ComputationalIntelligence2

《ComputationalIntelligence2》由会员分享，可在线阅读，更多相关《ComputationalIntelligence2（45页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、2021/8/21Chapter 5:计算智能（计算智能（2）：进化计算、）：进化计算、人工生命人工生命 Outline5.1 5.1 遗传算法遗传算法5.2 5.2 进化策略进化策略5.3 5.3 进化编程进化编程5.4 5.4 人工生命人工生命5.5 5.5 小结小结2021/8/22Chapter 5:计算智能（计算智能（2）：进化计算、）：进化计算、人工生命人工生命 进化计算（进化计算（Evolutionary ComputationEvolutionary Computation）是通过模拟自然界中生物进化机制进行搜是通过模拟自然界中生物进化机制进行搜索的一种算法。索的一种算法。生物

2、进化论生物进化论 进化计算主要包括：进化计算主要包括：遗传算法（遗传算法（Genetic Algorithm,GAGenetic Algorithm,GA）进化策略（进化策略（Evolution StrategyEvolution Strategy）进化编程（进化编程（Evolutionary ProgrammingEvolutionary Programming）或进）或进化规划（化规划（Evolutionary PlanningEvolutionary Planning ）2021/8/23Chapter 5:计算智能（计算智能（2）：进化计算、）：进化计算、人工生命人工生命 进化计算的研

3、究起源于进化计算的研究起源于20世纪世纪50年代。年代。1965年，年，Holland首次提出了人工遗传操作的重要首次提出了人工遗传操作的重要性，并把这些应用于自然系统和人工系统中。性，并把这些应用于自然系统和人工系统中。1960年代，年代，Rechenberg和和Schwefel提出了进化策提出了进化策略略;同一时期，同一时期，Fogel,Owens和和Walsh提出了进化提出了进化规划。规划。1975年，年，Holland出版了他的著名专著自然系统出版了他的著名专著自然系统和人工系统的适应性该书系统地阐述了遗传算和人工系统的适应性该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法。法的基本理论和方法

4、。1990年，年，Koza提出了遗传规划（提出了遗传规划（Genetic Programming）的概念，用于搜索解决特定问题的概念，用于搜索解决特定问题的最适计算机程序。的最适计算机程序。2021/8/245.1 遗传算法遗传算法 1960年代中期，美国年代中期，美国Michigan大学的大学的J.H.Holland教授提出教授提出借鉴生物自然遗传的基本原理用于自然借鉴生物自然遗传的基本原理用于自然 和人工系统的自适应和人工系统的自适应行为研究和串编码技术；行为研究和串编码技术；1967年，他的学生年，他的学生J.D.Bagley在在博士论文中首次提出博士论文中首次提出“遗传算法遗传算法(G

5、enetic Algorithms)”一词；一词；1975年，年，Holland出版了著名的出版了著名的“Adaptation in Natural and Artificial Systems”，标志遗传算法的诞生。，标志遗传算法的诞生。遗传算法（遗传算法（GAGA）思想来源于生物进化过程）思想来源于生物进化过程,它是基于进化过它是基于进化过程中的程中的信息遗传机制信息遗传机制和和优胜劣汰的自然选择原则优胜劣汰的自然选择原则的的搜索算法搜索算法。GAGA是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的最是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的最重要的形式，它为那些难以找到传统数学模型

6、的难题提供了重要的形式，它为那些难以找到传统数学模型的难题提供了解决方法。解决方法。特点：特点：通用性通用性鲁棒性（鲁棒性（robustnessrobustness）并行性并行性次优解、满意解次优解、满意解2021/8/255.1 遗传算法遗传算法 GAGA先将搜索结构编码为字符串形式先将搜索结构编码为字符串形式,每个每个字符串结构被称为个体。字符串结构被称为个体。然后对一组字符串结构然后对一组字符串结构(被称为一个群体被称为一个群体)进行循环操作。每次循环被称作一代进行循环操作。每次循环被称作一代,包括包括一个保存字符串中较优结构的过程和一个一个保存字符串中较优结构的过程和一个有结构的、随机

