- •Системы искуственного интеллекта.
- •Глава 8 Моделирование структуры мозга с помощью нейронных сетей………… 4
- •Глава 9 Моделирование деятельности человеческого коллектива
- •Глава 10 Поиск альтернативных решений…………………………………………………
- •Контрольные вопросы и задание……………………………………………………
- •Глава 11 Моделирование общения, восприятия и осуществления действий человеком.
- •11.15. Контрольные вопросы и задание
- •Глава 12 Настоящее и будущее искусственного интеллекта………………
- •Лекция 18 Глава 8 Моделирование структуры мозга с помощью нейронных сетей.
- •8.1. Биологический нейрон.
- •8.2. Модель искусственного нейрона.
- •8.3. Классификация нейронных сетей и их свойства.
- •Лекция 19
- •8.4. Теоретические основы построения и обучения нейронных сетей.
- •8.5. Алгоритм «обучение с учителем».
- •8.6. Алгоритм «обучение без учителем».
- •Лекция 20
- •8.7. Способы реализации нейронных сетей.
- •Практическое применение нейросетевых технологий.
- •Выводы по 8-ой главе.
- •Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 21
- •Глава 9 Моделирование деятельности человеческого коллектива
- •9.1. Основные понятия теории агентов.
- •Агент Датчики
- •Исполнительные механизмы
- •9.2. Поведение агентов.
- •Лекция 22
- •9.3. Определение характера среды.
- •Лекция 23
- •9.4. Структура агентов
- •Лекция 24
- •9.5. Мультиагентные системы.
- •9.6. Коллективное поведение агентов.
- •Лекция 25
- •9.7. Примеры мультиагентных систем
- •9.8. Технологии проектирования мультиагентных систем
- •9.9. Перспективы мультиагентных технологий.
- •9.10. Выводы по 9-ой главе.
- •9.11. Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 26
- •Глава 10 Поиск альтернативных решений.
- •Поиск в пространстве состояний.
- •Лекция 27
- •10.2. Алгоритмы поиска в пространстве состояний.
- •10.2.1. Алгоритм поиска с возвратом.
- •10.2.2. Алгоритм поиска в ширину.
- •Лекция 28.
- •10.2.3. Алгоритм поиска в глубину.
- •14 16 Цель
- •10.2.4. Поиск в глубину с итерационным заглублением.
- •10.3.1. "Жадный" алгоритм поиска
- •Лекция 29
- •10.4. Поиск на графах «и-или»
- •Лекция 30
- •10.5. Игровые модели и их классификация.
- •10.6. Игры с полной информацией и двумя участниками.
- •10.6.1. Оптимальные стратегии.
- •Лекция 31
- •10.6.2.Минимаксный алгоритм.
- •30Х30≈ 1000 позиций
- •10.6.3. Альфа-бета алгоритм.
- •10.6.4. Программы игры в шахматы.
- •10.6.5.Современные игровые программы.
- •Лекция 32
- •Локальный поиск.
- •10.7.1. Алгоритм поиска с восхождением к вершине
- •Лекция 33
- •10.7.2.Алгоритм отжига.
- •Лекция 34
- •10.7.3. Генетический алгоритм.
- •Анализ начальной популяции на первом шаге простого генетического алгоритма.
- •Контрольные вопросы и задание
- •Глава 11 Моделирование общения, восприятия и осуществления действий человеком.
- •12.15. Контрольные вопросы и задание.
- •Глава 13 Настоящее и будущее искусственного интеллекта.
Митрофанов С.А.
Системы искуственного интеллекта.
КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ
Москва 2012г.
II-семестр
ЛЕКЦИЯ 18
Глава 8 Моделирование структуры мозга с помощью нейронных сетей………… 4
8.1. Биологический нейрон 4
Модель искусственного нейрона……………………………………… 5
Классификация нейронных сетей и их свойства …………………………………7
ЛЕКЦИЯ 19
Теоретические основы построения и обучения нейронных сетей………………
Алгоритм «обучение с учителем»............................………………………………
Алгоритм «обучение без учителя»...........................………………………………
ЛЕКЦИЯ 20
Способы реализации нейронных сетей..................................................................
Практическое применение нейросетевых технологий…………….....................
Выводы по 8-ой главе .............................................................................................
Контрольные вопросы и задание............................................................................
ЛЕКЦИЯ 21
Глава 9 Моделирование деятельности человеческого коллектива
с помощью интеллектуальных мультиагентных систем………………………..
Основные понятия теории агентов………………………………………………..
Поведение агентов………………………………………………………………….
Показатели производительности…………………………………………………..
Рациональность……………………………………………………………………..
ЛЕКЦИЯ 22
Определение характера среды. ..………………………………………………….
Определение проблемной среды………….............................................................
Свойства проблемной среды…..…………………………………………………..
ЛЕКЦИЯ 23
9.4. Структура агентов ………………………………………………………………….
Простые рефлексные агенты……………………………………………………….
Рефлексные агенты, основанные на модели………………………………………
Агенты, действующие на основе цели…………………………………………….
Агенты, действующие на основе полезности……………………………………..
Обучающиеся агенты……………………………………………………………….
ЛЕКЦИЯ 24
Мультиагентные системы……..……………………………………………………
Архитектуры мультиагентных систем ……………………………………………
Коллективное поведение агентов………………………………………………….
Способы и причины взаимодействия между агентами…………………………..
Моделирование взаимодействия в мультиагентных системах…………………..
Координация поведения агентов в мультиагентных системах…………………..
ЛЕКЦИЯ 25
Примеры мультиагентных систем………………………………………………….
На основе модели аукциона………………………………………………………..
Виртуальное предприятие…………………………………………………………
Технология проектирования мультиагентных систем……………………………
Инструментальные средства для построения мультиагентных систем…………
Мультиагентные системы для поиска информации………………………………
Перспективы мультиагентных технологий………………………………………..
Выводы по 9-ой главе ………………………………………………………………..
9.11. Контрольные вопросы и задание…………………………………………………….
ЛЕКЦИЯ 26