中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 3. 优化对风险敏感的目标
3. 优化对风险敏感的目标 现在，让我们考虑一下，如何利用马尔科夫决策过程（Markov decision process）来对风险敏感的目标进行优化。用这种方法来决策流程的最大问题是，必须先观察这世界找到策略设定回馈，要设定最终的目标、反馈。 想像一下标准的马尔科夫决策问题过程，我们通过代理（agent）来观察这个世界的状态，这个代理会根据一些政策来采取行动，并收到回馈（reward）。比如.....
中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 2. 强健的优化
2.强健的优化 实际上，许多AI 推理问题都可以理解为优化问题。我们来讲课本里的一个简单线性问题，如上图所示，这里面有两个变量，分别是x1、x2，以及两个限制条件（ax1+bx2）≤ r、（cx1+ dx2）≤s。随着绿色箭头的方向，目标是在增长的，因此可以在这个可行区域内找到最佳优化点。 假设对这些限制不确定，那么我们需要使用不确定区间。这个的想法是，我们有常数a、b等，不知道它们确切的值...
《中国人工智能学会通讯》——8.3 鸽群优化
8.3 鸽群优化 基于鸽群在寻的过程中的特殊导航行为，Duanet al [7] 提出了一个新的仿生群体智能优化模型——鸽群优化算法。在这个算法中模仿鸽子寻的不同阶段使用的不同导航工具，提出了下面两种不同的算子模型。 （1）地图和指南针算子（Map and CompassOperator）：地图和指南针算子是模仿太阳和地球磁场这两种导航工具对鸽子的作用。鸽子通过磁感来感受磁场，从而在脑海中绘制地....
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