v⍵v+rnd()(Pbest-x)c1+rnd()(gbest-x)c2,

где: ⍵ – коэффициент инерции, определяющий баланс между тем, насколько широко будет “заходить” в исследовании агент и тем, насколько сильно агент будет желать остаться рядом с найденными ранее оптимальными решениями;

–Pbest – координаты наилучшей найденной агентом точкой; -gbest – координаты наилучшей роевой точки; x – текущие координаты точки;

–rnd() – случайный коэффициент, принимающий значение от 0 до 1; c1, c2 – постоянные ускорения.

Изначально этот алгоритм применялся для исследований социального психолога, Кеннеди, но самое большое распространение этот алгоритм смог получить при решениях задач оптимизации различных нелинейно-многомерных уравнениях. Этот алгоритм в современном мире применяется в машинном обучении, для решений задач оптимизации и в различных точных и экспериментальных науках, таких как биоинженерия и т. д.

Сторонники информационного направления убеждены, что «важнее всего результат», т. е. хорошее совпадение поведения искусственно созданных и естественных интеллектуальных систем, а что касается внутренних механизмов формирования поведения, то разработчик искусственного интеллекта вовсе не должен копировать или даже учитывать особенности естественных, живых аналогов.

Информационное направление разделяется на три составляющие.

1.Эвристическое программирование – это разработка оригинальных методов, алгоритмов решения задач, подобных человеческим, а в некоторых случаях даже и лучших. Под эвристикой понимается правило, стратегия, метод или прием, используемые для повышения эффективности системы, которая пытается найти решения сложных задач. Эвристическая программа – это программа для компьютера, использующая эвристики.

Разработка машинных эвристических программ идет по двум основным направлениям:

а) создаются специализированные программы для решения относительно узких классов задач с использованием особенностей этих же классов;

б) программы второго направления претендуют на универсальное замещение человеческого интеллекта. Они чаще всего отождествляются с моделями мыслительного процесса.

Эвристические программы могут играть в шахматы, шашки, карточные игры, находить ответы на вопросы, находить решения из области математических исчислений; доказывать теоремы в математической логике и геометрии; способны обучаться на основе своего опыта; решать различные классы задач. Здесь исследователь воспроизводит в компьютере методы, используемые людьми, т.к. интеллект человека выше интеллекта компьютера. Структура программ решения интеллектуальных задач, предложенная Д. А. Поспеловым, представлена на рис. 3.3.

Рис. 3.3. Программы решения интеллектуальных задач

2.Системы, основанные на знаниях. Это направление в искусственном интеллекте образует его фундамент. Именно здесь создается теория данного научного направления, решаются основные проблемы, связанные с центральным объектом изучения искусственного интеллекта.

Структура знаний систем, основанных на знаниях, рис.3.4.

Рис. 3.4. Системы, основанные на знаниях.

Всякая предметная (проблемная) область деятельности может быть описана в виде некоторой совокупности сведений о структуре этой области, основных ее характеристиках, процессах, протекающих в ней, а также о способах решения возникающих в ней задач. При использовании интеллектуальных систем для решения задач в данной предметной области необходимо собрать о ней сведения и создать концептуальную модель этой области. Источниками знаний могут быть документы, статьи, книги, фотографии, киносъемка и многое другое. Из этих источников надо извлечь содержащиеся в них знания. Этот процесс может оказаться достаточно трудным, ибо надо заранее оценить важность тех или иных знаний для работы интеллектуальной системы.