第1111章 人机结合求解中国旅行商问题：研究现状与进展

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1.第1111章人机结合解决中国旅行商问题。机器与机器结合解决中国旅行商问题。人们会让机器为自己做更多的决定，只是因为机器会为自己做更多的决定。更多决策，仅仅是因为机器做出的决策比人类做出的决策会带来更好的结果。这最终导致人们发现，特定的决策可以比人类的决策带来更好的结果。这最终会导致某个阶段，维持系统运转所需的决策将变得极其复杂，导致人类无法再有效地做出决策。如此复杂以至于人类无法再做出有效的决策。 Ted ，.111.1 人机融合的研究现状和进展 人机融合的研究现状和进展是人工智能领域的一个新兴领域，涵盖范围广泛。

2、重要研究与机器的结合是人工智能中一个新兴的重要研究方向和分支，涉及内容广泛。其核心是将人的思维（形象思维、灵感）与计算方向和分支结合起来。其核心是将人的思维（形象思维、灵感）与计算方向和分支结合起来。 （形象思维、灵感）与计算机智能（计算、逻辑推理）统一为一个相互作用、相互影响的环境——机器智能（计算、逻辑推理）统一在一个相互作用、相互影响的环境中，通过人-机智能（计算、逻辑推理）实现智能互补。机协同，充分发挥系统的整体优势。智能互补，充分发挥系统的整体优势和综合优势。人机集成主要分为人机交互（机器集成主要分为人机交互（Human-、Human-、）和脑机接口）。

3、两大技术分支：口腔（）和脑机接口（Brain-，-，BCI））。本书主要针对国内外分支。本书主要围绕“创脑、造脑”领域的国内外研究进展，重点关注关键方面的研究进展，重点回顾脑-机融合技术发展的创新研究。启发了计算机。这篇综述总结了用于开发类脑计算机的人机集成技术的创新研究。 11.1.1 11.1.1 人机交互（Human） 人机融合的第一个研究方向是人机仿真研究。

4.计算机型），即赋予计算机类人的能力，通过模拟人与人的协作模型，特别是类人的能力，通过模拟人与人的协作模型，特别是语言协作模型的变化，实现计算机的拟人化和智能化。它是一种实现计算机拟人化、智能化的语言协作模型。该研究方向典型地以人机交互为代表（This研究方向以人机交互为代表（）。）。 11.1.1 11.1.1 人机交互（Human- （）） 1.HCI1.HCI的提出与发展随着计算机使用的普及，研究者开始关注人与机器之间的交互，并且随着计算机使用的普及随着计算机的使用，研究人员开始关注人与机器的交互，并尝试从生理、心理和理论方面对其进行分析，促使人们尝试从生理、心理和理论方面对其进行分析。

5.促进了该领域的出现，其目的是为了理解和改善人与计算机之间的沟通。 HCI HCI 的重点是交互设计（重点是交互设计（ 、 、 ID）。HCI HCI 包括三个子领域：计算机支持的协作工作（包括三个子领域：计算机支持的协作工作（ 、 、 CSCW）、计算机支持协作学习（）、计算机支持协作学习（Co

6、、、CSCL）和计算机支持的协作研究）和计算机支持的协作研究（、、、CSCR），后者是前者），后者是前者的子集。子集。 11.1.1 11.1.1 人机交互（Human- ()） 2.HCI2.HCI系统分类 系统分类 HCI HCI按照交互方式可分为单通

7、通道交互系统（按照交互方式可分为单通道交互系统（-modal-modal）和多通道交互系统（以及多通道交互系统（Multi-modal-modal）单通道交互系统又分为基于视觉的通道交互系统，又分为基于视觉的（Based-Based HCI）、基于音频的（Audio-Based-Based HCI）。和基于传感器的人机交互）并基于

8.传感器人机交互的三个子类别（-Based HCI）。视觉人机交互还包括面部识别、手势识别、身体运动跟踪和视觉跟踪；基于音频的人机交互包括音频识别、语音情感识别和噪声检测；基于音频的人机交互包括音频识别、语音情感识别和噪声检测。语音识别 语音识别是指计算机识别语音内容并将音频数据转换为相应机器语言的能力。音频情感分析和噪声检测大多基于人类情感声音（如笑声和哭声）的能力。音频情感分析和噪声检测大多基于人类情感声音。

9.（如笑声、哭声、叹息等）进行筛选分析。 （声音和叹息等）被筛选和分析。 11.1.1 人机交互(Human- (Human- ())) 11.1.1 3.HCI3.HCI研究进展研究进展Gupta Gupta等人总结了2020世纪的主要进展，包括主要进展普适计算（包括普适计算（ ）和 ）以及智能和适应性。普适计算，也称为环境智能（自适应计算，也称为环境智能（）。）感知或普适计算）感知或普适计算（Perva

