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吉林大学硕士学位论文 20世纪50年代以来,人们越来越重视水库、?让它保持白色。这样一来,我们就可以在平面上挑选不同的初始点并重复这一过程。通过选择不同的初始点并应用上述方法,就可以得到被称为“放射虫”的生物形态①。引人注目的是,这个生物形态与真实的放射虫有惊人的结构相似性。上述两类计算机实验的显著特征,不在于道金斯和皮克奥弗采用的简单规则与大自然用来创建真实生物的方法之间的相似,而在于外观如此复杂的几何形状和形式竟然诞生于如此简单的规则!由道金斯、皮克奥弗和林登迈尔的简单规则所创建的生物形态与我们今天在地球所见到的真实生物显然是不可比拟的。因为,真实的生物有机体是三维对象,具有丰富的内部结构;而这种虚拟生物是二维创造物,根本没有体积。而且,这个简单的虚拟生物实际上什么都做不了,它们仅仅是数学对象,只不过其几何形状恰好与某类真实的生物形状非常接近罢了。随着人工生命研究的深入和高级计算机技术的出现,欧美国家在20世纪90年代早期纷纷建立了虚拟生物实验室,建构人工鱼、人工鸟的实验风靡一时。在那个激动人心的年代,只要走进人工生命的实验室里,就会看到十分精彩的计算机演示:“电子屏幕上动画的鸟群骤然飞起,栩栩如生的植物就在你眼前的屏幕上生长、发育,还有那些波动起伏、闪闪发光的希奇古怪的碎片似的生物体和模型。”[3]这些虚拟生物的形成受到进化规则以及人们创造力的影响。人们可以通过用手指在接触屏上设计任何形状的图形来产生三维的虚拟生物,这些生物自动“成活”并且能够进化和发展。比较晚近的虚拟生物的创建工作不能不提到考夫曼(S.Kauffman)。这个圣菲研究所的理论生物学家,花了30多年时间思考并试图解释这一令人困惑的事实:人体中的每一个细胞大约包含100000个基因,它们全部在难以想象有多么复杂的交互网络中互相打开和关闭。所有这些开、关不但没有导致混乱,反而使细胞将自己组织成稳定的活动模式,以适应细胞在身体中的特定功能。这里的问题是:个体基因这种貌似随机的活动,何以使细胞将自己配置成稳定的结构呢?按照达尔文主义者的说①所谓“放射虫”是一种与变形虫类似的单细胞动物,它具有复杂的对称性外骨骼,常常有许多向外伸展的刺。法,恐怕很难理解仅仅通过随机突变和自然选择,如何能产生新型的生物体。似乎需要更多的东西,来解释地球上各种生命形式的多样性。在考夫曼看来,“达尔文不懂得自组织”。这个问题的答案在于,正是复杂系统能够将自己自发地组织成能发挥作用的永久性活动模式。我们知道,主流生物学家与化学家,着眼于生物化学的细节来考察基因调节机制,以解释新模式的突现。与此不同的是,考夫曼以模拟基因调节活动的交互网络形式,建立了一个数学模型。现在我们用比较简明的说法来表述这个模型。假定我们有包含N个基因的一个网络,每个基因受K个其它基因调节,且在任一时刻呈开或关的状态。这样以来,在这个网络中每个基因总共有2k个可能的输入模式。考夫曼假定,在任一时刻,这些输入模式中的一个是随机选取的,而每个基因的每组输入从2k个可能的开/关模式中选择一个。每个基因的这种模式决定下一时刻基因的状态是开还是关。对于这些自组织网络,决定基因开或关的状态转换规则可以在任一时刻被随机选择。在无数次的实验中,考夫曼看到,这种网络显示出一种强烈的自组织倾向,它稳定于几种不同的周期性长期行为。换言之,考夫曼发现了若干个永久性自我重复的格局。他认为,这些周期都可以标记为从基因网络中产生的可能的细胞类型(肝、胃、皮肤)。如果考夫曼是正确的,那么一个细胞类型是基因表达的一种稳定的周期性模式,仅仅由建立在基因网络中的逻辑连接结构产生。在考夫曼的网络中,基因A打开基因B,基因B打开基因C并关闭基因D等等。这种模式显示出稳定的细胞类型可以作为动力学系统的吸引子而自发地产生。正是稳定吸引子与不稳定吸引子之间微妙的相互影响———合作与竞争———才使变化的模式与停滞的周期可以缓慢地演变。不仅如此,考夫曼模型还告诉我们,这些稳定模式的形成是不可避免的,不管网络开始于何种无序之中。正是基因的这种动态交互作用,才迫使细胞的基因组织自发地将自身组织成可以在其环境中存活的那种结构。[2](P127-129)如果考夫曼的工作的确把握了生物形成的本质,那么它给我们的重要启示是:遗传学(分子生物学)和自然选择并不是生物学的唯一解释性原理。考夫曼以前的生物学家已经看到,基因规定了在发展的各阶段的初始条件,从而决定性地影响作为结果的生物体[4],而自然选择则决定发展形式的哪一个微小变化将得以发展。