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人工智能及其应用 第一章第一章 绪论绪论 参考书籍蔡自兴，徐光：人工智能及其应用（第四版），清华高校出版社，2010年李士勇：模糊限制神经限制和智能限制论（第2版），哈尔滨工业高校出版社，2006年Stuart Russell，Peter Norvig，人工智能一种现代方法，（英文影印版）人民邮电出版社，2002，索取号为TP18-43/1Rob Callan：Artificial Intelligence，Palgrave Macmillan，2003韩立群，人工神经网络教程，北京 邮电高校出版社，2006书目人工智能的定义人工智能的定义人工智能的发展进程人工智能的发展进程 人工智能的计算机模拟人工智能的计算机模拟人工智能的目的人工智能的目的人工智能的探讨方法人工智能的探讨方法人工智能面临的难题人工智能面临的难题人工智能的发展趋势人工智能的发展趋势人工智能在电力系统的应用人工智能在电力系统的应用1.1 什么是人工智能智能是什么？将感觉、记忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和实力的表现。通俗地说，智能是个体相识客观事物和运用学问解决问题的实力。1.1 什么是人工智能逻逻辑辑思思维维的的基基础础是是概概念念、推推断断与与推推理理，即即将将信信息息抽抽象象为为概概念念，再再依依据据逻逻辑辑规规则则进进行行逻逻辑辑推推理理。由由于于概概念念可可用用符符号号表表示示，而而逻逻辑辑推推理理宜宜按按串串行行模模式式进进行行，这这一一过过程程可可以以事事先先写写成成串串行行的的指指令令由由机机器器完成。完成。20世世纪纪40年年头头问问世世的的第第一一台台电电子子计计算算机机就就是是这这样样一一种种用用机机器器模模拟拟人人脑脑逻逻辑辑思思维维的的人人工工智智能能系系统统，也是人类实现这一追求的重要里程碑。也是人类实现这一追求的重要里程碑。1.1 什么是人工智能人工智能(Artificial Intelligence)是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，仿照、延长和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。作为一门学科，人工智能探讨智能行为的计算模型，研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统，解决须要人类专家才能处理的困难问题。1.1 什么是人工智能人工智能的探讨内容包括三个方面学问表达：探讨如何在机器中表示学问，使学问形式化、模型化，用以建立合适的符号逻辑系统。学问获得：探讨机器如何从各种学问源获得学问。问题求解：运用存贮于机器中的学问进行相应学问处理。1.1 什么是人工智能不同学科对人工智能的理解不同，产生了不同的学派符号主义（Symbolicism），又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，它认为符号是人类的相识基元，同时人的相识过程即是对符号的计算推理的过程。其探讨内容是基于逻辑的学问表示和推理技术。联结主义（Connectionism），又称为仿生学派或生理学派，它认为人的相识基元是神经元，相识的过程就是人脑进行信息处理的过程。主要探讨内容是神经网络。行为主义（Actionism），又称进化主义或限制论学派，其主要原理是智能取决于感知和行为，它不须要学问，不须要表示，不须要推理，智能行为是通过与现实外界环境的交互作用体现出来的。探讨重点是模拟人的各种限制行为。1.1 什么是人工智能符号主义认为：人工智能源于数理逻辑。符号主义认为：人工智能源于数理逻辑。数数理理逻逻辑辑从从1919世世纪纪末末起起就就获获快快速速发发展展；到到2020世世纪纪3030年年头头起先用于描述智能行为。起先用于描述智能行为。计算机出现后，在计算机上实现了逻辑演绎系统。计算机出现后，在计算机上实现了逻辑演绎系统。