矩阵时差
近年来,世界各个发达国家竞相发展机械电子工程,以提高本国的成产力水平,机械电子工程也不断向智能化、网络化、柔性化发展,机械电子工程与人工智能的完美融合给这一产业带来了革命性的变革和惊人的经济效益。以下是我精心整理的人工智能论文读书报告的相关资料,希望对你有帮助!
机械电子工程与人工智能的关系探究
摘 要 近年来,世界各个发达国家竞相发展机械电子工程,以提高本国的成产力水平,机械电子工程也不断向智能化、网络化、柔性化发展,机械电子工程与人工智能的完美融合给这一产业带来了革命性的变革和惊人的经济效益。本文分别从机械电子工程、人工智能、两者融合3个方面探讨了这一趋势。
关键词 机械电子工程;人工智能;信息处理
0 引言
传统的机械工程一般分为两大类,包括动力和制造。制造类工程包括机械加工、毛坯制造和装配等生产过程,而动力类工程包括各式发电机。电子工程与传统的机械工程相比来言是较新的学科,两者于上世纪逐渐结合在一起。最初,电子工程与机械工程是以块与块的分离模式或功能替代的模式相结合,随着科学技术的不断向前推动,传统的机械工程与现代的电子工程通过信息技术有机的结合起来,形成了现在的机械电子工程学科。随着人工智能技术的不断发展,机械电子工程由传统的能量连接、动能连接逐步发展为信息连接,使得机械电子工程具有了一定的人工智能。传统的机械电子工程通过现代的科学技术进入到一个新的发展领域,同时,人工智能技术伴随着机械电子工程的日益复杂,也得到了长足的发展。
1 机械电子工程
1.1 机械电子工程的发展史
20世纪是科学发展最辉煌的时期,各类学科相互渗透、相辅相成,机械电子工程学科也在这一时期应运而生,它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展,机械电子工程也变的日益复杂。
机械电子工程的发展可以分为3个阶段:第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段,这一时期生产力低下,人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展,科学家们不得不穷极思变,引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段,这种生产模式极大程度上提高了生产力,大批量的生产开始涌现,但是由于对标准件的要求较高,导致生产缺乏灵活性,不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段,现代社会生活节奏快,亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式,而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成,可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。
1.2 机械电子工程的特点
机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合,两者之间不仅有物理上的动力连结,还有功能上的信息连结,并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点:
1)设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科,而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时,以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术,如:管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合,以完成设计;2)产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单,没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂,但却缩小了物理体积,抛弃了传统的笨重型机械面貌,但却提高了产品性能。
机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人,在实际应用当中,优化两者之间的联系代表了生产力的革新,人工智能的发展使得这一想法变成可能。
2 人工智能
2.1 人工智能的定义
人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科,是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为:人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为:人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止,人工智能仍没有一个统一的定义,笔者认为,人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。
2.2 人工智能的发展史
2.2.1 萌芽阶段
17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界,从此之后,世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器,直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢,但是却积累了丰富的实践经验,为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。
2.2.2 第一个发展阶段
在1956年举办的“侃谈会”上,美国人第一次使用了“人工智能”这一术语,从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务,取得了一系列的科技成就,LISP语言就是这一阶段的佼佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。
2.2.3 挫折阶段
60年代中至70年代初期,当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现,用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事,许多科学发现并未逃离出简单映射的方法,更无逻辑思维可言。但是,仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新,在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年,法国科学家发现了Prolog语言,成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。
2.2.4 第二个发展阶段
以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点,人工智能进入到以知识为基础的发展阶段,知识工程很快渗透于人工智能的各个领域,并促使人工智能走向实际应用。不久之后,人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就,展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景,在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。
2.2.5 平稳发展阶段
由于国际互联网技术的普及,人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展,直到今天,人工智能已经演变的复杂而实用,可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。
3 人工智能在机械电子工程中的应用
物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素,在人类社会初期,由于生产力水平低,人类社会以物质为首要基础,仅靠“结绳记事”的方法传递信息,但随着社会生产力的不断发展,信息的重要性不断被人们发现,文字成为传递信息最理想的途径,最近五十年间,网络的普及给信息传递带来了新的生命,人类进入到了信息社会,而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制,还是故障诊断,人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。
由于机械电子系统与生俱来的不稳定性,描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重,传统上的描述方法有以下几种:1)推导数学方程的方法;2)建设规则库的方法;3)学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确,但是只能适用于相对简单的系统,如线性定常系统,对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式,就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂,经常会同时处理几种不同类型的信息,如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性,以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。
通过人工智能建立的系统一般使用两类方法:神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构,分析数字信号并给出参考数值;而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处,相同之处是:两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数;不同之处是:神经网络系统物理意义不明确,而模糊推理系统有明确的物理意义;神经网络系统运用点到点的映射方式,而模糊推理系统运用域到域的映射方式;神经网络系统以分布式的方式储存信息,而模糊推理系统则以规则的方式储存信息;神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系,计算量大,而模糊推理系统由于连接不固定,计算量较小;神经网络系统输入输出时精度较高,呈光滑曲面,而模糊推理系统精度较低,呈台阶状。
随着社会的不断发展,单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要,许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法,取长补短,以获得更全面的描述方式,模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的最大融合,使信息在网络各层当中找到一个最适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数,为神经网络系统提供函数连结,使两者的功能达到最大化。
4 结论
科学的不断发展带来的不仅是学科的高度细化、深化,而且是学科间的高度融合。人工智能就是各学科交叉与综合之后的结果,秉承这一天性,人工智能与机械电子工程自然的进行了完美融合,这一全新领域的发展必将引领世界潮流,促进生产力的飞速发展。
羋修羋修
人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足,从玩家的角度出发,设计出针对各个水平层次的人工智能。以下是我精心整理的人工智能实现的论文的相关资料,希望对你有帮助!