7、的字符串间的信息交换过有结构的、随机的字符串间的信息交换过程。程。类似于自然进化，遗传算法通过作用于染类似于自然进化，遗传算法通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题。色体上的基因寻找好的染色体来求解问题。2021/8/265.1 遗传算法遗传算法 与自然界相似，与自然界相似，GAGA对求解问题的本身一无所知，对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应值来选择染色体，使适应性好评价，并基于适应值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会。的染色体有更多的繁殖机会。在在GAGA中，位字符串扮演染色体

8、的作用，单个位扮中，位字符串扮演染色体的作用，单个位扮演了基因的作用，随机产生一个体字符串的初始演了基因的作用，随机产生一个体字符串的初始群体，每个个体给予一个数值评价，称为适应度，群体，每个个体给予一个数值评价，称为适应度，取消低适应度的个体，选择高适应度的个体参加取消低适应度的个体，选择高适应度的个体参加操作。操作。常用的遗传算子有复制、杂交、变异和反转。常用的遗传算子有复制、杂交、变异和反转。2021/8/275.1 遗传算法遗传算法GAGA与传统优化方法的不同与传统优化方法的不同GA不是直接作用在参变量集上不是直接作用在参变量集上,而是利用参变量集的而是利用参变量集的某种编码某种编码;

9、GA不是从单个点不是从单个点,而是在群体中从一个点开始搜索而是在群体中从一个点开始搜索;GA利用适应值信息利用适应值信息,无需导数或其它辅助信息无需导数或其它辅助信息;GA利用概率转移规则利用概率转移规则,而非确定性规则。而非确定性规则。使用使用GAGA的几个关键的几个关键确定表示方案确定表示方案;确定适应值的度量确定适应值的度量;确定控制该算法的参数和变量确定控制该算法的参数和变量;确定程序运行结束的标准。确定程序运行结束的标准。2021/8/285.1 遗传算法遗传算法 GAGA的基本原理的基本原理 以以HollandHolland的基本遗传算法的基本遗传算法(Simple Simple

10、Genetic AlgorithmGenetic Algorithm，SGA)SGA)亦即亦即简单遗传算法简单遗传算法为例进行解释。为例进行解释。SGASGA只使用选择算子、交叉算和变只使用选择算子、交叉算和变异算子这三种基本的遗传算子。其异算子这三种基本的遗传算子。其遗传操作简单、容易理解，是其它遗传操作简单、容易理解，是其它GAGA的雏形和基础。的雏形和基础。2021/8/295.1 遗传算法遗传算法SGASGA的基本要素的基本要素染色体编码方法：首先必须对问题的解空间进行编码，染色体编码方法：首先必须对问题的解空间进行编码，使之能用遗传算法进行操作。较常用的是二进制编码使之能用遗传算法进

11、行操作。较常用的是二进制编码方法，现在使用非二进制编码的也逐渐增多。方法，现在使用非二进制编码的也逐渐增多。适应度函数（适应度函数（fitness functionfitness function，又称为适应值适又称为适应值适值函数）用来评价一个染色体的好坏。值函数）用来评价一个染色体的好坏。遗传算子遗传算子-选择算子选择算子(selection)selection)：又称为复制算子。按照某种策略从又称为复制算子。按照某种策略从父代中挑选个体进入下一代，如使用比例选择、轮盘式选择。父代中挑选个体进入下一代，如使用比例选择、轮盘式选择。-交叉算子交叉算子(crossover)crossover)

12、：又称为杂交算子。将从群体中选择又称为杂交算子。将从群体中选择的两个个体，按照某种策略使两个个体相互交换部分染色体，的两个个体，按照某种策略使两个个体相互交换部分染色体，从而形成两个新的个体。如使用单点一致交叉。从而形成两个新的个体。如使用单点一致交叉。-变异算子变异算子(mutation)mutation)：按照一定的概率（一般较小），改变按照一定的概率（一般较小），改变染色体中某些基因的值。染色体中某些基因的值。2021/8/2105.1 遗传算法遗传算法 SGASGA的参数设置的参数设置 N：群体大小，即群体中包含的个体的数量。群体大小，即群体中包含的个体的数量。T：遗传算法终止的进化代

