动态自适应协同进化的学习机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60970004
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    31.0万
  • 负责人：
    刘弘
  • 依托单位：
    山东师范大学
  • 学科分类：
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

进化计算是一类模拟生物进化过程与机制求解问题的自组织、自适应人工智能技术。进化作为从生命现象中抽取的重要的自适应机制已经被普遍认识和广泛应用。然而，现有的进化模型未能很好地反映这样一个普遍存在的事实：生物进化复杂的自适应过程是一个动态的过程，一个系统中多个子系统局部相互作用的协同进化过程，是一个在环境生态系统中"学习"法则的过程。本研究拟通过对进化与学习相互影响的机理做深入分析，提出协同进化三个层次的学习：遗传学习，个体学习，社团学习，并在已有协同进化及机器学习的研究基础上，改进协同进化的学习机制，通过在算法中加入学习算子，提高系统的自适应能力；依据环境的反馈信息，动态调整进化计算的适应度函数；采用基于适应值共享机制的小生境技术，提高学习的有效性。

结项摘要

进化计算是一种模拟生物进化过程与机制求解问题的自组织、自适应人工智能技术。进化作为从生命现象中抽取的重要的自适应机制已经被普遍认识和广泛应用。然而，现有的进化模型未能很好地反映这样一个普遍存在的事实：生物进化复杂的自适应过程是一个动态的过程，一个系统中多个子系统局部相互作用的协同进化过程，是一个在环境生态系统中学习法则的过程。本研究通过对进化与学习相互影响的机理做深入分析，提出了协同进化三个层次的学习：遗传学习，个体学习，社团学习，并在已有协同进化及机器学习的研究基础上，改进了协同进化的学习机制，依据环境的反馈信息，动态地调整进化计算的适应度函数,提高了系统的自适应能力.在社团学习中，采用动态的小生境分类方法，提高了学习的有效性。. 本研究已发表论文43篇，其中，期刊论文34篇，国际会议论文9篇，SCI检索4篇，EI检索15篇。受理发明专利申请3项，其中授权1项。完成了国家自然科学基金项目计划任务书规定的任务。

项目成果

期刊论文数量（33）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（1）
具有学习机制及情绪特征的连续进化博弈仿真
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邵增珍;王洪国;刘弘;成照乾;尹会娟
  • 通讯作者：
    尹会娟
基于初始路径优化的蚁群算法及应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与设计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    许世杰;刘弘
  • 通讯作者：
    刘弘
进化艺术在墙绘图案设计中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王琪;刘弘;聂晶
  • 通讯作者：
    聂晶
动态微粒群算法及其在群体动画中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与设计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    逄金梅;郑向伟;刘弘
  • 通讯作者：
    刘弘
Modeling and Path Generation Approaches for Crowd Simulation Based on Computational Intelligence
基于计算智能的人群模拟建模和路径生成方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Chinese Journal of Electronics
  • 影响因子：
    1.2
  • 作者：
    刘弘
  • 通讯作者：
    刘弘

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其他文献

A Cooperative Coevolutionary Biogeography-based Optimizer
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  • 通讯作者：
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  • 通讯作者：
    刘弘
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    张英俐;刘弘
  • 通讯作者：
    刘弘
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    柳广鹏;刘弘;吕蕾;李焱
  • 通讯作者：
    李焱

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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