5、探索迷你心智集合:从理论到实践

探索迷你心智集合:从理论到实践

1. 迷你心智的基础概念

在探索心智模型的过程中,我们首先要理解一些基础概念。“配置”是一个关键概念,它指的是功能状态和输入的组合,用有序对来表示,比如 (H,G),其中 H 代表功能状态,G 代表输入。这种有序对的表示方式很重要,因为元素的顺序是固定的,功能状态总是第一个元素,输入符号是第二个。例如,(H,G) 象征着快乐状态和收到好消息这一输入的组合。

配置会引发状态转换,为了精确且简洁地表示这种转换,我们引入了新的符号。像 (H,G) →H 表示配置 (H,G) 会导致转换到功能状态 H。这种表示方式为描述迷你心智提供了新途径,比如一个迷你心智可以用一系列这样的指令来描述,像 (H,G) →H; (H,B) →S; (S,G) →H; (S,B) →S。这些指令的集合被称为“机器表”,它在通用机器的运行中起着至关重要的作用。

每个迷你心智的配置都有一个对应的转换,但通常转换有多种可能选择。以配置 (H,G) 为例,虽然在某些情况下 (H,G) →H 是合理的,但从逻辑上来说 (H,G) →S 也是可能的,只是从心理学角度看不太合理,因为好消息通常不会让一个快乐的人变得悲伤。对于每个配置,其转换的选择是相互独立的。对于由功能状态 H 和 S 以及输入 G 和 B 组成的系统,有 2 × 2 × 2 × 2 = 16 种不同的转换排列,也就意味着可以定义 16 种不同的迷你心智。而且,改变功能状态或输入的名称并不会改变组合的可能性,所以对于任意一对功能状态和一对输入,都能定义 16 种迷你心智。

2. 确定性和非确定性模型

迷你心智属于“确定性”系统,而真实心智似乎是“非确定性”系统。两者的根本区别在于

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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