13、数。遗传算法终止的进化代数。Pc：交叉概率，一般取为交叉概率，一般取为 0.40.99。Pm：变异概率，一般取为变异概率，一般取为 0.00010.1。2021/8/2115.1 遗传算法遗传算法SGASGA的求解步骤的求解步骤(1)(1)初始化群体初始化群体;(2)(2)计算群体上每个个体的适应度值计算群体上每个个体的适应度值;(3)(3)按由个体适应度值所决定的某个规按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体则选择将进入下一代的个体;(4)(4)按概率按概率PcPc进行交叉操作进行交叉操作;(5)(5)按概率按概率PmPm进行突变操作进行突变操作;(6)(6)若没有满足某种停止

14、条件，则转第若没有满足某种停止条件，则转第(2)(2)步，否则进入下一步。步，否则进入下一步。(7)(7)输出群体中适应度值最优的染色体输出群体中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解。作为问题的满意解或最优解。2021/8/2125.1 遗传算法遗传算法 SGASGA的框图的框图初始化种群初始化种群变异操作变异操作计算适应度值计算适应度值选择操作选择操作交叉操作交叉操作适应值最优个体适应值最优个体终止条件终止条件开始开始结束结束否是2021/8/2135.1 遗传算法遗传算法一般遗传算法的步骤一般遗传算法的步骤(1)(1)随机产生一个由确定长度的特征字随机产生一个由确定长度的特征字符串

15、组成的初始群体。符串组成的初始群体。(2)(2)对该字符串群体迭代的执行下面的对该字符串群体迭代的执行下面的步和，直到满足停止标准：步和，直到满足停止标准：-计算群体中每个个体字符串的适应值；计算群体中每个个体字符串的适应值；-应用复制、交叉和变异等遗传算子产生应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一代群体。下一代群体。(3)(3)把在后代中出现的最好的个体字符把在后代中出现的最好的个体字符串指定为遗传算法的执行结果，这个结串指定为遗传算法的执行结果，这个结果可以表示问题的一个解。果可以表示问题的一个解。2021/8/214产生初始群体产生初始群体是否满足停止准则是否满足停止准则计算每个个体的适

16、应值计算每个个体的适应值i=N?GEN:=GEN+1依概率选择遗传操作依概率选择遗传操作执行复制执行复制选择一个个体选择一个个体i:=i+1选择两个个体选择两个个体选择一个个体选择一个个体执行变异执行变异i:=0GEN:=0复制到新群体复制到新群体i:=i+1将两个后代插入新群体将两个后代插入新群体插入到新群体插入到新群体执行杂交执行杂交指定结果指定结果结束结束是是否否是是否否变异变异复制复制交叉交叉基本遗传算法框图2021/8/215遗传算法举例遗传算法举例问题：求（1）编码：此时取均长为5，每个染色体（2）初始群体生成：群体大小视情况而定，此处设置为4，随机产生四个个体：编码：01101，

17、11000，01000，10011 解码：13 24 8 19 适应度：169 576 64 361（3）适应度评价：31,0,)(2xxxfMax1111100000 x51,02)(xxfitness2021/8/216（4）选择：选择概率 个体：01101，11000，01000，10011 适应度：169 576 64 361 选择概率：0.14 0.49 0.06 0.31 选择结果：01101，11000，11000，10011（5）交叉操作：发生交叉的概率较大 哪两个个体配对交叉是随机的 交叉点位置的选取是随机的（单点交叉）0110 1 01100 11 000 11 011 1

18、100 0 11001 10 011 10 000ffPii/1170f.9.0,8.0cP遗传算法举例遗传算法举例2021/8/217轮盘式选择轮盘式选择 首先计算每个个体首先计算每个个体 i 被选中被选中的概率的概率 然后根据概率的大小将将圆然后根据概率的大小将将圆盘分为盘分为 n个扇形，每个扇形个扇形，每个扇形的大小为的大小为 。选择时转。选择时转动轮盘，参考点动轮盘，参考点r落到扇形落到扇形i则选择个体则选择个体i。njijfifp1)()(.p1p2pirip22021/8/218（6）变异：发生变异的概率很小（7）新群体的产生：保留上一代最优个体，一般为10%左右，至少1个 用新个

