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中文摘要：
本项目研究基于广义粒子模型的分布并行智能处理的理论和方法，建立关于群体智能的广义粒子运动学和动力学模型，刻画和处理复杂环境下群体智能的生成和演化问题。扩充和发展广义细胞自动机和混沌竞争行波方法，克服它们在表达和处理群体智能方面的局限性，得到更适合于复杂条件下分布并行智能处理的广义粒子模型理论和方法。研究基于广义粒子模型群体智能的分布并行问题求解算法，以及它们在网络和多Agent系统中的应用。从而为分布并行智能处理，提供基于广义粒子群体智能的新的模型、机理和方法，克服目前传统的智能理论和方法存在的某些缺陷和困难。本项目不同于目前在分布并行计算和多Agent系统中采用的符号逻辑方法、人工神经网络、遗传进化算法、多人对策论、细胞自动机、蚂蚁模型等方法。在研究内容、研究方法和研究成果方面有创新性。对于人工智能、知识工程、分布并行计算、信息系统、网络技术、认知科学等有重要的理论意义和实际应用前景。
结论摘要：
本项目研究基于广义粒子模型的分布并行智能处理的理论和方法，建立关于群体智能的广义粒子运动学和动力学模型，刻画和处理复杂环境下群体智能的生成和演化问题。扩充和发展广义细胞自动机和混沌竞争行波方法，得到更适合于复杂条件下分布并行智能处理的广义粒子模型理论和方法。研究基于广义粒子模型群体智能的分布并行问题求解算法，以及它们在网络和多Agent系统中的应用。克服它们在表达和处理群体智能方面的局限性，从而为分布并行智能处理，提供基于广义粒子群体智能的新的模型、机理和方法，克服目前传统的智能理论和方法存在的某些缺陷和困难。本项目不同于目前在分布并行计算和多Agent系统中采用的符号逻辑方法、人工神经网络、遗传进化算法、多人对策论、细胞自动机、蚂蚁模型等方法。在研究内容、研究方法和研究成果方面有创新性。对于人工智能、知识工程、分布并行计算、信息系统、网络技术、认知科学等有重要的理论意义和实际应用前景。
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