83、人类直觉处理器的亚符号计算理论

人类直觉处理器的亚符号计算理论

1. 有效程序与直觉认知过程

人类直觉能够计算的函数集合是什么?直觉认知过程与有意识的规则解释形成对比。有意识的规则解释是一种心理过程,就像职员依据一系列英文指令,通过有意识地逐条解读这些指令来完成复杂的数学计算。图灵1936年的论文等经典著作提供了关于人类有意识规则解释(即有效程序)可计算函数集合的理论。其他计算概念,如基于不同物理设备(像微分分析仪、光学或量子计算机)的概念,会产生不同的可计算函数集合。

然而,这里关注的计算概念的灵感来源于自然生物系统——大脑。大约30年前,认知科学的一个分支中,大脑模型和心理过程模型汇聚于一类用于模拟直觉的计算系统,这类系统有多种称呼,如“连接主义”“并行分布式处理”或“抽象神经网络”计算架构。

自20世纪中叶现代认知科学诞生以来,许多认知科学家将直觉视为与有意识规则解释在形式上相同,但无法被意识访问。在这种观念下,所有高级心理过程,不仅仅是有意识的规则解释,都可以用经典计算的有效程序来建模。例如,纽厄尔著名地将人类思维的架构等同于通用经典计算机的架构,即他所说的“物理符号系统”,这种主流方法可称为符号范式,其计算围绕符号展开,这些符号在句法上作为操作的标记,在语义上作为可根据意识内容进行解释的元素。

与之相反,连接主义观点在不同类型的计算系统中对直觉认知进行建模,我们称之为亚符号计算。后续将通过一类自动机来描述亚符号计算,还会分别从递归方程和形式语言的角度考虑亚符号可计算函数的类别。

我们所探讨的研究项目被称为亚符号而非非符号,是因为与其他探索连接主义计算的研究不同,我们的工作假设是,在较粗粒度、更抽象的描述层面上,直觉过程计算的函数通常可以用符号描述很好地近似。但实

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值