인텔리 전스 기능을 하나의 시스템으로이 목표를 달성하기 원하는 행동이나 상황의 불확실성을 유지합니다. 인텔리 전스의 소스를 불확실성에 대처하는 시스템이 같은 예상치 못한 이벤트의 발생을 예측할 수없는 -과 같은 시스템을 운영하고있는 세계에서 변경 사항 , 그리고 불완전, 일관성이 없거나 시스템을 신뢰할 수없는 정보를 사용할 수있는 다음의 목적은 무엇을해야할지 결정합니다.

지능 시스템 대비하는 것이 중요합니다, 즉, 시스템에서 어떤 결정을 내리 수있는 불확실성 프로그램과 시스템이 유일한 결정적 의사 결정을합니다. 데이터 처리 시스템, 기존의 로봇, 컴퓨터 제어 기기 생산 라인과 같은 도구가 아닌 - 지능 시스템의 예입니다.

지능 시스템 전시회 지능형 동작합니다. 지능형 동작은 유물을 전시 및 생물 학적 시스템을 지정된 목표를 달성하거나 유지 능력이 원하는 문제가 구조화된 환경에 나쁜 조건의 불확실성도합니다. 그러한 환경이 환경에 어떤 변수를 특징은 측정, 어디에 예상치 못한 방법으로 여러 가지 특성을 동시에 변경과 장소를 미리 결정할 수있는 방법이없습니다 시스템이 응답하는 방법에있는 모든 조합을 행사합니다. 어떤 특성을 지능적 행동은 : 적응, 학습, 목표 - 추구, 자기 - 개선 및 번식합니다.

rzevski [13]과 figueredo, 동부 표준시 알루미늄합니다. [5]의 리뷰에서 공학 인공 지능을 구성하는 다섯 가지 패러다임을합니다. 이러한 패러다임은, 지식 기반 시스템, 신경망, 퍼지 논리, 유전자 알고리즘과 지능형 에이전트합니다.

유전자 알고리즘, 예를 들면, 이에 상응하는 진화의 계산은, 생존의 법칙합니다. 대부분의 재미있는 기능의 유전자 알고리즘은 그들의 능력을 확장하여 검색 공간,이 갈리는뿐만 아니라 수렴을합니다. 이러한 이유로, 조지아은 아주 효과적인 검색 알고리즘으로, 특히 최적화 문제를 해결하는 지역에 많은 수의 최소합니다. 알고리즘을 일부 응용 프로그램의 유전 공학은 : 최적의 커패시터 위치와 컨트롤 [18,10], 경제적 부하 상황실, 최적의 전원 흐름 [2], 확장 계획 [9], 그리고 단위 헌신 문제가 [19]. figueredo, 동부 표준시 알루미늄합니다. [5]에게 응용 프로그램을 개괄적으로 인공 지능의 전력 공학

-
* 이것은 문학의 한 부분입니다 내 대학에 대한 리뷰 논문을 최적의 커패시터를 할당합니다. 참고 문헌 찾을 수있습니다 여기에