人工生命模擬綜合性實(shí)驗(yàn)設(shè)計研究

1、人工生命模擬綜合性實(shí)驗(yàn)設(shè)計研究 摘要：針對目前計算機(jī)編程類課程綜合性實(shí)驗(yàn)內(nèi)容陳舊、形式單一、技術(shù)難度低、興趣性缺乏等問題，選擇人工生命模擬作為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遺傳算法作為理論根底，采用編程技術(shù)，詳細(xì)描繪了人工魚生存模擬綜合性實(shí)驗(yàn)的設(shè)計和實(shí)現(xiàn)，為解決目前計算機(jī)編程類課程綜合性實(shí)驗(yàn)存在的問題提供一個新穎的解決方案。關(guān)鍵詞：人工生命；遺傳算法；強(qiáng)化學(xué)習(xí)；仿真實(shí)驗(yàn)人工智能是研究人類智能模擬和擴(kuò)展的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的科學(xué)。國內(nèi)召開的人工智能教育論壇，進(jìn)一步促進(jìn)了人工智能教育;研究的深化和應(yīng)用推廣，同時也為人工智能向人工智能教育;開展提供了技術(shù)根底。人工智能輔助教學(xué)系統(tǒng)是現(xiàn)代科研的重

2、要成果，是新技術(shù)的表達(dá)，人工智能技術(shù)應(yīng)用于教育教學(xué)，有利于促進(jìn)學(xué)生和老師的開展，促進(jìn)教育領(lǐng)域方面的改革。教育人工智能那么是人工智能與學(xué)習(xí)科學(xué)相結(jié)合而形成的一個新領(lǐng)域。目前多數(shù)院校的計算機(jī)編程課程教學(xué)還存在著一些問題，無法滿足學(xué)生的開展需求。國內(nèi)的學(xué)者也提出了新的實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法，例如以建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論為根據(jù)、參照任務(wù)驅(qū)動和成就驅(qū)動的方法、結(jié)合教學(xué)過程中的理論經(jīng)歷提出的一種新的分層實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法。雖然在現(xiàn)有的計算機(jī)編程類綜合性實(shí)驗(yàn)中可以表達(dá)問題導(dǎo)向、任務(wù)驅(qū)動等好的實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法，但是問題或者任務(wù)本身多是數(shù)值計算或者信息管理問題，缺少新穎性和娛樂性，算法難度偏低、業(yè)務(wù)邏輯簡單、技術(shù)實(shí)現(xiàn)容易，無法到達(dá)理論才

3、能訓(xùn)練的工作量和難度要求，而且相關(guān)的技術(shù)難點(diǎn)可能超過課程現(xiàn)有知識，需要開源工程支持。隨著開源工程的大力開展，如今很多工程開發(fā)都需要開源工程支持，有必要在實(shí)驗(yàn)中訓(xùn)練學(xué)生如何使用開源工程解決實(shí)際問題。人工生命計算是一種以人工生命為形式、研究人工生命的信息表達(dá)和處理機(jī)制、提取相應(yīng)的計算模型、嵌入相應(yīng)的計算方法模擬自然界生物進(jìn)化過程與信息處理機(jī)制來求解與優(yōu)化問題的智能計算方法。本文選擇人工智能研究領(lǐng)域新穎有趣的人工生命模擬作為研究問題，設(shè)計和實(shí)現(xiàn)簡單人工魚模擬綜合性實(shí)驗(yàn)，詳細(xì)描繪算法理論根底、類庫設(shè)計和算法實(shí)現(xiàn)，為解決計算機(jī)編程類課程綜合性實(shí)驗(yàn)設(shè)計問題提供一個新穎的案例參考。人工生命理論根底人工生命概