19、体取代旧个体，随机取代或择优取代。11000，11011，11001，10011（8）重复上述操作，直至满足某个条件而终止程序运行。说明：GA的终止条件一般人为设置；此外，GA通常只能求次优解或满意解。0001.0mP遗传算法举例遗传算法举例2021/8/2195.2 进化策略进化策略20世纪世纪60年代，德国柏林工业大学的年代，德国柏林工业大学的I.Rechenberg和和H.P.Schwefel等在进行风等在进行风洞实验时，由于设计中描述物体形状的参洞实验时，由于设计中描述物体形状的参数难以用传统方法进行优化，因而利用生数难以用传统方法进行优化，因而利用生物变异的思想来随机改变参数值，获得

20、了物变异的思想来随机改变参数值，获得了较好的结果。随后，他们对这种方法进行较好的结果。随后，他们对这种方法进行了深入的研究和发展，形成了一种新的进了深入的研究和发展，形成了一种新的进化计算方法化计算方法进化策略进化策略(Evolution Strategy,简称简称ES)。2021/8/2205.2 进化策略进化策略早期的进化策略可以被看成使用浮点数表早期的进化策略可以被看成使用浮点数表达，只使用变异作为其重组算子的一种进达，只使用变异作为其重组算子的一种进化计算方法。它主要用于各种带连续可变化计算方法。它主要用于各种带连续可变参数的优化问题。参数的优化问题。其基本思想为：其基本思想为：随机产

21、生一个适用于所给随机产生一个适用于所给问题环境的初始种群，即搜索空间，种群问题环境的初始种群，即搜索空间，种群中的每个个体为实数编码，计算每个个体中的每个个体为实数编码，计算每个个体的适应值；依据达尔文的进化原则，选择的适应值；依据达尔文的进化原则，选择遗传算子遗传算子(重组、突变等重组、突变等)对种群不断进行对种群不断进行迭代优化，直到在某一代上找到最优解或迭代优化，直到在某一代上找到最优解或近似最优解。近似最优解。2021/8/2215.2 进化策略进化策略最早的进化策略只是基于单个个体组成的最早的进化策略只是基于单个个体组成的种群而进化的，且在进化过程中只使用变种群而进化的，且在进化过程

22、中只使用变异算子。异算子。独特之处在于，个体被表达成一对浮点数独特之处在于，个体被表达成一对浮点数组成的向量组成的向量，其中，其中x表示搜索空间的表示搜索空间的一个点，而表示一个点，而表示标准偏差向量。标准偏差向量。变异是通过如下的方式实现的：变异是通过如下的方式实现的：变异之后的个体（后代）当且仅当有较好变异之后的个体（后代）当且仅当有较好的适应值且满足所有的约束（如果有的话）的适应值且满足所有的约束（如果有的话）时，才会被接收为种群的新成员。时，才会被接收为种群的新成员。1(,)ttN0 XX2021/8/2225.2 进化策略进化策略虽然种群是由经历变异的单个个体组成，虽然种群是由经历变

23、异的单个个体组成，但是后代和父代进行竞争，而且在竞争阶但是后代和父代进行竞争，而且在竞争阶段种群中临时地包含两个个体，因此，上段种群中临时地包含两个个体，因此，上述的进化策略被称为述的进化策略被称为“两成员进化策略两成员进化策略”，即即“1+1-ES”1+1-ES”。19731973年，年，RechenbergRechenberg进行了多父代方法的进行了多父代方法的早期工作，但还是采用单子代。早期工作，但还是采用单子代。19811981年，年，SchwefelSchwefel在在RechenbergRechenberg工作的基工作的基础上迈进一步，研究了多父代和多子代的础上迈进一步，研究了多父

