合方法论。     

人工智能与人工生命

人工生命(ArtificialLife)是一门正在迅速发展的新兴学科。将人工智能(ArtificialIntelligence)方法与人工生命方法相结合,是目前人工智能研究的新方向。该文介绍了人工生命的概念和研究方法,分析了人工智能目前的困难以及人工生命与人工智能的区别与联系,并介绍了几种二者结合的实例。     

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。     

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。     

生物工程人工生命的科学技术基础

生物工程人工生命的科学技术基础包括材料技术型生物医学工程和组织工程等。文章着重论述材料技术型生物医学工程、组织工程与生物工程人工生命BEAL的关系,并对材料技术型生物医学工程、组织工程、人工组织、人工器官做扼要评述。     

基于记忆细胞剪切和非线性资源分配的人工免疫识别系统

为减少人工免疫识别系统(AIRS)的记忆细胞数量并提高AIRS的分类准确率,提出一种基于记忆细胞剪切和非线性资源分配的人工免疫识别系统(PNAIRS).PNAIRS采用样本属性离散化来压缩训练空间,利用记忆细胞剪切来淘汰低适应度细胞,并使用非线性资源分配来优化分类器.PNAIRS对6个UCI数据集进行分类测试,测试结果与其它分类算法结果对比,显示PNAIRS具有较小规模的记忆细胞群体和较高的分类准确率,而且算法运行速度快.这表明PNAIRS算法是一个性能良好的分类算法,具有潜在的应用价值.