19561956年，符号主义者首先接受年，符号主义者首先接受“人工智能人工智能”这个术语。这个术语。后后来来又又发发展展了了启启发发式式算算法法专专家家系系统统学学问问工工程程理理论论与与技术，并在技术，并在8080年头取得了很大发展。年头取得了很大发展。符符号号主主义义曾曾长长期期一一枝枝独独秀秀，为为人人工工智智能能的的发发展展作作出出重重要要贡贡献献，尤尤其其是是专专家家系系统统的的成成功功开开发发与与应应用用，为为人人工工智智能能走向工程应用和实现理论联系实际具有特殊重要意义走向工程应用和实现理论联系实际具有特殊重要意义 。这这 个个 学学 派派 的的 代代 表表 有有 纽纽 厄厄 尔尔、肖肖、西西 蒙蒙 和和 尼尼 尔尔 逊逊（NilssonNilsson）等。）等。1.1 什么是人工智能联结主义认为：人工智能源于人脑模型的探讨。联结主义认为：人工智能源于人脑模型的探讨。代代表表性性成成果果是是19431943年年由由生生理理学学家家麦麦卡卡洛洛克克和和数数理理逻逻辑辑学学家家皮茨创立的脑模型，即皮茨创立的脑模型，即MPMP模型。模型。60607070年年头头，尤尤其其是是对对感感知知机机（PerceptronPerceptron）为为代代表表的的脑脑模模型型的的探探讨讨曾曾出出现现过过热热潮潮，由由于于当当时时的的理理论论模模型型、生生物物原原型型和和技技术术条条件件的的限限制制，脑脑模模型型探探讨讨在在7070年年头头后后期期至至8080年年头头初期落入低潮。初期落入低潮。HopfieldHopfield教教授授在在19821982年年和和19841984年年发发表表两两篇篇重重要要论论文文，提提出出用硬件模拟神经网络时，联结主义又重新抬头。用硬件模拟神经网络时，联结主义又重新抬头。19861986年年鲁鲁梅梅尔尔哈哈特特（RumelhartRumelhart）等等人人提提出出多多层层网网络络中中的的反向传播反向传播BPBP算法。算法。此此后后，联联结结主主义义势势头头大大振振，从从模模型型到到算算法法，从从理理论论分分析析到到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。1.1 什么是人工智能行为主义认为：人工智能源于限制论。行为主义认为：人工智能源于限制论。限限制制论论思思想想早早在在40405050年年头头就就成成为为时时代代思思潮潮的的重重要要部部分分，影响了早期的人工智能工作者。影响了早期的人工智能工作者。60607070年年头头，限限制制论论系系统统的的探探讨讨取取得得确确定定进进展展，播播下下智智能能限限制制和和智智能能机机器器人人的的种种子子，并并在在8080年年头头诞诞生生了了智智能能限限制制和和智能机器人系统。智能机器人系统。行行为为主主义义是是近近年年来来才才以以人人工工智智能能新新学学派派的的面面孔孔出出现现的的，引引起很多人的爱好与探讨。起很多人的爱好与探讨。1.1 什么是人工智能不不同同学学派派对对人人工工智智能能基基本本理理论论、技技术术路路途途的的看看法法也也是是有有争争论的。论的。沿着什么技术路途和策略来发展人工智能？沿着什么技术路途和策略来发展人工智能？人人工工智智能能是是否否确确定定接接受受模模拟拟人人的的智智能能的的方方法法？若若要要模模拟拟又又该如何模拟？该如何模拟？对对结结构构模模拟拟和和行行为为模模拟拟、感感知知思思维维和和行行为为、对对认认知知与与学学习习以及逻辑思维和形象思维等问题是否应分别探讨？以及逻辑思维和形象思维等问题是否应分别探讨？是是否否有有必必要要建建立立人人工工智智能能的的统统一一理理论论系系统统？若若有有，又又应应以以什么方法为基础？什么方法为基础？1.1 什么是人工智能从表现形式的角度机器智能，能够在各类环境中，自主地或交互地执行各种拟人任务（Anthropomorphic tasks）的机器。从学科发展的角度人工智能，是计算机科学中涉及探讨、设计和应用智能机器的一个分支，其近期主要目标是用计算机来仿照和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。