24、代和多子代的进化策略。进化策略。2021/8/2235.2 进化策略进化策略(+)ES和和(,)ES这两种进化策略都采用含有这两种进化策略都采用含有个个体的父代群体，并个个体的父代群体，并通过重组和突变产生通过重组和突变产生个新个体。它们的差别仅仅在个新个体。它们的差别仅仅在于下一代群体的组成上。于下一代群体的组成上。(+)ES是在原有是在原有个个体及新产生的个个体及新产生的个新个体中个新个体中共（共（+）个个体，再择优选择）个个体，再择优选择个个体作为下一代个个体作为下一代群体。群体。(,)ES则是只在新产生的则是只在新产生的个新个体中择优选择个新个体中择优选择个个体作为下一代群体，这时要求

25、个个体作为下一代群体，这时要求。总之，在选。总之，在选择子代新个体时若需要根据父代个体的优劣进行取舍，择子代新个体时若需要根据父代个体的优劣进行取舍，则使用则使用“+”记号，如记号，如(1+1)、(+1)及及(+)；否则，改；否则，改用逗号分隔，如用逗号分隔，如(,)。近年来，近年来，(,)ES得到广泛的应用，这是由于这种得到广泛的应用，这是由于这种进化策略使每个个体的寿命只有一代，更新进化很快，进化策略使每个个体的寿命只有一代，更新进化很快，特别适合于目标函数有噪声干扰或优化程度明显受迭特别适合于目标函数有噪声干扰或优化程度明显受迭代次数影响的课题。代次数影响的课题。2021/8/2245.

26、2 进化策略进化策略进化策略执行过程进化策略执行过程 1）确定问题的表达方式确定问题的表达方式-个体由目标变量个体由目标变量X和标准差和标准差两部分组成，每部分两部分组成，每部分又可以有又可以有n个分量，即个分量，即 1212,(,),(,)nnXXX Xexp(0,1)(0,1)iiirNr N(0,1)iiiiXXN1iXirr其中：是变异之后的第 维分量；和 是参数，前者叫全局参数，后者叫局部参数，它们常取。2021/8/2255.2 进化策略进化策略进化策略执行过程进化策略执行过程 2）随机生成初始群体，并计算其适应度。随机生成初始群体，并计算其适应度。-进化策略中的初始群体由进化策略

27、中的初始群体由个个体组成，每个个体个个体组成，每个个体的的内又可以包含内又可以包含n个个X i、i分量。产生初始分量。产生初始个体的方法是随机生成。为便于和传统的方法比个体的方法是随机生成。为便于和传统的方法比较，可以从某个初始点较，可以从某个初始点出发，通过多出发，通过多次突变产生次突变产生个初始个体，该初始点可从可行域中个初始个体，该初始点可从可行域中用随机方法选取。初始个体的标准差用随机方法选取。初始个体的标准差(0)=3.0。3）计算初始个体的适应度，如若满足条件，计算初始个体的适应度，如若满足条件，终止；否则，往下进行。终止；否则，往下进行。2021/8/2265.2 进化策略进化策

28、略进化策略执行过程进化策略执行过程 4 4）根据进化策略，用下述操作产生新群体：）根据进化策略，用下述操作产生新群体：-4.1)4.1)重组：将两个父代个体交换目标变量和标准差，产生新重组：将两个父代个体交换目标变量和标准差，产生新个体。一般目标变量采用离散重组，标准差采用中值重组。个体。一般目标变量采用离散重组，标准差采用中值重组。离散重组：对父代中两个个体实行随机交叉组合。离散重组：对父代中两个个体实行随机交叉组合。中值重组：中值重组：从从个父代个体中用随机的方法任选两个个体，然后将父代个父代个体中用随机的方法任选两个个体，然后将父代个体各分量的平均值作为子代新个体的分量，构成的新个体。个

29、体各分量的平均值作为子代新个体的分量，构成的新个体。-4.2)4.2)突变：对重组后的个体添加随机量，按照前述变异算子突变：对重组后的个体添加随机量，按照前述变异算子产生新个体。产生新个体。-4.3)4.3)计算新个体适应度。计算新个体适应度。-4.4)4.4)选择：实行选择：实行(+)(+)或或(,)(,)选择策略，挑选一部分个选择策略，挑选一部分个体组成下一代群体。体组成下一代群体。5）反复执行第）反复执行第4步，直到达到终止条件，选择最佳步，直到达到终止条件，选择最佳个体作为进化策略的结果。个体作为进化策略的结果。2021/8/2275.2 进化策略进化策略进化策略与遗传算法的主要区别进