DOTA游戏中人工智能的设计与实现
引言
DOTA游戏以及所有的即时战略游戏中,人工智能(AI)是不可或缺的一大工具。新手玩家通过对AI的对战初步了解整个游戏的规则、战斗方式、英雄特性等。在非联网的情况下,AI也是玩家的唯一对手。
传统AI:战斗模式单一,反应速度缓慢,行动指令呆板,无法较好的分析战场形势与战斗情况。水平低,容易被玩家识别出设计好的指令,从而导致轻易击杀,影响游戏的娱乐性。
创新AI:模拟人类思维,有了较高的智商的。新手玩家能够通过与AI的对战,逐渐学会游戏的玩法,提升对游戏的认识,而并不像以前的直接与人类对抗导致被高端玩家蹂躏。
此外,创新型AI不只面向新手玩家,基于AI具有水平高、套路广、懂得随机应变等特点,同时能够使得高水平玩家从与AI的对战也能获得乐趣,进一步提升用户体验。
1.AI算法核心功能
AI的核心功能包括控制中心、巡查系统和指令中心。巡查系统好比AI的眼睛和大脑,AI通过巡查系统来获取游戏数据并且分析这些数据;巡查系统分析的结果传达给指令中心,经过指令中心处理后转化成指令信号传达给控制中心;控制中心将信号转化为AI的具体行为[1]。具体功能如下:
2.AI核心功能实现
2.1巡查系统
设一个角色当前生命值为H、攻击力为A、防御力为D、魔法值为M,四个技能分别为A1、A2、A3、A4且对应的四个技能强度分别为P1、P2、P3、P4、技能的冷却程度为C1、C2、C3、C4。
若对于任意一个技能An得知其剩余冷却时间为Yn、冷却的总时间为Zn,则必然存在线性函数fn使得技能冷却程度Cn为:
Cn=fn(Yn,Zn),Cn∈[0,1]
计算技能冷却程度在高端游戏局中对技能冷却的掌握程度很大程度上体现了一个玩家游戏水平,当技能冷却程度约为0时代表这个技能刚刚进入冷却时间,对于一些靠技能为主的英雄代表丧失战斗力;当技能冷却程度即将到达1时,英雄即将恢复战斗力且在其等于1时瞬间恢复大量战斗力。而这个恢复的过程往往是出乎意料的。在这个恢复战斗力过程即是考验玩家技术含量的过程,如撤退、普通攻击、走位或衔接其他策略方案等[2]。
则对于任意技能An技能强度Pn与冷却程度Cn和其他参数X的对应关系如下所示:
Pn=fc(Cn,X)
2.2自我学习功能
AI的自我学习使得AI在实际战斗中能够不断地提升自己的水平。为了实现这一块功能,我们一改传统直接给AI编程固定的套路,让AI知道自己有何种技能、属性,并且告诉AI各种行为将会产生的结果,让AI自己计算当前情况下最有效的套路,这样的设计让AI在复杂的实际游戏战斗中能够有出色的表现[3]。
2.3指令中心
指令中心是将信号转化为实际行动的系统功能模块。
比如指令中心接受到控制中心传来的一个“ATTACK”指令,那么指令中心将对英雄下达攻击指令,并反馈给控制中心此次指令的结果,如英雄被击晕了,那么此次指令必将是执行不了的,那么将反馈给控制中心一个被击晕的信号,控制中心立马重新计算应对措施。
2.4控制中心
各个子系统通过控制中心连接成一个完整的AI系统,控制中心接受各个子功能的数据和分析结果,然后向指令中心发布指令。
例如在实际战斗中,一个具有控制技能的高爆发法师,首先他看见他的正前方有一名敌人,通过知己知彼系统,AI得知目标敌人的战斗力比自己低,可以击杀。接着AI开始思考击杀策略,通过自我学习系统,AI计算出了最优方案:先通过走位靠近目标敌人,然后试用控制技能将其制服,在控制技能期间AI对目标敌人进行普通攻击,当控制技能快要结束时AI放出大招将其击杀。知己知彼、自我学习系统计算出的结果传达给控制中心,控制中心对指令中心发布指令,于是AI就行动了起来。
3.结论
人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足,从玩家的角度出发,设计出针对各个水平层次的人工智能。玩家的需求才是游戏设计的根本,玩家的体验才是游戏设计的目标,保证玩家出色的游戏体验,才能让游戏有更大的市场竞争力。
开题报告是正式开始毕业论文工作前提交的,主要应包含以下内容:对论文课题的前期调研进行总结(课题的国内外研究状况和本课题创新之处,本课题研究的必要性)。 提出课题
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