面向21世纪的计算智能研究与思考

1 引言人工智能(AI),广义地讲就是用计算机模拟和再现人类的某些智能行为。从方法论的角度,AI大致可分为3种基本类型:1)以符号操作为基本特征,以演绎方法为逻辑主体,从抽象层次模拟和再现人类某些智能行为的符号机制(Symbolism);2)以大量神经元的相互连接和作用为基本特征,以归纳方法、尤其是不完全归纳方法为逻辑主体,从神经元的连接关系和作用机制层次模拟和再现人类某些智能行为的连接机制     

形位误差的进化算法

在分析以往形位误差评价方法的基础上,提出了一种基于遗传进化理论的形位误差评价的智能方法。中以平面度误差为例,详细地介绍了进化模型的建立及计算方法。最后,通过不同评价方法对一平面的平面度误差进行对照实验,结果证明该方法是正确可行的。     

一种评价形位误差的新型方法

在分析以住形位误差评价方法的基础上,提出了一种基于遗传进化理论的形位误差评价的智能方法。文中以平面度误差为例,详细地介绍了进化模型的建立及计算方法;最后,通过不同评价方法对一平面的平面度误差进行对照实验,结果证明该方法是正确可行的。     

基于改进型进化机制的萤火虫优化算法

分析了萤火虫算法的进化计算机制,并利用实例对萤火虫算法中容易发生进化过早停滞的原因进行了研究。提出了一种基于新型进化计算模式的改进型萤火虫优化算法,该算法在进化初期利用种群最优萤火虫激发群中其他个体的寻优能力,在萤火虫相互之间建构了有效的信息交互网络后,各萤火虫将借助各自视觉范围内的更优近邻个体完成后期搜索和进化,当种群陷入局部最优区域时,利用高斯变异改善萤火虫个体的多样性。利用标准测试函数进行了实验分析,结果表明,改进后的萤火虫算法能有效改善过早进化停滞问题。