16、有意义的人类对有效系统的控制:整体蝴蝶结模型探索

有意义的人类对有效系统的控制:整体蝴蝶结模型探索

1. 引言

随着技术系统的智能和自主能力不断增强,以及它们在系统体系中的融合,系统的可用性、透明度和可控性变得至关重要。有意义的人类控制(MHC)不仅关注控制本身,还涉及与控制、有效性以及其他系统概念和属性的关系,如能力、责任、权威、自主性和问责制。我们旨在逐步构建一个整体的控制论模型,展示MHC及其相关概念之间的重要关系。

2. 人类控制与人类系统集成的简要历史

从早期的人类工具使用中,我们可以看到人类控制的雏形。例如,距今约30万年的舍宁根长矛,是早期人类因素和人类系统集成的范例。海德堡人能够结合切割和火等技术制作出有效的工具,并通过合作狩猎大型或快速的猎物。人类认知能力与制作和使用工具的能力共同进化,合作和共享意向推动了人类向智人的进化。后来,人类准确投掷狩猎长矛的视觉运动协调能力与绘制逼真洞穴壁画的能力相关联。

长矛还可作为描述人类与机器共享和合作控制的隐喻,也是颠覆性技术的早期例子,它极大地改变了权力平衡。此外,弓和箭等工具也被用于描述伦理忽视容忍度。虽然长矛本身没有智能,但随着制导武器的出现,尤其是人工智能在人工制品中的集成,情况发生了变化。

除了类似长矛的人工制品,人类与智能实体的关系也有历史实例。例如,马术体现了人类与马的关系。马的控制需要更复杂的方式和可控性,这经过了数千年的发展。马具和缰绳是控制马的关键界面,此外还涉及相互理解、训练、信任建立等复杂概念。人类与马的关系还可作为人类与智能非人类实体关系的设计隐喻,对自动驾驶汽车的可控性产生了影响。

人类与狗的关系也为可控性提供了丰富的例子。控制不仅与有效性相关,还与社会、伦理和社会层面的意义相关。例如

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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