虚拟仿真在智能算法中的应用

虚拟仿真在智能算法中的应用

虚拟仿真技术在智能算法中的应用主要有两个方面：一是优化决策；二是强化学习。本文主要介绍了虚拟仿真的基本原理和工作流程，介绍了几种典型的实现形式，并重点介绍了在优化决策中，虚拟仿真在智能算法中的应用实例。目前，利用虚拟仿真技术对复杂的知识系统进行优化决策，是人工智能领域内一个具有非常广阔发展前景的新方向。虚拟仿真技术与计算机科学和其他学科以及人工智能科学都有密切关系。人类是世界上最聪明的动物之一，但其思维方式和表达方式与自然界相差甚远。因此，将智能优化模型从一种概念发展为一系列通用技术可以促进人类不断地进步，而虚拟仿真技术正是最有效且最具发展前景的工具之一。

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一、优化决策

优化决策是一种解决各种优化问题的综合方法，其目的在于提高优化策略的有效性以改善用户体验，并使整个智能学习过程尽可能地高效和流畅。目前，通过计算机仿真技术与决策系统之间的信息传递过程中，虚拟仿真技术得到了很好的应用[6]。例如，以信息传递为主题的优化问题研究中具有良好的虚拟仿真效果，但在实际的信息处理中需要大量的数据作为支撑，从而导致成本很高[7]。因此，将该技术应用到智能算法中则成为了提高实际应用效果的有效途径之一。比如，采用虚拟仿真技术进行智能模型开发时可以根据现实世界中的真实信息作为真实世界信息处理的基础来源[8];虚拟仿真技术还可以将现有的模型中的算法实现与虚拟仿真相结合[9]。

1、自适应调整

自适应调整是在智能算法完成特定目标的过程中，对目标函数中所对应的约束条件进行调整的过程。比如，将动态随机变量系统设计成基于特征向量进行自适应调整，可以避免在现实世界中对参数进行自适应调整产生错误时，无法正确应对现实世界中的随机变量导致的损失，从而降低智能算法实际执行时出现的复杂度。传统方式所需数据量较大，因此会造成巨大的成本。使用虚拟仿真技术将自适应调整与智能化算法相结合可以有效减少数据量，从而提高智能算法数据处理效率。利用虚拟仿真技术可以将智能算法所需数据进行有效处理、规划与运算，从而实现自适应调整与智能化算法间高效实现数据传递；同时，在智能化手段较少的情况下还能够实现智能化结果传递。如通过智能算法设计过程中建立数学模型来实现自适应模型构建；或者将复杂度低的模型实现自适应模型构建[10][11]。

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2、学习记忆

在分析了多个优化问题之后，如何找到最优解是每个决策系统的主要目标。而在解决优化问题时，不仅要对决策结果进行学习，还要进行记忆，将已知的经验知识提取出来并保存下来，从而为后续的优化决策提供支持。但由于实际存在许多不确定性因素，所以在提取经验知识时会遇到很大难度。为此，可以利用虚拟仿真来解决这些问题[11]。虚拟仿真技术不仅可以模拟真实环境中存在的多种变化和可能性，还能将所要解决的问题快速地映射到现实世界中或虚拟世界中。比如，通过虚拟仿真技术可以模拟人类在环境中学习到了什么经验，并在这些经验的基础上制定出相应操作以提高学习效率[12]。

3、优化决策仿真

通过构建基于虚拟仿真模型的动态优化问题的虚拟仿真系统，可以对当前设计方案进行仿真。根据动态优化问题的不同，虚拟仿真系统可分为以下几类：第一类是针对动态问题中最小决策和最优决策分析的研究，如线性规划和目标函数优化算法等；第二类是针对特定目标问题中的优化策略设计的研究，如决策优化算法；第三类是针对特定问题中的优化策略设计研发的研究，如随机决策设计[10];第四类是对复杂任务进行虚拟仿真。不同类型的仿真过程能够提供满足动态问题各阶段需要特征的功能，例如随机匹配技术等。此外，虚拟仿真技术还可以应用于不同类型问题，例如目标选择策略研究、非完全知识获取技术等[11]。基于虚拟仿真系统对动态问题进行计算分析和动态仿真时，可以使用最小决策计算算法进行决策行为模拟，包括随机匹配计算和概率计算3种；此外还可利用搜索算法对目标函数进行优化以实现最优求解过程。此外，由于虚拟仿真系统可以针对不同类型参数的应用做出不同设计[12]。