从好用主义的角度计算智能，探讨智能信息处理技术，以使计算机具有与人类智能相类似的行为，如：推断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思索、规划、学习和问题求解等思维活动。1.1 什么是人工智能现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以仿照人脑的行为，去思索宇宙中最困难的问题。对于自然学习过程、自然语言和感官知觉的探讨为科学家构建智能机器供应了帮助。这种系统在解决困难的问题时，须要具备对事物能够进行感知、学习、推理、联想、概括和发觉等实力。对人工智能机器持反观点的人认为：人类智能是一个发生、发展的过程。人类在解决各种问题时，存在非智力因素与智力因素的相互作用。机器能够模拟人类智能是极其有限的。1.2 人工智能的发展进程1.2.1 20世纪初的数学基础人工智能的思想萌牙可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创建出机器智能。虽然计算机为AI供应了必要的技术基础，但直到50年头早期人们才留意到人类智能与机器之间的联系。1.2.1 20世纪初的数学基础1950年：Alan Turing在文章“Computing Machinery and Intelligence”中提出了著名的图灵测试，即一种测试机器是不是具备人类智能的方法。阿伦图灵认为：假如一台计算机能骗过人，使人信任它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。1.2.2 人工智能的诞生Norbert Wiener是最早探讨反馈理论的美国人之一。最熟悉的反馈限制的例子是自动调温器。它将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而限制环境温度。这项对反馈回路的探讨重要性在于：Wiener从理论上指出，全部的智能活动都是反馈机制的结果，而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发觉对早期AI的发展影响很大。1.2.2 人工智能的诞生1956年：世界上第一次正式的AI会议。人工智能之父的美国学者麦卡锡邀请了对机器智能感爱好的一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家聚集在达特矛斯（Dartmouth college）进行了长达二个月的探讨，即“Dartmouth人工智能夏季探讨会”。从那时起，这个领域被命名为“人工智能”。虽然Dartmouth学会不是特殊成功，但它的确集中了AI的创立者们，并为以后的AI探讨奠定了基础。1.2.3 人工智能的发展Dartmouth会议后的7年中，AI探讨起先快速发展1957年“通用解题机”（GPS）的第一个版本进行了测试，GPS扩展了Wiener的反馈原理，可以解决很多常识问题。1959年:Frank Rosenblatt提出感知器模型 1959年:卡内基梅隆高校和MIT起先组建 AI Lab。探讨面临的挑战：下一步须要建立能够更有效解决问题的系统，例如在“逻辑专家”中削减搜寻，还有就是建立可以自我学习的系统。1962年：Herbert花3年时间制作了一个解几何定理的程序。1.2.3 人工智能的发展1963年：MIT从美国政府得到了一笔220万美元的资助，用于探讨机器帮助识别。这笔资助来自国防部高级探讨支配署（ARPA），这个支配吸引了来自全世界的计算机科学家，加快了AI探讨的发展步伐。1958年:McCarthy宣布了他的新成果，即LISP语言（表处理），很快就为大多数AI开发者接受。在MIT由Marvin Minsky领导的探讨人员发觉，面对小规模的对象，计算机程序可以解决空间和逻辑问题。在60年头末出现的“STUDENT”可以解决代数问题，“SIR”可以理解简洁的英语句子，这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助。