30、化策略与遗传算法的主要区别 进化策略和遗传算法有着很强的相似性，进化策略和遗传算法有着很强的相似性，它们都是一类模仿自然进化原理的算法。它们都是一类模仿自然进化原理的算法。两者也存在着区别，其中最基本的区别两者也存在着区别，其中最基本的区别是它们的研究领域不同。是它们的研究领域不同。-进化策略是一种数值优化的方法，它采用进化策略是一种数值优化的方法，它采用一个具有自适应步长和倾角的特定爬山方一个具有自适应步长和倾角的特定爬山方法。法。-遗传算法从广义上说是一种自适应搜索技遗传算法从广义上说是一种自适应搜索技术。术。2021/8/2285.3 进化编程进化编程进化编程进化编程(Evolution

31、ary Programming，EP)，又称为进化规划（，又称为进化规划（Evolutionary Planning），是由），是由Fogel在在1962年提出的年提出的一种模仿人类智能的方法。一种模仿人类智能的方法。进化编程根据正确预测的符号数来度量适进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异，为父代群体中的每个机应值。通过变异，为父代群体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择生存下来。的部分被选择生存下来。它的提出是受自然生物进化机制的启发。它的提出是受自然生物进化机制的启发。2021/8/2295.3 进化编程进化编程进化编

32、程的过程，可理解为从所有可进化编程的过程，可理解为从所有可能的计算机程序形成的空间中，搜索能的计算机程序形成的空间中，搜索具有高的适应度的计算机程序个体。具有高的适应度的计算机程序个体。进化编程设计强调群体行为的变化。进化编程设计强调群体行为的变化。进化编程系统的表示自然地面向任务进化编程系统的表示自然地面向任务级。一旦选定一种适应性表示，就可级。一旦选定一种适应性表示，就可以定义依赖于该表示的变异操作，在以定义依赖于该表示的变异操作，在具体的父辈行为上创建后代。具体的父辈行为上创建后代。2021/8/2305.3 进化编程进化编程进化编程分为三个步骤：进化编程分为三个步骤：产生出初始群体。产

33、生出初始群体。迭代完成下述子步骤，直至满足选种标迭代完成下述子步骤，直至满足选种标准为止：准为止：-执行群体中的每个程序。执行群体中的每个程序。-应用变异等操作创造新程序群体。应用变异等操作创造新程序群体。在后代中适应值最高的计算机程序个体在后代中适应值最高的计算机程序个体被指定为进化编程的结果。被指定为进化编程的结果。2021/8/231变异和创造子代变异和创造子代评估已存在的评估已存在的FSM用最好的状态机用最好的状态机预测和添加符号预测和添加符号选择父代选择父代初始化观测顺序初始化观测顺序是是否否是否预测是否预测初始化群体初始化群体进化编程的基本过程进化编程的基本过程2021/8/232

34、5.4 人工生命人工生命 自然界是生命之源。自然生命千千万万，自然界是生命之源。自然生命千千万万，千姿百态，千差万别，巧夺天工，奇妙无千姿百态，千差万别，巧夺天工，奇妙无穷。穷。人工生命（人工生命（Artificial Life，AL）试图通过）试图通过人工方法建造具有自然生命特征的人造系人工方法建造具有自然生命特征的人造系统。统。人工生命是生命科学、信息科学和系统科人工生命是生命科学、信息科学和系统科学等学科交叉研究的产物，其研究成果必学等学科交叉研究的产物，其研究成果必将促进人工智能的发展。将促进人工智能的发展。2021/8/2335.4 人工生命人工生命人工生命研究的起源和发展人工生命研

35、究的起源和发展 人类长期以来一直力图用科学技术方法模拟自然界，包括人脑本身。人类长期以来一直力图用科学技术方法模拟自然界，包括人脑本身。-19431943年年McCullochMcCulloch和和PittsPitts提出了提出了M MP P神经学网络模型。神经学网络模型。-19481948年年WinnerWinner提出控制论，对动物与机器中的控制和通信问题进行研究。提出控制论，对动物与机器中的控制和通信问题进行研究。-Von NeumannVon Neumann研究脑和计算机在组织上的相似性，用形式逻辑来表示脑。研究脑和计算机在组织上的相似性，用形式逻辑来表示脑。人工生命的许多早期研究工作