然而,考夫曼还正确地看到,单是这两个因素(基因和自然选择)还不能说明生物的形成。从相对同质的非结构性起点发展出有序的生物体要归功于复杂系统的内在自组织属性。[5]虚拟生物遵循进化的逻辑分析方面,人工生命开拓者提出了具有进化特征的算法。勃克斯(A W Burks)把这种进化算法称之为“进化逻辑”,其中比较有影响的是霍兰德(J Holland)提出的遗传算法。所谓遗传算法是这样一种方法:它使用各种遗传算子,借助竞争机制选择个体,实施从基因型的一个种群到“更适应”的一个新种群的推导。遗传算法的基本程序是这样的:(1)从基因型的一个随机生成的种群开始;(2)计算该种群中每一基因型的适应程度;(3)把遗传算子应用于该种群,以创造出一个新种群;(4)进入第二步。遗传算法的目标是要挑选种群中具有较强增殖能力的基因型并判定每一基因型可能会产生多少后代。一般说来,适应程度高的基因型比适应程度低的基因型后代更多一些。如果遗传程序(1)-(4)重复多次,就会产生一系列种群,代代相传,直到出现一个最适应的基因型。遗传算法采用符号序列来描述信息集,然后借助一系列遗传算子的运算以得到最优解。例如,借助交叉(即符号序列的混合)、突变(即生成符号序列新的规则)、选择(选取最优符号序列)、淘汰(排除剩余符号序列)等遗传算子,通过竞争得到最优后代。由此看来,虚拟生物的研究与形态学、胚胎学、进化论、生态学有着密切的联系。它是在生命模拟的过程中发展起来的,也是从生物学或生命科学本身的发展需要出发的。虚拟生物的诞生得益于理论生物学的推动和影响。它与理论生物学的智慧上的联系非常紧密。事实上,创建虚拟生物的创作者大多是生物学家,他们建立模型的最初动机往往是解决理论生物学中特定的问题,再造一个“另类”生物,或再造一个“另类”基因是他们的宗旨。总的说来,贯穿虚拟生物研究的主旋律,是利用计算机作为一种实验工具的思想。由于虚拟生物研究者对这种实验技术的不懈追求,使我们模拟和合成虚拟生物的能力越来越强,从而又可以在程序中捕捉足够的真实世界,使这些实验更具有意义。圣菲研究所成员,维也纳理工大学教授卡斯蒂曾深刻地提出这样的问题:假如这种技术早一些被像亚里士多德、牛顿、高斯那样的思想家获得,那么以往的科学又该是一个什么样的情景呢?[2](P222)虚拟生物是一种人工生命。虚拟生物的研究是一种人工生命研究。这种探究引发了一系列哲学问题。这些问题是:第一,如同人工智能分为强的人工智能和弱的人工智能一样,人工生命也分为强的人工生命和弱的人工生命。这是两种对立的人工生命观。强的人工生命观认为,人工生命不仅仅是实现自然生命特征和行为的工具,而且它就等同于自然生命;弱的人工生命观认为,人工生命只是实现自然生命特征和行为的工具,它与自然生命不同。对此,我们的看法是:一方面,我们不能因为某些东西原本不在我们的经验范围内,不是我们所熟悉的生物就认定它们不是生命。如果这样认为,那就是自我中心主义的表现。人工生命的出现说明生命形式不是惟一的,在人类的努力下,一个个新的生命世界正在形成;另一方面,尽管人工生命是一种新的生命形式,但并不表明它与地球上业已存在的自然生命具有完全相同的意义。因此,我们在对待新的生命形式时,应当保持更加开放的心态;同时我们也要看到自然生命与人工生命的不同的特点。第二,虚拟生物的研究对于理论生物学和生物学哲学研究具有什么理论意义?我们认为,虚拟生物的研究揭示了生物发展的内在机理和动力,使生物发育的过程以比较纯粹的形态表现出来,从而有助于理论生物学和生物学哲学的深入发展;同时,虚拟生物的研究有助于生命本质的探索,有助于人类进一步认识生命的意义以及生命与非生命的界限。第三,虚拟生物的研究有什么实际意义?我们认为,虚拟生物研究可以为自然生物的生长发育机制和发展规律的探索,提供更有效的计算机研究手段,利用这些手段,我们可以深入研究动物和植物的遗传变异、杂交、优选的机制,以便发展动物和植物的新品种、新种群。第四,虚拟生物逻辑研究的意义何在?我们认为,虚拟生物的逻辑研究为复杂系统的进化提供了重要的逻辑手段。利用这种逻辑手段,我们可以深入研究人类的遗传、进化、优选的机制和方法,从而有助于我们推行计划生育的基本国策,有助于人类的优生优育[6]。虚拟生物的哲学探索@任晓明$南开大学哲学系!天津300071人工生命;;人工生命哲学;;虚拟生物虚拟生物是用计算机媒介对自然生物进行模拟或仿真而形成的人工生物。虚拟生物研究是指那些以计算机为媒介,以计算机程序为生物体的人工生命研究。它为深入考察自然生物的进化现象、生长发育机制以及发展规律提供了更有效的计算机研究手段。借助这些手段,我们可以深入研究动物和植物的遗传变异、杂交、优选的机制,以便发展动物和植物的新品种。