二、强化学习

强化学习是智能算法中一个重要领域。它使用非线性规划(NDT)学习模型来学习各种不同类型的控制策略。它可以用来解决具有挑战性的任务：如动态交通控制和自动驾驶汽车等等。它也可以用于大规模复杂的系统：复杂的模拟数据集和大规模并行数据集。强化学习能有效地解决以下问题：提高决策速度、提高精度、降低模型体积、降低复杂性等。

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1、提高决策速度

强化学习使用“多步学习”的方式，即一次操作可多次完成，从而显著提高了决策速度。如果需要训练模型，可以在学习一种策略之前先从不同维度进行训练。例如，可以在给定的一组训练任务中，使用多个维度创建新的环境。训练过程中，通过添加新规则来完成所有任务，从而提高了系统训练速度。另外，还可以将一个任务分成多个子任务，这样可以提高系统训练速度和效率。为了有效地提高训练速度和效率，强化自学还使用了强化学习来进行自适应学习并将强化学习与自适应学习相结合，以适应环境变化。

2、提高精度

为了实现更高的精度，强化学习算法通常具有较低的输入误差。对于单个策略，强化学习的基本方法是使用基于模型的初始条件来预测所需的控制策略。在强化学习中，输入的控制策略必须是目标函数而不是非线性决策过程。这些策略通常被称为随机决策。然后，当使用新控制策略时，输入被重新调整以获得最佳结果。与之相比，基于 NDT方法进行无约束决策就更有可能获得最佳结果。在实际应用中，由于强化学习算法会利用用户反馈对输出做出调整，因此不存在这种情况下输入和期望输出发生偏差，即输出是用户反馈。

3、降低模型体积

传统的非线性规划中，算法使用的内存是非常庞大的。由于这些问题，算法通常是通过模拟非线性函数构建的。如果在学习过程中无法实现这些算法，那么即使算法得到了很好的结果，也会产生严重的损失。然而，在现实生活中，这样的问题并不少见。当涉及到复杂场景时，人们往往无法完全准确地模拟到它们。在过去的几年中, Monte Carlo和 Tommy Lin等人提出了一种在虚拟环境中实现无边界强化学习的方法，可以使用高度随机化函数来模拟真实环境。该方法可以在训练中使用高度模拟环境和无边界环境两种方法，并在训练中使用动态随机生成概率分布(DGRP)。

4、降低复杂性

强化模型有很高的复杂性。许多实际的问题是简单且容易处理的，如复杂数据，动态决策问题和动态行为问题。这些问题通常与复杂模型相关，如 DS,具有复杂性的问题可能在所有可能的时间范围内都是复杂的，而且是不断变化的。这些问题也在动态行为中受到影响，例如基于运动的移动，基于位置或时间因素。复杂化将影响这些问题中所涉及到的每个参数。从根本上讲，这是因为复杂不是以最佳时间维度变化。在现实世界中，例如，动态运动中的事件组合在一个简单变量或数据中非常相似。

5、减少不确定性

在一个复杂的模拟环境中，不确定性是一种非常常见的现象。通过使用虚拟仿真技术，可以对一个复杂策略进行分析，从而减少不确定性，特别是对于没有目标的系统。NDT可以在一个非常复杂的环境中进行学习，通过调整目标参数来调整环境参数来帮助解决这一问题。当任务非常简单时, NDT可以在环境参数未知的情况下学习更多模型。此外，在整个学习过程中, NDT可以根据环境参数调整模型，从而减少不确定性。

三、结语

人类在认知能力上已经与自然界相差甚远，在模拟环境中，如何将虚拟仿真技术运用到智能应用程序中？本文主要介绍了模拟智能应用程序的实现形式，重点介绍了在智能应用程序开发中应用的典型虚拟仿真应用实例。从优化策略开发的角度来看，在自动建模方面用虚拟仿真技术的方法进行建模是一种可行的选择思路。从增强学习领域的角度来看，虚拟仿真技术是一种通用的学习工具的实现方式。虽然在智能应用程序开发中出现了一些对增强学习技术的使用上的争议，但从长远来看虚拟仿真技术仍是一种最有效、最具发展前景的方法之一[7](P141)。相信随着时间的推移与科学技术的发展，虚拟仿真技术一定会得到更广泛、更有效的应用。