36、也源于人工智能。人工生命的许多早期研究工作也源于人工智能。-RosenblattRosenblatt提出的感知机（提出的感知机（perceptronperceptron）-StahlStahl建立的细胞活动模型建立的细胞活动模型 19701970年代以来，年代以来，ConradConrad等提出不断完善的等提出不断完善的“人工世界人工世界”模型以及模型以及ConwayConway提出的细胞自动机对策论。提出的细胞自动机对策论。19801980年代，在美国，以圣塔菲研究所和年代，在美国，以圣塔菲研究所和MITMIT等机构为首设立了人工生命的等机构为首设立了人工生命的研究组织，出版了学术专刊研究组

37、织，出版了学术专刊Artificial LifeArtificial Life，组办了人工生命方面，组办了人工生命方面的国际会议。的国际会议。19911991年，欧洲人工智能学会开始举办年，欧洲人工智能学会开始举办ECAL(European Conference on ECAL(European Conference on Artificial Life)Artificial Life)会议；会议；19961996年，日本开始举办年，日本开始举办The International The International Symposium on Artificial Life and Roboti

38、csSymposium on Artificial Life and Robotics，并出版并出版Artificial Artificial Life and RoboticsLife and Robotics国际学术刊物。国际学术刊物。19971997年，在中国北京举行国内关于人工生命的第一次学术活动。年，在中国北京举行国内关于人工生命的第一次学术活动。2021/8/2345.4 人工生命人工生命人工生命的定义和研究意义人工生命的定义和研究意义人工生命是一项抽象地提取控制生人工生命是一项抽象地提取控制生物现象的基本动态原理，并且通过物现象的基本动态原理，并且通过物理媒介（如计算机）来模拟生

39、命物理媒介（如计算机）来模拟生命系统动态发展过程的研究工作。系统动态发展过程的研究工作。通俗地讲，人工生命即人造的生命，通俗地讲，人工生命即人造的生命，非自然的生命。然而，要对人工生非自然的生命。然而，要对人工生命做出严格的定义，却需要对问题命做出严格的定义，却需要对问题进行深入研究。进行深入研究。2021/8/2355.4 人工生命人工生命人工生命的定义和研究意义人工生命的定义和研究意义19871987年兰德提出的人工生命定义为：年兰德提出的人工生命定义为：“人工生命是研究能够演示出自然生命人工生命是研究能够演示出自然生命系统特征行为的人造系统系统特征行为的人造系统”。通过计算机或其它机器对

40、类似生命的行通过计算机或其它机器对类似生命的行为进行综合研究，以便对传统生物科学为进行综合研究，以便对传统生物科学起互补作用。起互补作用。兰德在计算机上演示了他们研制的具有兰德在计算机上演示了他们研制的具有生命特征的软件系统，并把这类具有生生命特征的软件系统，并把这类具有生命现象和特征的人造系统称为人工生命命现象和特征的人造系统称为人工生命系统。系统。2021/8/2365.4 人工生命人工生命人工生命的定义和研究意义人工生命的定义和研究意义自然生命的共同特征和现象自然生命的共同特征和现象-自繁殖、自进化、自寻优自繁殖、自进化、自寻优-自成长、自学习、自组织自成长、自学习、自组织-自稳定、自适

41、应、自协调自稳定、自适应、自协调-物质构造物质构造-能量转换能量转换-信息处理信息处理2021/8/2375.4 人工生命人工生命 研究人工生命的意义研究人工生命的意义人工生命是自然生命的模拟、延伸与扩展，其人工生命是自然生命的模拟、延伸与扩展，其研究开发有重大的科学意义和广泛的应用价值。研究开发有重大的科学意义和广泛的应用价值。-开发基于人工生命的工程技术新方法、新系统、新开发基于人工生命的工程技术新方法、新系统、新产品产品-为自然生命的研究提供新模型、新工具、新环境为自然生命的研究提供新模型、新工具、新环境-延伸人类寿命、减缓衰老、防治疾病延伸人类寿命、减缓衰老、防治疾病-扩展自然生命，人