虚拟生物的研究促进了理论生物学和生物学哲学的发展。[1]Lindenmayer,ADevelopmentalsystemswithoutCellularInteractions,theirlanguagesandGrammars,InJournaloftheoreticalBiology(1971)30:455 484 [2]约翰·L·卡斯蒂.虚实世界[M].王千祥,权利宁译.上海:上海科技教育出版社,1988. [3]沃尔德罗普.复杂:诞生于秩序和混沌边缘的科学[M].陈玲译.北京:三联书店,1997.278. [4]Dawkins,(1986)TheBlindWatchmaker(Harlow:Longman). [5]DepewandWeber,(1994)DarwinismEvolving:SystemsDynamicsandtheGenealogyofnaturalselection,(Cambridge,CambridgeUniversityPress) [6]艾迪明,陈泓娟,班晓娟,涂序彦.人工生命概述[J].计算机工程与应用,2002,(1).
源自:   《》
4.3基于模糊随机模拟的混合智能算法 将模糊随机模拟、神经元网络和遗传算法相结合给出混合智能算法,用来对模糊机会 约束随机期望值规划模型进行求解。
源自: 含模糊参数的可追加订购的报童问题  《中国运筹学会第八届学术交流会》2006
20世纪80年代以来,出现了一些新颖的优化算法,如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化规划、模拟退火、禁忌搜索、蚁群算法、粒子群算法及其混合优化算法等,通过模拟或揭示某些自然现象或工程而得到发展,其思想和内容涉及数学、物理学、生物进化、人工智能、神经科学和统计力学等方面,为解决复杂问题提供了新的思路和手段。
源自: 天然气管道运行优化模型及其寻优方法研究  《西南石油大学博士学位论文》2006
2.3混合智能算法 智能算法包括神经元网络、模拟退火以及遗传算法等。
源自: 不确定环境下的系统可靠性优化理论  《第四届中国青年运筹与管理学者大会》2001
例如基于神经网络的自适应模糊控制、基于遗传算法的模糊神经网络智能控制等智能控制中的混合算法l’“112’l
源自: 汽车动力—传动系统一体化智能控制技术研究  《安徽农业大学硕士学位论文》2004
第六章车间调度算法库管理智能系统 第六章智能算法库管理系统的设计与实现 《混合优化策略在车间作业调度平台中的应用研究》是辽宁省科学技术基金项目,要经过两年多的工作,到2004年12月完成。
源自: 人工神经网络在车间调度中的应用  《大连铁道学院硕士学位论文》2003
作为采用了avaya的专利算法和专用硬件的avaya pds智能外拨系统,可以有效识别应答机、传真机、忙音等呼叫响应,且准确率较竞争产品高出25%,同时还支持混合座席功能,允许话务员同时处理来话和去话业务,此外,该系统还提供了丰富的混合策略以及将话务员与呼叫混合到单一环境的能力。
源自: 呼叫也主动——Avaya PDS增强智能外拨系统  《每周电脑报》2005年25期
包括了工程优化中常用的17个算法,可通过人机对话输入和修改设计参数,用图形(二维)和文字混合显示寻优过程,计算结果及典型卖例,还包括一个借助人机对话和智能模拟实现多目标模糊最优决策的新算法,能在优化过程中体现“专家”的经验和设计者的观点。
源自: 微电脑辅助优化设计程序系统  《计算力学学报》1988年01期
国际上第一本“进化计算”杂志于1993年春在mti创刊,至今已经外过五届“遗传算法和进化计算”系列国际会议;从1993年开始,ieee将神经网络、模糊系统、进化计算三个国际会议合并为ieee计算智能世界大会召开,且对由进化计算、模糊逻辑、浑沌计算与符号逻辑及神经网络组成的混合计算智能系统予以特别关注;ieee神经网络汇刊也于1994年1月推出进化计算专集。
源自: 进化计算与遗传算法──计算智能的新方向  《系统工程与电子技术》1995年06期
生产计划智能调度及其在服装erp中的应用第四章基于遗传算法的服装企业生产计划调度4.1引言 前两章分别讨论了ffow sh叩调度问题和混合flow shop调度问题及其遗传算法求解方法。
源自: 生产计划智能调度及其在服装ERP中的应用  《东华大学硕士学位论文》2005
 
 
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