1.2.3.1 专家系统时期1963：M.Ross Quillian开创语义网络（Semantic Nets)1965：MIT的Joseph Weizenbaum研制出第一个闲聊机器人ELIZA，可模拟治疗专家与病人之间的谈话。1965：Feigenbaum和Lederberg研制出第一个专家系统（DENDRAL），可帮助化学家推断分子结构。1966:由于ALPAC（自动语言处理顾问委员会）在“机器翻译评估报告”中存在偏见，造成美国政府取消对机器翻译的资助。1969：Minsky 和 Papert的感知机报告中提出“有限阶感知机仅能识别欧拉函数，不能识别其他的拓扑不变性”，造成美国政府取消对神经网络探讨的资助。1969：SRI研制出机器人Shakey，具有运动、感知和问题求解实力1.2.3.2 自然语言处理时期1970:Stanford的Terry Winograd等研制出（ETAOIN）SHRDLU，它能用一般的英语句子与人沟通,还能作出决策并执行操作。1972:Colmerauer研制出PROLOG语言的说明系统。1972:DARPA（美国国防部高级探讨支配署）取消Stanford高校机器人探讨(Shakey)的资助。1972:Mycin工程（一个通过供应询问服务来帮助一般内科医生诊治细菌感染性疾病的专家系统）启动1973:James Lighthill爵士的报告使得英国政府取消对AI探讨的资助（特殊提出了指数爆炸问题）。从那时起至今，英国AI探讨一蹶不振。1976:DARPA 取消对语音识别探讨的资助。1976:Greenblatt研制出第一台LISP机CONS。1.2.3.2 自然语言处理时期1976:Doug Lenat的数学积分系统AM(Automated Mathematician)1977:SRI（史丹佛探讨院）启动 PROSPECTOR 工程帮助地质专家探测和说明矿物1978年发觉钼矿脉(molybdenum vein)1977:Edward Feigenbaum 在IJCAI会议上正式提出学问工程作为一门学科1979:Stanford研制出第一台计算机限制的汽车（Stanford Cart）1980:第一届美国AI协会会议（AAAI）在Stanford召开。1980:John McDermott为DEC设计了XCON专家系统，用于配置 VAX 机器系统。1.2.3.3 学问工程时期1981:日本政府宣布启动日本五代机（first-generation computer）支配（即智能计算机）1982:John Hopfield 掀起神经网络的探讨1983:MCC（Microelectronics and Computer Technology Corporation）成立（Bobby Inman 任主任）1984:Doug Lenat在Bobby Ray Inman的劝告下在MCC起先Cyc（第一个试图解决常识问题的程序）的探讨1986:Thinking Machines Inc 研制联结机器(Connection Machine)1987:LISP机器市场起先暗淡1988:386芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美1.2.3.4 分布智能和机器学习1992:日本政府宣布五代机支配失败。随后启动RWC支配（Real World Computing Project，真实世界计算项目）1993:Shoham提出AOP（面对方向的编程）1995:Vapnik提出SVM（支持向量机），它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1996:中科院计算所多主体系统MAPE1996:DARPA启动HPKB支配军事上的“Grand Challenge”问题分析和求解1997:IBM 深蓝II(Deep Blue)击败Garry Kasparov2000:中科院计算所多主体环境MAGE，学问发觉系统MSMiner1.3 人工智能的计算机模拟人类计算机低层中层高层中枢神经神经元大脑1.3 人工智能的计算机模拟探讨认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。