仿生决策微型计算机的与应用

摘 要结合仿生决策微型计算机的设计研究与发展现状,分析其结构和运行特点,对决策过程中的原理以及检测估评方法进行了讨论,希望能在推广应用中起到较好的促进作用.

关 键 词计算机技术；仿生；决策

中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1671-7597（2013）16-0015-02

现在常用的计算机采用的是“冯·诺依曼结构”：即内存和处理器是分开的,两者之间通过“总线”来传输数据.在过去的60多年中,计算机内存容量和处理器速度不断增长,但这种速度远远大于双方之间流量的增加,让计算机的整体效率受到严重限制,这被称为“冯·诺依曼瓶颈”.

近些年发展起来的仿生计算机,人工神经网等计算机,与目前大多数计算机的运行方式截然不同,这些计算机增强了并行计算能力,实现了专家库和处理器的有机结合,在一定程度上实现了类似于人脑的决策计算.

1结构设计

1.1系统结构

设立包含专家知识库的微型计算机,与微型计算机的输出端相连设存储单元阵,存储单元阵与处理单元阵相对应连接,与处理单元阵相连设运算器组,与运算器组分别相连设控制器、总运算器,总运算器通过输出接口输出决策结果信号.

由于采用存储单元和处理单元直接联接,以及存储、处理单元对应分层网络设置,因而系统在没有CPU微处理器控制系统时也可进行决策计算.

在实际应用中,上述结构所制成的决策机常常与“冯·诺依曼结构”结合使用,两者可以取长补短,既实现了高运算速度,又达到了仿生决策计算的目的.

1.2决策方式

根据基础对照信号引入的先后,可实现以下两种决策方式：

分类决策,即各类原始决策因素信号和基础对照信号,同时输入各层存储单元网络,每一层均得到每一类的中间决策信号,再将各中间决策信号通过总运算器进行汇总；

集团决策,将原始决策因素信号和基础对照信号当做两个相对独立的信号系统,分别进行决策得到中间决策信号,再将两个中间决策信号通过总运算器进行汇总.

1.3结构优点

能够充分逼近任意复杂的非线性系统：能够学习和适应严重不确定系统的动态特性；系统具有很强的容错性；采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能.

2决策原理

2.1差异决策原理

系统由极多功能、结构大体一致的单元聚集成,因此,无论是基团级、集团级还是系统级决策,均同时存在,并相互“配合”,相互转化,信息相互传递；即可认为整体是一个运作系统,各分区是一个运作系统,各基团又各自一个运作系统,且所有系统运作模式是一致的.

然而各级决策系统虽然模式一致,但毕竟会有组合、位置、数量、层级、对应存储信息等诸多差异,这样一来,对于同一个命题,同样的信息输入,也会产生有一定差异的决策结果；系统继续比对、决策,调整并减小这些差异,反复决策,最后得到正确结论.

2.2不确定性因素和反馈的引入

不确定性因素的引入包含差异信息和差异控制信号的引入等.

引入输入（外界）模块,比如使用各类传感器来自动获取现场信息.

对各处理单元引入“放大控制”（随机控制）,类似于人脑的“情绪控制”,如可采用电压变化端控制放大倍数.

利用分组决策、集团决策来实现决策的多重性.

工作频率（强度）的控制.

信息反馈机制的建立,根据决策结果的差异,可将该差异反馈到信号输入端,再次比对,调整并减小这些差异,最后得到正确结论.

2.3立体数据库的建立

专家库的知识信息是分类存储的,比如某一片区域可存储某一类型的数据,并且数据可以根据需要进行修改、更新.从仿生角度看,各类信息是分布存储的,是一种立体的存储结构,立体存储可以实现与现实三维存储的一致性,并且使所存信息之间的相互联系更直观的显现出来,从而强化了这些联系.

人们长期以来,习惯了平面方式处理问题,常用的二维电子表格无法满足立体存储的需要；三维点阵构成的存储单元阵,需要建立与之配套的,比如以三维图形点阵存储为基础的数据库软件.

2.4系统决策的方向

根据差异决策原理,系统决策就是要逐步减小差异,即实现决策运算的通畅性,这种决策运算的通畅性如果用几何曲线来描绘,在很多情况下可以表现为曲线的线性或者平滑性.如果经过多次决策,差异没有减小反而不断扩大,此时可采用不确定性因素引入等方法,对决策结果加以修正.

从系统总体看,根据中心极限定理,当n充分大时,独立同分布的随机变量之和的分布近似于正态分布,由此可以得到,大量的功能、结构大体一致的单元的决策之和的分布近似于正态分布.

3决策分析

3.1决策分析的步骤

决策分析一般分四个步骤：形成决策问题,包括提出方案和确定目标；判断自然状态及其概率；拟定多个可行方案；评价方案并做出选择.确定型决策分析技术包括用微分法求极大值和用数学规划等,而常用的风险型决策分析技术有期望值法和决策树法.

3.2不确定性推理

不确定性推理包含以下基本问题：不确定性的表示与度量,不确定性知识的匹配,组合证据的不确定性,不确定性的传递算法,结论不确定性的合成.不确定型决策步骤是从每个方案中选一个最大收益值,再从这些最大收益值中选一个最大值,该最大值对应的方案便是入选方案.或是在各种最不利的情况下又从中找出一个最有利的方案.

总的来说,决策分析涵盖了工作系统的软件、硬件、原理、过程、方法、目的等诸多方面,在仿生决策系统中可以起到控制中枢的作用.

4系统检测

为了实现对系统决策水平的量化评估,可以引入系统的能耗比系数k.

该系数反映了系统决策水平的高低,

令：k等于E外/E内

能耗比系数k定义为：单位能耗（内耗）下的对外作功（作用）.

根据该除式,可以通过检测系统的能耗比系数k,并设法不断提高能耗比系数值,使系统决策水平得到提高.

5应用前景

仿生决策微型计算机,可应用于各种决策处理,尤其是政府、企事业单位等的政策性决策,以及智能控制设备的决策控制.经过大规模的研发和实验,尤其是芯片集成度的大幅度提高以及电路设计的不断完善,可以制作为决策器,决策处理芯片,成为智能控制的核心部件,能够推动并最终实现智能处理进入社会生活的方方面面.