4、念和特征人工生命首先由計算機(jī)科學(xué)家在年召開的生成以及模擬生命系統(tǒng)的國際會議;上提出。人工生命的概念屬于計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的虛擬生命系統(tǒng)，涉及計算機(jī)軟件工程與人工智能技術(shù)。人工生命是借助計算機(jī)實(shí)現(xiàn)一個具有生物系統(tǒng)特征的過程或系統(tǒng)，特征主要包括：繁殖和死亡。進(jìn)化和選擇。信息交換和處理。決策。遺傳算法遺傳算法是受達(dá)爾文進(jìn)化論的啟發(fā)，借鑒生物進(jìn)化過程而提出的一種啟發(fā)式搜索算法。將要解決的問題模擬成一個生物進(jìn)化的過程，通過復(fù)制、穿插、突變等操作產(chǎn)生下一代的解，并逐步淘汰適應(yīng)度低的解，保存適應(yīng)度高的解。這樣進(jìn)化代后就很有可能會進(jìn)化出適應(yīng)度很高的個體。遺傳算法有個最根本的操作：選擇、穿插、變異。選擇。選擇一些染

5、色體來產(chǎn)生下一代。穿插。條染色體交換部分基因來構(gòu)造下一代的條新的染色體。變異。在繁殖過程，新產(chǎn)生的染色體中的基因會以一定的概率出錯。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是年由和為首的科學(xué)家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)，是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)和智能控制領(lǐng)域的主要方法之一，增強(qiáng)學(xué)習(xí)關(guān)注的是智能體如何在環(huán)境中采取一系列行為，從而獲得最大的累積回報。通過增強(qiáng)學(xué)習(xí)，一個智能體知道在什么狀態(tài)下應(yīng)該采取什么行為。人工魚綜合性實(shí)驗(yàn)設(shè)計人工魚具有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、顏色、大小、挪動速度和食物感知器官，每一條人工魚的染色體包括體質(zhì)基因和智慧基因。體質(zhì)基因描繪人工魚

6、的大小、挪動速度和顏色特征，采用列表方式描繪；智慧基因描繪人工魚的智慧特征，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式表示。挪動速度大的人工魚挪動更快，尺寸大的人工魚需要更多食物，顏色對人工魚沒有影響。通過食物感知器官獲取食物與人工魚之間的角度和間隔 信息，將這些信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入。計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出、控制人工魚的朝向和速度、找到食物的位置，循環(huán)反復(fù)，實(shí)現(xiàn)人工魚在模擬環(huán)境中的生存。通過遺傳變異、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和適中選擇，使人工魚學(xué)習(xí)如何找到食物。通過條人工魚的染色體之間配對，產(chǎn)生變異的后代。人工魚相關(guān)類定義人工魚相關(guān)類包括類、類和類。類的字段和方法定義如圖所示。類定義了人工魚的根本信息、位置信息、智慧才能和生存行為。根本消息

7、包括年齡、大小、生命力、挪動速度、染色體、吃食量；位置信息包括坐標(biāo)位置、頭和身體朝向；智慧才能包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、食物感知、自我學(xué)習(xí)；生存行為包括搜索食物、吃食、前進(jìn)、邊界檢測。類在基因類和染色體類定義根底上，定義了人工魚的體質(zhì)染色體、智慧染色體和繁殖交配行為。類定義了人工魚的覓食學(xué)習(xí)。食物相關(guān)類定義食物相關(guān)類包括類、類和類，類的字段和方法定義如圖所示。類定義食物的根本信息，包括坐標(biāo)位置和提供的生命力。類根據(jù)人工魚和食物之間角度和間隔 信息，定義了食物感知計算的功能。類定義了隨機(jī)在不同位置消費(fèi)食物的功能。人工魚生存算法設(shè)計人工魚覓食強(qiáng)化學(xué)習(xí)設(shè)計人工魚具有短期記憶，通過隊(duì)列可以保存最近的個行為。當(dāng)成功

8、搜索到食物后，使用這個行為對其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)展訓(xùn)練，以使其更好地按照上述個行為進(jìn)展食物搜索，這就是人工魚的覓食強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程。在仿真過程中，由于覓食強(qiáng)化學(xué)習(xí)，每條人工魚的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將發(fā)生連續(xù)不斷的變化，描繪人工魚最新的覓食行為。人工魚繁殖遺傳處理人工魚的基因存在概率突變，當(dāng)條人工魚進(jìn)展繁殖時，他們的基因會進(jìn)展合并和組合，產(chǎn)生一個具有不同基因特征的新個體。在仿真生存環(huán)境中，假如人工魚吃到食物，生命力會增加，說明其具有更好的覓食才能，生存環(huán)境適應(yīng)度更好；假如人工魚沒有吃到食物，生命力會持續(xù)下降，說明其具有較差的覓食才能，生存環(huán)境的適應(yīng)度較差。通過定義每代人工魚的繁殖閾值條件，例如定時器，選擇覓食才能強(qiáng)、生