典型代表为IBM的深蓝。1.3 人工智能的计算机模拟外界信号1.4 人工智能的目的通过计算机技术模拟人脑智能，替代人类解决生产、生活中的具体问题。通过计算机技术延长人类智力，提高人类解决生产、生活中的具体问题的实力。通过计算机技术探讨和推动人类智力发展1.5 人工智能的方法 将对象信息转换为计算机内码（数字化信息）建立相关学问库和学问应用模型（包括各种算法和学问推理的逻辑运算方法）通过计算机程序语言实现 对象信息的加工处理。无论是替代、延长，还是探讨和推动人脑信息，我们必需首先明确：人工智能是对机器智能的发觉科学？还是一种好用工程技术？从人工智能的定义看，人工智能只是一种好用工程技术。1.5 人工智能的方法 既然是一种好用工程技术，就必需建立人工智能技术开发的规范性方法。其具体工作至少应当包括：分析处理对象与工具的关系：在问题解决过程中，哪些学问须要并且可能数字化？规则化？模型化？逻辑运算化？何种计算机程序语言可以实现所选择的信息处理方案？人工智能与人脑智能的效率比较：虽然计算机对可建立信息处理规则的数字化信息的计算、搜寻、模式识别即快又准，但由于人类学问普遍具有或然性和可变性，从应用价值角度分析，“全自动的并不是最好的”，因此需从精确性、灵敏性、完整性等进行比较。1.5 人工智能的方法选择人工智能系统的人机互助方案：凡是不行能建立完整的计算机信息处理规则的信息系统，信息处理过程中的人工参与将不行避开。因此，电脑实力和人脑实力如何优化组合是一个关键问题。人机实力组合技术的科学性、功能完整性、普遍适用性水平，确定了一个人工智能系统的好用价值。人工智能系统的成本效益分析：任何好用工程技术，必需考虑开发成本和运用价值之比。因此，对人工智能技术的价值（效率）评价、人工智能系统的人机互助方案选择，必需进行开发成本和市场效益分析。1.6 人工智能发展面临的难题理论不够成熟目前的智能限制理论，或多或少老师依据确定的工程背景或特殊的应用场合才逐步发展起来的，因此，人工智能限制理论的发展呈现出不同的理论算法只适用于特定的领域或工程背景，理论的通用性和可移植性较弱。符号主义观点在面对非确定性问题、非逻辑问题时常常显得力不从心，它要求待处理的信息完整、精确，而现实中的很多问题都不满足这些条件，这也就限制了符号主义的进一步发展。1.6 人工智能发展面临的难题联结主义试图仿照人脑的结构和功能这一想法虽然很有吸引力，但是在人们对人脑结构和人脑工作机制相识还不全面、不深化的状况下只靠一些简洁的结构仿照就想实现探讨目标明显是不切实际的。1.6 人工智能发展面临的难题行为主义的观点虽然强调感知和行动，但是它缺乏完整的理论体系，有待进一步探讨。同时，它认为智能不须要学问、不须要表示、不须要推理，这明显是不符合人类相识发展历程的。1.7 人工智能的发展趋势从独立进行的过程仿真走向与相关技术进行组合的功能仿真。从机器替代走向机器参与。从机器思维走向机器帮助人脑思维。从机器学习走向机器帮助人学习。21世纪，人工智能将会涉及人性化智能机器人、生命科学和脑科学等领域的探讨。1.8 人工智能在电力系统的应用由于大规模电力系统一般具有先进的自动限制水平，且电力系统探讨的大量问题已具备相应的数学模型和数值算法，因此在AI早期对电力部门的吸引力不大。随着专家系统应用的巨大成功亦启发电力部门探讨人员去尝试，很快发觉AI在电力系统的应用也是很大的。同时加上电力系统具备AI应用的技术基础，因此AI在电力系统的应用探讨发展很快。1.8 人工智能在电力系统的应用由于大规模电力系统一般具有先进的自动限制水平，且电力系统探讨的大量问题已具备相应的数学模型和数值算法，因此在AI早期对电力部门的吸引力不大。随着专家系统应用的巨大成功亦启发电力部门探讨人员去尝试，很快发觉AI在电力系统的应用也是很大的。同时加上电力系统具备AI应用的技术基础，因此AI在电力系统的应用探讨发展很快。1.8 人工智能在电力系统的应用由于大规模电力系统一般具有先进的自动限制水平，且电力系统探讨的大量问题已具备相应的数学模型和数值算法，因此在AI早期对电力部门的吸引力不大。