42、工进化、优生优育扩展自然生命，人工进化、优生优育-促进生命、信息、系统科学的交叉与发展促进生命、信息、系统科学的交叉与发展2021/8/2385.4 人工生命人工生命 人工生命的研究内容人工生命的研究内容人工生命的研究内容大致可分为两类：人工生命的研究内容大致可分为两类：-(1)(1)构成生物体的内部系统，包括脑、构成生物体的内部系统，包括脑、神经系统、内分泌系统、免疫系统、遗神经系统、内分泌系统、免疫系统、遗传系统、酶系统、代谢系统等。传系统、酶系统、代谢系统等。-(2)(2)在生物体及其群体的外部系统，包在生物体及其群体的外部系统，包括环境适应系统和遗传进化系统等。括环境适应系统和遗传进化

43、系统等。2021/8/2395.4 人工生命人工生命人工生命的科学框架人工生命的科学框架生命现象仿生系统生命现象仿生系统生命现象的建模与仿真生命现象的建模与仿真 进化动力学进化动力学 人工生命的计算理论和工具人工生命的计算理论和工具 进化机器人进化机器人 进化和学习等的结合进化和学习等的结合 人工生命的应用人工生命的应用2021/8/2405.4 人工生命人工生命人工生命的研究方法人工生命的研究方法（1 1）信息模型法）信息模型法-根据内部和外部系统所表现的生命行根据内部和外部系统所表现的生命行为来建造信息模型。为来建造信息模型。（2 2）工作原理法）工作原理法-生命行为所显示的自律分数和非线

44、性生命行为所显示的自律分数和非线性行为，其工作原理是混沌和分形，以行为，其工作原理是混沌和分形，以此为基础研究人工生命的机理。此为基础研究人工生命的机理。2021/8/2415.4 人工生命人工生命人工生命的研究技术途径人工生命的研究技术途径（1 1）工程技术途径）工程技术途径-利用计算机、自动化、微电子、精密利用计算机、自动化、微电子、精密机械、光电通信、人工智能、神经网机械、光电通信、人工智能、神经网络等有关工程技术方法和途径，研究络等有关工程技术方法和途径，研究开发、设计制造人工生命。通过计算开发、设计制造人工生命。通过计算机屏幕，以三维动画，虚拟现实的软机屏幕，以三维动画，虚拟现实的软

45、件方法或采用光机电一体化的硬件装件方法或采用光机电一体化的硬件装置来演示和体现人工生命。置来演示和体现人工生命。2021/8/2425.4 人工生命人工生命人工生命的研究技术途径人工生命的研究技术途径（2 2）生物科学途径）生物科学途径-利用生物科学方法和技术，通过人工利用生物科学方法和技术，通过人工合成、基因控制，无性繁殖过程，培合成、基因控制，无性繁殖过程，培育生成人工生命。育生成人工生命。-由于伦理学、社会学、人类学等方面由于伦理学、社会学、人类学等方面的问题，通过生物科学途径生成的人的问题，通过生物科学途径生成的人工生命，如克隆人引起了不少争论。工生命，如克隆人引起了不少争论。需要研究和制订相应的社会监督、国需要研究和制订相应的社会监督、国家法律和国际公约。家法律和国际公约。2021/8/2435.4 人工生命人工生命人工生命实例人工生命实例人工脑人工脑计算机病毒计算机病毒 计算机进程计算机进程 细胞自动机细胞自动机 人工核苷酸人工核苷酸人工鸟：人工鸟：http:/ 小结小结 进化计算进化计算遗传算法遗传算法进化策略进化策略进化编程进化编程 人工生命人工生命计算智能研究的最新领域之一计算智能研究的最新领域之一重要科学意义和社会效益重要科学意义和社会效益研究内容、发展前景和应用领域研究内容、发展前景和应用领域部分资料从网络收集整理而来，供大家参考，感谢您的关注！