Клеточные автоматы. Часть III. Применение клеточных автоматов.

Теория клеточных автоматов, связанная с именами фон Неймана и Конрада Цузе, имеет фундаментальное значение для всей науки и многообразное прикладное применение. Начиная с работ Т. Тоффоли и Н. Марголуса 80-х гг. [Тоффоли и др. 1991], клеточные автоматы (КА) стали использоваться в моделях физико-химических процессов. К середине 90-х гг. клеточно-автоматное моделирование проникло [Pintoetal. 2007] в гуманитарные науки при изучении мультиагентных cистем в урбанистике (толпа, транспортная пробка). Обзорная статья [Ванаг, 1999] В. Ванага по вероятностным КА еще раз легитимизировала для отечественных исследователей клеточные автоматы как метод математического моделирования. Последнее десятилетие ознаменовалось бумом публикаций в самых разных разделах науки, связанных с КА-моделями [Лобанов, 2010]; одновременно с этим продолжает развиваться и математическая теория клеточных автоматов (на русском языке см. монографию В. Аладьева [Аладьев, 2009]).

Клеточные автоматы. Часть II. Вариации игры "Жизнь".

Игра «Жизнь» (англ. Conway's Game of Life) — клеточный автомат, придуманный английским математиком Джоном Конвеем в 1970 году. К 2014 году претерпела многочисленные модификации и усовершенствования. Рассмотрим основные моменты работы, возможности создания и применения аналогов классической игры...

Как сделать робота?

Сделать робота очень просто Давайте разберемся, что же потребуется чтобы создать робота в домашних условиях, для того чтобы понять основы робототехники.

Роботизация производства

Уже в ближайшее время ожидается интенсификация внедрения робототехники в промышленное производство, причем в качестве наиболее многообещающей области приложения очувствленных роботов новых поколений рассматриваются сборочные технологии, а критическое осмысление опыта временных неудач и разочарований поможет не повторить ошибок прошлого, выработать более взвешенные и эффективные подходы и научно-технические направления роботизации. Так, профессором Л.И. Волчкевичем рекомендованы общие принципы технической политики при роботизации производства.

Часть 3. Бурное развитие робототехники и её доступность для всех

В настоящее время развитие робототехники не идет, а бежит обгоняя машины. Только за первые 10 лет XXI века было изобретно и внедрено более 1 млн. роботов. Но самое интересное, что разработками в этой области могут и занимаются не только коллективы корпораций или небольшие группы ученых и инженеров профессионалов, но и обычные школьники и энтузиасты по всему миру!

Основы робототехники

Роботехника - сравнительно новое и интенсивно развивающееся научное направление, вызванное к жизни необходимостью освоения новых сфер и областей деятельности человека, а также потребностью широкой автоматизации современного производства, направленной на резкое повышение его эффективности. Использование автоматических программируемых устройств - роботов - в исследовании космоса и океанских глубин, а с 60-х гг. нашего столетия и в производственной сфере, быстрый прогресс в области создания и использования роботов в последние годы обусловили необходимость интеграции научных знаний ряда смежных фундаментальных и технических дисциплин в едином научно-техническом направлении - робототехнике.

Клеточные автоматы. Часть I. Обзор.

В этой части мы исследуем выразительные возможности (в плане синтеза систем) конкретного набора средств, а именно законов, структур и явлений, поддерживаемых клеточными автоматами, чтобы эти системы стали реально доступными для экспериментирования посредством использования машины клеточных автоматов с адекватными характеристиками. Данная глава является введением в клеточные автоматы и включает краткие исторические замечания и ссылки.

Клеточные автоматы

Идея клеточных автоматов была сформулирована независимо Дж. фон Нейманом и К. Цусе в конце 40-х годов. Оба рассматривали их как универсальную вычислительную среду для построения алгоритмов, эквивалентную по своим выразительным возможностям машине Тьюринга. Эта идея породила волну многочисленных теоретических и прикладных исследований. 

Вступление. Нечеткая информация и выводы

Пожалуй, наиболее поразительным свойством человеческого интеллекта является способность принимать правильные решения в обстановке неполной и нечеткой информации. Построение моделей приближенных рассуждений человека и использование их в компьютерных системах будущих поколений представляет сегодня одну из важнейших проблем науки.

Нечеткие множества

Нечеткое множество- ключевое понятие нечеткой логики. Пусть Е — универсальное множество, х — элемент Е, a R — некоторое свойство. Обычное (четкое) подмножество А универ­сального множества Е, элементы которого удовлетворяют свойству R, определяется как множество упорядоченных пар

А = { μ_A(x) / x },

где μ_А(х) —характеристическая функция, принимающая значе­ние 1, если х удовлетворяет свойству R, и 0 – в противном случае.

Часть 2. Операции над нечеткими множествами

Логические операции

Включение.Пусть А и В — нечеткие множества на уни­версальном множестве Е. Говорят, что А содержится в В, если 

Обозначение: А ⊂ В.

Иногда используют термин доминирование, т.е. в случае, ко­гда А ⊂ В,говорят, что В доминирует А.

Часть 3. Нечеткая и лингвистическая переменные

Понятие нечеткой и лингвистической переменных использу­ется при описании объектов и явлений с помощью нечетких мно­жеств.

Часть 4. Нечеткие отношения

Операции над нечеткими отношениями, произведение двух отношений, пересечение двух отношений, сумма двух отношений...