随着专家系统应用的巨大成功亦启发电力部门探讨人员去尝试，很快发觉AI在电力系统的应用也是很大的。同时加上电力系统具备AI应用的技术基础，因此AI在电力系统的应用探讨发展很快。1.8.1 AI在电力系统的应用范围1.8.1 AI在电力系统的应用范围1.8.1 AI在电力系统的应用范围电力系统的运行与限制电力系统的运行与限制由由相相对对简简洁洁的的局局部部限限制制的的协协同同作作用用构构成成整整个个电电力力系系统统困困难难的的实实时时限限制制。实实时时限限制制有有2种种形形式式，即即离离散散限限制制和和连连续续限制。限制。继继电电疼疼惜惜：一一种种离离散散限限制制，系系统统状状态态评评估估是是实实现现疼疼惜惜动动作作的的关关键键。由由于于AI的的逻逻辑辑思思维维和和快快速速处处理理实实力力，AI已已成成为为在在线线状状态态评评估估的的重重要要工工具具。在在继继电电疼疼惜惜中中存存在在大大量量的的模糊学问与方法。模糊学问与方法。1.8.1 AI在电力系统的应用范围切切负负荷荷：另另一一种种离离散散限限制制。系系统统元元件件突突然然丢丢失失，当当负负荷荷超超出出系系统统供供应应容容量量，就就必必需需降降低低负负荷荷以以避避开开大大范范围围的的供供电电中中断断。这这时时，需需通通过过对对负负荷荷需需求求和和系系统统行行为为的的分分析析和和启启发发式式学学问问来来限限制制继继电电器器刚刚好好动动作作。ANN具具有有对对函函数数映映射射的的靠靠近近功功能能和和并并行行处处理理实实力力，因因而而用用ANN进进行行电电力力系系统统的的切切负负荷荷限限制制有有着着良良好好的的适适应应性性和和实实时时性性。对对输输入入特特征征量量的的选选取取和和获获得得足足以以描描述述函函数数映映射射的的样本，是用神经网络进行切负荷限制的关键问题。样本，是用神经网络进行切负荷限制的关键问题。1.8.1 AI在电力系统的应用范围励励磁磁限限制制：是是重重要要的的实实时时连连续续限限制制系系统统，对对维维持持电电力力系系统统的的稳稳定定性性起起主主要要作作用用，完完成成该该功功能能的的设设备备为为PSS。由由于于大大容容量量机机组组的的投投入入和和快快速速励励磁磁系系统统的的应应用用，系系统统的的动动态态稳稳定定性性问问题题愈愈来来愈愈突突出出。将将模模糊糊集集理理论论用用于于励励磁磁限限制制系系统统，较较传传统统基基于于线线性性系系统统理理论论的的PSS有有更更好的限制效果。好的限制效果。1.8.1 AI在电力系统的应用范围电力系统的智能故障诊断电力系统的智能故障诊断专专家家系系统统诊诊断断：应应用用大大量量人人类类专专家家的的学学问问和和推推理理方方法法求求解解困困难难实实际际问问题题的的一一种种人人工工智智能能计计算算机机程程序序。一一般般包包括括学学问问库库、数数据据库库、推推理理机机、人人机机接接口口及及学学问问库库管管理理系系统统、说明系统等。说明系统等。人人工工神神经经网网络络诊诊断断：以以其其大大规规模模并并行行处处理理实实力力、自自适适应应学学习习实实力力、分分布布式式信信息息存存储储、鲁鲁棒棒性性、容容错错性性和和推推广广实实力等特点在故障检测和诊断领域受到广泛重视。力等特点在故障检测和诊断领域受到广泛重视。1.8.1 AI在电力系统的应用范围模模式式识识别别诊诊断断：将将系系统统的的工工作作流流程程经经过过仿仿真真和和分分析析，加加上上人人的的阅阅历历，建建成成各各种种故故障障模模式式，并并依依据据测测量量信信息息，确定系统属于哪种模式，从而检测和分别故障。确定系统属于哪种模式，从而检测和分别故障。故故障障树树分分析析法法：一一种种自自上上而而下下逐逐层层绽绽开开的的演演绎绎分分析析法法。它它以以系系统统或或设设备备最最不不行行能能发发生生的的故故障障为为顶顶层层事事务务，向向下下逐逐层层查查出出导导致致该该事事务务发发生生的的全全部部缘缘由由，以以一一种种特特殊殊的的倒倒立立树树状状逻逻辑辑因因果果关关系系图图，表表示示事事务务的的逻逻辑辑关关系系，并进行定性、定量的平安性和牢靠性分析。