复杂性系统研究方法:从人工生命到人工社会

一、人工生命的两种途径 “人工生命”(Artificial　Life)简称为Alife,是指具有“自然生命”特性和功能的人造系统,人工生命中的“活体”是指有生命特征的个体或群体。人工生命研究是抽象地提取演化、生命规则等生物现象的基本原理来模拟生命系统的动态发展过程。人工生命有多种研究方法或技术,但基本上可以分为以下两种途径。 ?　 生命科学途径:通过生物实验方式,在试管中通过生物化学或遗传工程的方法合成或生成人工的生命。这种方法在目前并不能从无生命物质开始合成生命,而只能用克隆技术进行基于相应的自然生命的“母体”无性繁殖生…     

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.     

基于行为的人工生命情绪理论模型研究

基于智能的行为选择机制不能满足实现人工生命自主性行为选择的要求.根据情绪是行为活动的组织者的一般心理学理论,情绪就成为解决该问题的一个有效途径.但是,心理学情绪研究结果,尚不能满足实际研究的需要.通过理论分析和实验仿真方法对情绪物理属性,情绪与行为之间关系进行深入研究.通过情绪四维模型与阶跃响应的特征类比分析.获得描述情绪物理属性的阶跃模型,揭示负性情绪相对于正情绪具有反应时间短,存在"超调"特性.根据获得的情绪与行为之间因果关系,建立情绪三维模型,阐明情绪是对认知和行为结果感知的生命机制.通过引入情绪,解决液体压力模型存在的异质性和动机强度与当前环境状态无关两个问题,建立自主性情绪行为机制模型.通过设计人工生态系统进行仿真实验,证明了上述思想的正确性.     

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。     

基于广义人工生命的信息网格管理模型研究

研究了广义人工生命和信息网格的原理与方法,提出了基于广义人工生命的信息网格管理模型（Humanoid Information Grid Management Model,HIGMM）。论述了具有双重管理体制、集散管理模式、多级协调功能等拟人管理特点的信息网格管理模型的设计思想。关键词：网格;信息网格; 人工智能;人工生命;广义人工生命     

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…     

基于人工生命的陆战模拟

对传统陆战模拟进行了简单分析,指出了不足,阐明了改进陆战模拟方式的必要性,提出了人工生命下陆战模拟的初步设想.     

基于人工生命的陆战模拟

对传统陆战模拟进行了简单分析,指出了不足,阐明了改进陆战模拟方式的必要性,提出了人工生命下陆战模拟的初步设想。     

数字人工生命模型Autolife的研究与改进

人工生命是一门正在发展的新兴学科,研究了数字人工生命模型Autolife的生命特征,在此基础上,通过增加角色、完善各种角色之间的生存规则,更真实地模拟了自然生存环境和生命特点,为计算机游戏、虚拟现实等计算机动画的应用领域提供了模型参考。     

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。     

灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用

针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。     

Levels of abstraction,emergentism and artificial life

I diagnose the current debate between epistemological and ontological emergentism as a Kantian antinomy, which has reasonable but irreconcilable thesis and antithesis. Kantian antinomies have recently returned to contemporary philosophy in part through the work of Luciano Floridi, and the method of levels of abstraction. I use a thought experiment concerning a computer simulation to show how to resolve the epistemological/ontological antinomy about emergence. I also use emergentism and simulations in artificial life to illuminate both levels of abstraction and theoretical challenge for building intelligent agents.     

混合人工生命系统与粒子群算法的优化算法

提出-种混合人工生命系统和粒子群算法的优化算法.算法包括两个阶段,第1阶段创建人工生命系统,系统中的人工生物有感知系统,它们可以发现所需要的资源,并新陈代谢,人工生物之间互相交互,导致整个系统出现突现集群现象.通过人工生命系统形成的突现集群给粒子群算法提供优良的初始位置.第2阶段使用粒子群算法进一步寻找优化的最佳结果.最后以著名的Rosenbrock函数为例来证明该算法的优化能力,实验数据表明,该优化算法是有效的.     

基于双层进化的多种群并行人工蜂群算法

针对人工蜂群算法(ABC)容易陷入早熟收敛等不足,引入文化算法双层进化结构和多种群并行进化思想,提出基于双层进化的多种群并行人工蜂群算法(PMABC)。将采蜜蜂群划分为具有不同搜索策略的子种群并行进化,平衡全局开发能力与局部搜索能力,避免算法过早陷入局部最优。采用双层进化结构,采蜜蜂群作为种群空间寻找可行解,追随蜂群作为信仰空间,记忆采蜜蜂群搜索的优质蜜源并继续搜索。将其搜索结果用于指导蜂群寻优,可加速算法收敛,提高收敛精度。通过6个经典的适应度测试函数仿真验证了该算法能够有效避免陷入局部最优,具有较快收敛速度和较高收敛精度。     

企业信息生态系统形成与发展研究

阐述了信息生态学的概念,界定了企业信息生态系统的研究范围,并从基本元素、组织模式、生态特性、信息生态链、运行机制、生长演化等方面对现有的相关研究进行了归纳,提出了基于种群与群落理论构建企业信息生态系统的理论体系。最后讨论了未来的研究方向。     

基于多代种群进化信息改进的差分进化算法研究

差分进化算法是进化算法中一种性能较为优良的全局数值优化算法,已在人工智能、信号处理等方面取得广泛应用,但当前研究往往仅考虑进化过程中某一代种群的分布信息,而忽略进化过程中多代种群累积的分布信息,造成信息利用不充分。借助自适应协方差矩阵进化策略的思想,充分利用进化过程中累积的种群分布信息,同时,由于自适应协方差矩阵存在收敛早熟、易陷入局部最优的缺点,先后对变异和交叉操作进行相应改进,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。首先,根据种群中个体适应度值进行排序,由余弦函数改进的概率模型计算个体参与变异操作的概率,基向量和差分向量中末端向量根据概率值降序选择,差分向量中起始向量升序选择,从而提高种群的搜索范围;然后,对协方差矩阵进行特征分解,并在由特征向量构建的坐标系中执行交叉操作,该种方式生成的实验向量更接近全局最优解。针对上述改进操作,采用IEEE CEC2014作为评估函数,实验结果表明,相比现有的差分进化改进算法,本改进算法的实验性能提升更为明显。     

基于PHM的舰艇装备视情维修技术研究

针对PHM技术在舰艇装备视情维修中的应用需求,在分析剩余寿命预测机理的基础上,为解决舰艇装备历史数据少、状态变化普遍表现为非线性等难题,建立基于粒子滤波的多步剩余寿命预测模型,通过仿真表明：随着时间的推移剩余寿命PDF图变狭窄,剩余寿命预测误差逐渐降低,证明了预测方法的有效性。在此基础上,考虑装备维修费用最低为目标,建立以费用最低为目标的预防性维修时间确定模型,使得单位时间内的平均维修费用最低,并通过采用建立的基于粒子滤波的多步剩余寿命预测模型,最终确定了最优预防性维修时间,为装备保障人员拟订精确维修保障计划提供依据,也为舰艇装备开展视情维修奠定基础。