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基于MAS的32位并行加减仿真C++

2016-08-19 01:09
导读:计算机应用论文论文,基于MAS的32位并行加减仿真C++怎么写,格式要求,写法技巧,科教论文网展示的这篇文章是很好的参考:毕业
毕业

目    录
中英文题目、摘要、关键词 1
1 引言 2
1.1 人工智能的定义与发展 2
1.2 人工智能的主要学派 3
1.3 本文的工作 5
2  智能模拟与仿真技术 7
2.1 智能模拟相关理论 7
2.2 仿真与仿真技术 9
2.2.1现代仿真技术 11
2.2.2 应用及发展 12
3 多Agent系统理论 15
3.1 分布式人工智能 15
3.2 单个Agent 16
3.3 多Agent系统 19
3.3.1 多Agent系统体系结构 20
3.3.2 多Agent系统的通信 21
3.3.3 多Agent系统的开发难题及发展 22
4 并行运算程序的设计与实现 24
4.1 需求分析 24
4.2 概要设计 26
4.3 任意位并行4则运算系统结构 27
4.4 32位并行加减系统的详细设计与实现 27
4.4.1 单个calculateAgent calagentnode类的声明 29
4.4.2 calculateAgent联盟calagent类的声明 31
4.4.3  各成员函数的具体实现 32
参考文献 44
致谢辞 45

中英文题目、摘要、关键词
基于MAS的32位并行加减仿真
 
摘要:本文针对目前计算机1般是32位机器,处理数据大小范围是有限的,对于求解类似于29100 或成千上万位的数值4则运算等问题,采用传统的计算方法是非常困难或无法求解的。众所周知,我们可以用1个有限自动机实现0~9之间的加减法,如果对于n(n非常大)位数据之间的加减法,采用n个有限自动机分别进行对应位的计算,然后在相邻位间进行进位或借位操作,就可以实现任意位数的数据之间的计算,而不受机器处理数据范围大小的限制。1个计算Agent相当于1个有限自动机,因此可以用多个Agent的串联和并联以完成1个图灵机的功能。本文采用基于多Agent理论,设计并实现了1个32位的并行加减运算器,该方法可以推广到任意位并行4则运算器。

(科教论文网 Lw.nsEAc.com编辑整理)


关键词:Agent; 多Agent系统; 人工智能; 智能模拟


32-bits Parallel Addition and Subtraction Simulation
based on Multi-Agent System Theory
 
Abstract:The computer is generally 32 machine, it is limited to deal with the data greatly among a small circle, for solving questions such as the number similar to 29100 or hundreds and thousands of bits ,etc. adopting traditional computing technology is very difficult or unable to solve. As everyone knows, we can realize the addition and subtraction between 0 with 9 using a limited automatic machine , to the addition and subtraction of data which size is n (n is very big ), we can adopt n limited automatic machines go on calculation to correspond to location respectively, then deal with the carry or borrow operation among the adjoint bit,this can realize the calculation between the data of arbitrary -figure number , and does not receive the restrictions on disposal of range size of the data of the machine . One calculate Agent equivalent to one limited automatic machine , so can with a lot of Agent of series connection and connect in parallel in order to finish one Turing function. This literary grace spends and is based on many Agent theories, has designed and realized the running side by side and adding or subtracting the arithmetic unit of 32 ,this method can be popularized to deal with data that of arbitrary size as a four fundamental rules arithmetic unit.
Keywords:  Agent;  Multi-Agent System;  artificial intelligence;  intelligent simulation

 


1 引言
人工智能学科从1956年正式提出至今,40多年来,人工智能获得很大发展,成为1门广泛的交叉和前沿科学。人工智能的应用领域主要包括:(1)问题求解;(2)逻辑推理与定理证明;(3)自然语言处理;(4)智能信息检索技术;(5)专家系统等。
近10年来,现代计算机的发展已能够存储极其大量的信息,进行快速信息处理,软件功能和硬件实现均取得长足进步,使人工智能获得进1步的应用。尽管目前人工智能在发展过程中面临不少争论、困难和挑战,然而这些争论是10分有益的,这些困难终将被解决,这些挑战始终与机遇并存,并将推动人工智能的继续发展。可以预言:人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能;人工智能将为发展国民经济和改善人类生活作出更大贡献。

(科教作文网http://zw.ΝsΕAc.com发布)