9、存環(huán)境適應(yīng)度好的人工魚進(jìn)展繁殖交配，產(chǎn)生新的個體，實(shí)現(xiàn)人工魚進(jìn)化。由于每一條人工魚的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是不同的，所以它們的后代將具有唯一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有不同的覓食行為。對于使用普通列表描繪的體質(zhì)基因，根據(jù)列表長度隨機(jī)選擇一個穿插點(diǎn)，按照穿插點(diǎn)，將個基因列表在穿插點(diǎn)兩個相反方向上分別進(jìn)展拷貝，如圖所示。人工魚繁殖交配時，對使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描繪的智慧基因，選擇一個穿插點(diǎn)將條人工魚的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)展遺傳處理，如圖所示。為了可以最大限度遺傳有利生存的基因到下一代，一般選擇從多條好的人工魚中選擇條進(jìn)展繁殖交配，產(chǎn)生后代。人工魚生存模擬在人工魚生存模擬中，一開場固定數(shù)量的食物隨機(jī)在不同位置生成，一旦食物被人工魚吃掉，都會

10、自動重新在另一個隨機(jī)位置生成。人工魚彼此之間默認(rèn)是不可見的，但是在任何時候都可以感知所有的食物信息。每條人工魚獲取的食物感知信息經(jīng)過計算，作為其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，計算魚頭的朝向和前進(jìn)速度，執(zhí)行覓食行為。每條人工魚根據(jù)覓食情況，處于安康生長或者逐漸死亡的狀態(tài)。當(dāng)每代進(jìn)化閾值條件滿足時，選擇好的人工魚進(jìn)展繁殖交配，產(chǎn)生下一代人工魚群，完成下一代生存模擬。人工魚綜合性實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)技術(shù)人工魚綜合性實(shí)驗(yàn)可以在開發(fā)環(huán)境中使用編程實(shí)現(xiàn)，其中人工魚生存環(huán)境的圖形化動態(tài)界面可以使用的類編程繪制完成，使用類實(shí)現(xiàn)人工魚的多線程生存模擬，通過人工魚、食物、邊界之間坐標(biāo)關(guān)系的幾何計算，獲取人工魚的食物感知

11、信息，包括間隔 和角度，作為人工魚神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入。由于學(xué)生普遍缺乏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)相關(guān)算法的理論知識，直接通過編寫代碼實(shí)現(xiàn)上述算法非常困難。為理解決該問題，利用開源工程，該工程提供了基于的并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫實(shí)現(xiàn)，其中類實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用于實(shí)現(xiàn)人工魚的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。因此，人工魚智慧基因使用開源工程的類來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取食物感知信息作為輸入，完成人工魚覓食行為決策，最近個行為作為輸入輸出，完成人工魚覓食行為學(xué)習(xí)。實(shí)現(xiàn)效果人工魚綜合性實(shí)驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)程序運(yùn)行效果如圖所示。一開場人工魚幾乎不知道如何找到食物，有些魚在不停地打轉(zhuǎn)。逐漸地，經(jīng)過多代進(jìn)化，人工魚逐漸獲得了吃到更多食物的行為。種群中適應(yīng)度可以描繪為人工魚消耗的總食物量，隨著進(jìn)化代數(shù)持續(xù)增加，通過優(yōu)勢個體的基因遺傳，成功地產(chǎn)生了覓食才能更強(qiáng)的個體，可以找到更多的食物，程序模擬的效果與現(xiàn)實(shí)中的魚群生存過程一致。結(jié)語本文針對計算機(jī)編程類課程缺乏新穎有趣的綜合性實(shí)