并进行定性、定量的平安性和牢靠性分析。1.8.1 AI在电力系统的应用范围模模糊糊诊诊断断：模模糊糊概概念念是是内内涵涵确确定定而而外外延延不不确确定定的的概概念念，如如“电电压压过过大大”，“电电机机过过热热”等等。正正是是由由于于这这些些模模糊糊学学问问及及故故障障诊诊断断中中的的阅阅历历学学问问存存在在，所所以以模模糊糊诊诊断断技术具有较多的运用场合。技术具有较多的运用场合。1.8.1 AI在电力系统的应用范围灰灰色色系系统统理理论论诊诊断断：灰灰色色概概念念是是外外延延确确定定而而内内涵涵不不确确定定的的概概念念，如如“机机器器人人失失控控”。灰灰色色系系统统是是指指部部分分信信息息清清晰晰而而部部分分信信息息不不清清晰晰的的系系统统，是是限限制制论论观观点点和和方方法法的的延延长长。它它从从系系统统的的角角度度动动身身探探讨讨如如何何利利用用已已知知信信息息去去揭揭示示未未知知信信息息，即即系系统统的的“白白化化问问题题”。一一个个运运行行中中的的设设备备实实际际就就是是一一个个困困难难的的灰灰色色系系统统。故故障障诊诊断断就就是是利利用用已已知知信信息息去去相相识识含含有有不不行行知知信信息息系系统统的的特特性性、状状态态和和发发展展趋趋势势，并并对对将将来来作作出出预预料料和和决决策策，事事实实上上是一个灰色系统的白化过程。是一个灰色系统的白化过程。1.8.1 AI在电力系统的应用范围遗遗传传算算法法诊诊断断：主主要要特特点点是是群群体体搜搜寻寻策策略略和和群群体体中中各各个个体体之之间间的的信信息息转转化化，可可并并行行地地爬爬多多个个峰峰，搜搜寻寻不不依依靠靠于于梯梯度度信信息息，接接受受概概率率的的变变迁迁规规则则来来指指导导它它的的搜搜寻寻方方向向。尤尤其其适适用用于于处处理理传传统统搜搜寻寻方方法法中中难难以以解解决决的的困困难难问问题题和和非非线线性性问问题题，不不仅仅避避开开了了局局部部优优化化算算法法的的缺缺陷陷，而而且且可可以以利利用用固固有有学学问问缩缩小小搜搜寻寻空空间间，避避开开其其他他全局优化算法产生搜寻的组合爆炸。全局优化算法产生搜寻的组合爆炸。1.8.2 AI在电力系统的发展趋势混混合合智智能能：人人工工智智能能中中的的4种种主主要要工工具具，即即专专家家系系统统、人人工工神神经经网网络络、模模糊糊集集理理论论、启启发发式式搜搜寻寻，各各有有优优点点和和局局限限，缺缺少少一一种种普普遍遍有有效效的的方方法法应应用用于于电电力力系系统统的的各各个个领领域域。混混合合智智能能，即即综综合合多多种种智能技术，成为智能技术，成为AI的重要发展方向之一。的重要发展方向之一。1.8.2 AI在电力系统的发展趋势分分布布式式人人工工智智能能（DAI）：80年年头头发发展展起起来来的的人人工工智智能能探探讨讨的的一一个个分分支支，是是伴伴随随着着并并行行分分布布式式计计算的发展而产生的，包括算的发展而产生的，包括3个方面的内容：个方面的内容：分分布布式式问问题题求求解解：针针对对某某个个特特定定的的问问题题，将将工工作作分分割割为为多多个个模模块块，在在学学问问共共享享和和划划分分的的层层次次上上协协作找到问题的解决方法。作找到问题的解决方法。并并行行人人工工智智能能：主主要要开开发发与与人人工工智智能能相相关关的的并并行行计算系统的机构、语言和算法。计算系统的机构、语言和算法。1.8.2 AI在电力系统的发展趋势多多代代理理系系统统：关关于于一一系系统统自自主主的的智智能能代代理理之之间间的的行行为为探探讨讨，包包括括如如何何协协调调他他们们的的学学问问、目目标标、技技能能、规规划划以以使使他他们们共共同同实实行行行行动动来来解解决决问问题题。多多代代理理系系统统中中的的单单个个代代理理的的工工作作目目标标可可以以是是同同一一个个，也也可可以以是是相相互互关关联联的的独独立立目目标标。应应用用多多代代理理系系统统的的主主要要困困难难是是如如何何实实现现任任务务协协调调，在在缺缺乏乏全全局局限限制制或或全全局局共共享享目目标标的的开开放放式系统中，问题更为困难。式系统中，问题更为困难。