人工智能研究在国际上作为1门科学的前沿和交叉学科,但像许多新兴学科1样,人工智能至今尚无统1的定义,要给人工智能下个准确的定义是困难的。人类的自然智能伴随着人类活动处处时时存在。人类的许多活动,如解算题、猜谜语、进行讨论、编制计划和编写计算机程序,甚至驾驶汽车和骑自行车等等,都需要“智能”。如果机器能够执行任务,就可以认为机器已具有某种性质的“人工智能”。不同科学或学科背景的学者对人工智能有不同的理解,提出不同的观点,人们称这些观点为符号主义(Symbolism)、连接主义(Connectionism)和行为主义(Actionism)等,或者叫做逻辑学派(Logicism)、仿生学派(Bionicsism)和生理学派(Psysiologism)。此外还有计算机学派、心理学派和语言学派等。
1.1 人工智能的定义与发展
定义1:智能机器(intelligent machine)能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphictasks)的机器。
定义2:人工智能(学科)人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的1个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。
定义3:人工智能(能力)人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
以上这些定义是我们结合自己的理解来定义人工智能的,这些定义是比较狭义的。
人工智能的发展是以硬件与软件为基础。它的发展经历了漫长的发展历程。人们从很早就已开始研究自身的思维形成,早在亚里士多德(公元前384~322年)在着手解释和编注他称之为3段论的演绎推理时就迈出了向人工智能发展的早期步伐,可以看作为原始的知识表达规范。 (转载自科教范文网http://fw.nseac.com)
人工智能有3个发展阶段:第1个阶段(1956年以前)—孕育时期:(1)20世纪30年代和40年代,两件最重要的事:数学逻辑和关于计算的新思想。(2)20世纪40年代,贝尔实验室M系列继电器计算机;1946年2月15日 ,世界上第1台通用电子数字计算机“埃尼阿克”(ENIAC)研制成功。第2个阶段(1956-1970)形成期:(1)1956年夏季,美国的达特茅斯大学第1次人工智能研讨会,标志着人工智能学科的诞生;(2)1969年 ,召开 第1次 国际人工智能 联合会议(International Joint Conference on AI);(3)1970年 ,《 人工智能 》国际杂志(International Journal of AI)创刊。第3个阶段(1970~)发展期:(1)1968年,“专家系统和知识工程之父”费根鲍姆(Feigenbaum)研制出第1个真正专家系统DENDRAL ,用于物理质谱仪分析有机化合物的分子结构。(2)1972年~1976年 ,费根鲍姆小组又开发成功MYCIN医疗专家系统,用于抗生素药物治疗。(3)1977年 ,费根鲍姆 进1步 提出 知识 工程( Knowledge engineering)的概念。
目前人工智能的主要学派:符号主义、联结主义和行为主义。真正的科学与任何其他真理1样,是永远无法压制的。人工智能研究必将排除千难万险,尤如滚滚长江,后浪推前浪,1浪更比1浪高地向前发展。在我国人工智能科学也开始迎来了它的春天。
1.2 人工智能的主要学派
目前人工智能主要有3大学派:(1)符号主义(Symbolicism),又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism),其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。(2)联结主义(Connectionism),又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。(3)行为主义(Actionism),又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统。他们对人工智能发展历史具有不同的看法。 内容来自www.nseac.com
(1)符号主义
认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起就获迅速发展;到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统。正是这些符号主义者,早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法→专家系统→知识工程理论与技术,并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期1枝独秀,为人工智能的发展作出重要贡献,尤其是专家系统的成功开发与应用,为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要意义。在人工智能的其他学派出现之后,符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖.西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。
(2)联结主义
联结主义认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和 数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型 ,即MP模型。20世纪60~70年代,联结主义,尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮,由于当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制,脑模型研究在20世纪70年代后期至20世纪80年代初期落入低潮。直到 Hopfield 教授在 1982 年和1984年发表两篇重要,提出用硬件模拟神经网络时,联结主义又重新抬头。1986年鲁梅尔哈特( Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播(BP)算法。此后,联结主义势头大振,从模型到算法,从理论分析到工程实现,为神经网络计算机走向市场打下基础。现在对ANN的研究热情仍然不减。
(3)行为主义
行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分,影响了早期的人工智能工作者。到20世纪60~70年代,控制论系统的研究取得1定进展,播下智能控制和智能机器人的种子,并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是近年来才以人工智能新学派的面孔出现的,引起许多人的兴趣与研究。