10. sive），这个概念强调与环境融为一体的计算，而），这个概念强调与环境融为一体的计算，而计算机本身则从人们的视线中消失。消失。普适计算的推动者希望嵌入环境或日常工具中的计算能够使人们更具适应能力。普适计算的支持者希望嵌入环境或日常工具中的计算能够使人们与计算机交互更加自然。显而易见的目标之一是使计算机设备能够感知周围环境与计算机进行上下文交互的重要目标之一是使计算机设备能够感知周围环境的变化，从而根据用户的需求或设置自动做出行为改变环境的变化，从而根据环境的变化进行自动改变。基于用户需求或设置的行为。 11.1.2

11.11.1.2 脑机接口（Brain- ） 人机融合的第二个研究方向是人机互补研究，即利用计算机的独特能力。计算机集成的第二个研究方向是人机互补研究，即利用计算机的独特能力。 ，研究的重点是如何合理分配各个智能体，通过人体协作来弥补人类某些能力的不足或不足。 （人、计算机）任务，重点是如何合理分配各个Agent（人、计算机）的任务，使不同的任务既有区别又能够巧妙地利用各个Agent的长处，进而通过人机协作路径任务既各具特色，又能够巧妙地利用各个智能体的优势，进而通过人机协作促进人与计算机之间的有效沟通。这一研究方向以脑机接口为代表。

12.计算机之间的有效通信。这一研究方向以脑机接口为代表。 11.1.2 11.1.2 脑机接口（Brain- （）） 1.BCI1.BCI 提议 BCI 提议 BCI 技术开辟了一种新的模式，为人类提供了一种可以在不同情况下用来控制计算机或计算机的技术。基于脑电活动在不同情况下进行活动的可能性，是利用意念或意念控制外部脑电活动来控制计算机或通讯设备的可能性，为控制外部提供了可行的手段。这种技术可以让人们在没有周围神经系统和肌肉组织参与的情况下，通过计算机和其他技术进行操作，在周围神经系统和肌肉组织的参与下，通过计算机和其他电子设备输出控制信号。执行的设备

13、与外部环境通讯，电子设备输出控制信号与外部环境通讯。脑电图等脑成像技术（脑电图（Graph、EEG Graph、EEG）、功能磁共振等成像技术）、功能磁共振成像（成像（、、FMRI）、脑磁图）、脑脑磁图描记法（、MEG、MEG）和功能近红外光谱 ( ) 和功能近红外光谱

14.光谱（-Red、FNIRS-Red、FNIRS）等提供了观察神经生理活动的可能方法。）等提供了观察神经生理活动的可能方法。方式。 11.1.2 11.1.2 脑机接口（Brain- （）） 2.BCI2.BCI分类分类 根据采集脑电信号的位置，根据位置可分为植入式和非植入式采集脑电信号的方式分为植入式和非植入式，非植入式因其非侵入性、简便性成为当前研究的热点。根据采集的脑电图信号类型。

15.类型可分为两种类型：基于脑电信号诱发采集的类型，可分为基于诱发型和自发型两种类型。诱发是指人接受外界刺激时产生的特定脑电活动。目前，它是指人接受外界刺激时产生的特定脑电活动。目前，它是指稳态和稳态视觉诱发电位（视觉诱发电位（-State，-State，SSVEP）研究是主要研究对象）。自发性是指在人体自然状态下可记录的脑细胞自发电活动。

16、基于记录的脑细胞自发脑电活动，当前研究热点包括皮质慢电位法（当前研究热点包括皮质慢电位法（Slow，SCP）、eye）、眼动产生电波、基于运动想象的波、节律和节律以及基于运动想象的节律等 11.1.2 11.1.2 脑机接口（脑机接口（） 3.BCI系统组成 系统组成 BCI BCI系统组成一般包括三个功能模块：信号采集、信号处理和控制器 系统组成，一般包括三个功能模块：信号采集、信号处理和控制器（1）。信号采集）信号采集：使用盘式或支架式电极采集脑电信号，并通过引线传输至前置放大器。盘式或支架式电极获取脑电信号并通过引线传输至前置放大器。放大器，预处理后（去除部分极化电压），多级放大（预处理后（去除部分极化电压），多级放大（约倍），高低通滤波，隔离后送入滤波、隔离并送入ADAD转换成数字信号并存储在计算机中（2 2）信号处理）信号处理：包括特征提取和信号分类。