内容来自www.nseac.com


不同人工智能学派对人工智能的研究方法问题也有不同的看法。这些问题涉及人工智能是否1定采用模拟人的智能的方法?若要模拟又该如何模拟?对结构模拟和行为模拟、感知思维和行为,对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否应分离研究?是否有必要建立人工智能的统1理论系统?若有,又应以什么方法为基础?
(1)符号主义 符号主义认为人的认知基元是符号,而且认知过程即符号操作过程。它认为人是1个物理符号系统,计算机也是1个物理符号系统,因此,我们就能够用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。也就是说,人的思维 是可操作的。它还认为,知识 是信息的1种形式,是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。知识可用符号表示,也可用符号进行推理,因而有可能建立起基于知识的人类智能和机器智能的统1理论体系。
(2)联结主义 联结主义认为人的思维基元是神经元,而不是符号处理过程。它对物理符号系统假设持反对意见,认为人脑不同于电脑,并提出联结主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式。他们对人工智能发展历史具有不同的看法。
(3)行为主义 行为主义认为智能取决于感知和行动,提出智能行为的“感知—动作”模式。行为主义者认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理;人工智能 可以像人类智能1样 逐步进化(所以称为进化主义);智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。行为主义还认为:符号主义(还包括联结主义)对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的抽象,因而是不能真实地反映客观存在的。
如何在技术上实现人工智能系统、研制智能机器和开发智能产品,即沿着什么技术路线和策略来发展人工智能,也存在有不同的派别,即不同的路线:(1)专用路线,专用路线强调研制与开发专用的智能计算机、人工智能软件、专用开发工具、人工智能语言和其他专用设备。(2)通用路线,通用路线认为通用的计算机硬件和软件能够对人工智能开发提供有效的支持,并能够解决广泛的和1般的人工智能问题。通用路线强调人工智能应用系统和人工智能产品的开发,应与计算机立体技术和主流技术相结合,并把知识工程视为软件工程的1个分支。(3)硬件路线,硬件路线认为人工智能的发展主要依靠硬件技术。该路线还认为智能机器的开发主要有赖于各种智能硬件、智能工具及固化技术。 (4)软件路线,软件路线强调人工智能的发展主要依靠软件技术。软件路线认为智能机器的研制主要在于开发各种智能软件、工具及其应用系统。
从上面的讨论我们可以看到,在人工智能的基本理论、研究方法和技术路线等方面,存在几种不同的学派,有着不同的论点;对其中某些观点的争论是10分激烈的。从“1枝独秀”的符号主义发展到多学派“百花争艳”,是1件大好事,必将促进人工智能的进1步发展。
关于人工智能的研究目标,在由MIT不久前出自版的新书中作了明确的论述:“它的中心目标是使计算机具有智能,1方面是使它们更有用,另1方面是理解使智能成为可能的原理。”显然,人工智能研究的目标是构造可能实现人类智能的智能计算机或智能系统。它们都是为了“使得计算机有智能”,为了实现这1目标,就必须开展“使智能成为可能的原理”的研究。
研制像图林所期望的那样的智能机器 ,使它不仅能模拟 而且可以延伸、扩展人的智能,是人类智能研究的根本目标。要实现这个目标,就必须彻底搞清楚使智能成为可能的原理,同时还需要相应硬件及软件的密切配合,这涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论、微电子学等多种学科,依赖于它们的协同发展。但是,这些学科的发展目前还没有达到所要求的 水平。就以目前使用的计算机来说,其体系结构 是集中式的,工作方式是串行的,基本元件是2态逻辑,而且刚性连接的硬件与软件是分离的。这就与人类智能中分布式的体系结构、串行与并行共存且以并行为主的工作方式、非确定性的多态逻辑等不相适应。正如图林奖获得者威尔克斯最近在评述人工智能研究的历史与展望时所说的那样:图灵意义下的智能行为超出了电子数字计算机所能处理的范围。由此不难看出,像图灵所期望那样的智能机器在目前还是难以实现的。因此,可把构造智能计算机作为人工智能研究的远期目标。
(科教论文网 lw.nseaC.Com编辑发布)

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机,用以代替人类从事脑力劳动,即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这1近期研究目标,我们才把人工智能理解为计算机科学的1个分支。人工智能还有它的远期研究目标,即探索人类智能和机器智能的基本原理,研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。
无论是与近期目标或远期目标相比,人工智能研究尚存在不少问题,这主要表现在下列几个方面:(1)宏观与微观隔离,(2)全局与局部割裂,(3)理论和实际脱节。上述存在问题和其它问题说明,人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多,人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多,人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明,要从根本上了解人脑的结构和功能,解决面临的难题,完成人工智能的研究任务,需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系,打下人工智能进1步发展的理论基础。
1.3 

[1]  

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