第26章 智能组合理论
26.1 智能组合定义
26.1.1 智能组合的提出背景
前面的智能提取优化理论解决了如何从不同智能来源中提取有效智能结构的问题；智能评价理论解决了如何评价智能结构有效性的问题；智能结构优化理论解决了如何删除无效结构、保留有效结构、优化参数和关系的问题；智能匹配理论解决了不同结构之间如何建立对应关系的问题；智能能力匹配和智能互补理论则进一步解决了不同能力之间如何形成相似、替代和互补关系的问题。
但是，完成这些过程之后，仍然存在一个核心问题：
多个智能元素、能力、方法和行为如何真正形成一个新的整体智能结构？
这就是智能组合理论所解决的问题。
智能组合（Intelligence Combination），是指按照特定目标、任务、环境、对象、状态、关系、条件和约束，将两个或多个智能元素、能力、方法、行为或结构按照一定的组织方式建立关系、确定顺序、分配功能、协调参数，并形成具有整体功能的智能结构的过程。
智能组合不是简单相加：
IA+IBI_A+I_B
而是：
IA⊕IB→IABI_A\oplus I_B\rightarrow I_{AB}
其中：
- IAI_A：智能结构A；
- IBI_B：智能结构B；
- ⊕\oplus：智能组合操作；
- IABI_{AB}：组合后的智能结构。
26.1.2 组合与互补的区别
智能互补回答：
为什么需要把两个能力放在一起？
智能组合回答：
把它们放在一起以后如何组织？
例如：
规划能力 + 运动能力
属于能力互补。
但是：
目标确定 → 路径规划 → 运动控制 → 状态检测 → 参数调整
才属于能力组合后的运行结构。
因此：
互补→组合互补\rightarrow组合
而不是：
互补=组合互补=组合
26.1.3 智能组合的基本条件
智能组合至少需要满足：
GA≈GBG_A\approx G_B
或者两个能力之间存在目标关联：
GA→GBG_A\rightarrow G_B
同时：
Compatible(IA,IB)=1Compatible(I_A,I_B)=1
并且：
Conflict(IA,IB)<θConflict(I_A,I_B)<\theta
还需要满足资源约束：
Resource(IA)+Resource(IB)≤ResourceavailableResource(I_A)+Resource(I_B)\leq Resource_{available}
组合后的整体能力应当经过重新评价：
Score(IA⊕IB)>Score(IA)Score(I_A\oplus I_B)>Score(I_A)
或者：
Score(IA⊕IB)>Score(IB)Score(I_A\oplus I_B)>Score(I_B)
更进一步，如果组合形成新的功能或能力：
Function(IAB)≠Function(IA)Function(I_{AB})\neq Function(I_A)
且：
Function(IAB)≠Function(IB)Function(I_{AB})\neq Function(I_B)
则说明组合产生了新的功能结构。
26.1.4 智能组合的一般过程
完整过程可以表示为：
智能来源→智能元素→能力提取→能力匹配→互补识别→组合条件检测→组合方式选择→结构组合→功能形成→行为运行→反馈评价智能来源 \rightarrow 智能元素 \rightarrow 能力提取 \rightarrow 能力匹配 \rightarrow 互补识别 \rightarrow 组合条件检测 \rightarrow 组合方式选择 \rightarrow 结构组合 \rightarrow 功能形成 \rightarrow 行为运行 \rightarrow 反馈评价
因此：
智能组合是从“多个独立智能单元”走向“整体智能结构”的关键过程。
26.2 元素组合
26.2.1 元素组合定义
元素组合（Element Combination），是指将两个或多个智能元素按照类型、属性、关系、顺序和条件组织成为更高层次结构的过程。
智能元素可以包括：
感知元素、信息元素、对象元素、属性元素、状态元素、关系元素、方法元素、行为元素、动作元素、参数元素、反馈元素。
设：
E={e1,e2,…,en}E=\{e_1,e_2,\ldots,e_n\}
则元素组合：
E1,E2,…,En→ECE_1,E_2,\ldots,E_n\rightarrow E_C
26.2.2 元素之间的关系
元素不能只存储为无关系集合，而需要建立：
R(ei,ej)R(e_i,e_j)
关系可以包括：
包含、依赖、顺序、条件、因果、互补、替代、冲突、转换。
例如：
视觉元素→对象元素视觉元素\rightarrow对象元素 对象元素→属性元素对象元素\rightarrow属性元素 属性元素→状态元素属性元素\rightarrow状态元素
最终：
元素集合→结构元素集合\rightarrow结构
26.2.3 元素组合的层级
可以形成：
元素→元素组→对象→结构→功能元素\rightarrow元素组\rightarrow对象\rightarrow结构\rightarrow功能
例如：
位置元素 + 方向元素 + 速度元素
形成：
运动状态结构
进一步：
运动状态 + 目标位置 + 路径关系
形成：
运动行为结构
因此，元素组合是更高层智能结构形成的基础。
26.2.4 元素组合模型
可以定义：
EC=F(E,R,G,C)EC=F(E,R,G,C)
其中：
- EE：元素集合；
- RR：元素关系；
- GG：目标；
- CC：组合条件。
组合结果：
EC=Combine(E,G,R,C)E_C=Combine(E,G,R,C)
26.3 能力组合
26.3.1 能力组合定义
能力组合（Capability Combination），是指将两个或多个具有不同功能、优势或互补关系的能力按照任务目标和运行条件组织成为新的能力结构。
设：
C={C1,C2,…,Cn}C=\{C_1,C_2,\ldots,C_n\}
则：
C1⊕C2⊕⋯⊕Cn→CnewC_1\oplus C_2\oplus\cdots\oplus C_n \rightarrow C_{new}
26.3.2 串联能力组合
串联组合是指前一个能力的输出成为后一个能力的输入。
例如：
感知→判断→决策→执行感知\rightarrow判断\rightarrow决策\rightarrow执行
可以表示为：
C1→C2→C3→C4C_1\rightarrow C_2\rightarrow C_3\rightarrow C_4
这种结构适合具有明显处理顺序的任务。
26.3.3 并联能力组合
多个能力同时运行：
C1C_1 C2C_2 C3C_3
共同提供信息或结果：
C1+C2+C3→CintegratedC_1+C_2+C_3\rightarrow C_{integrated}
例如：
视觉感知 + 距离检测 + 状态检测
同时运行形成综合环境信息。
26.3.4 层级能力组合
能力可以形成上下级结构：
Chigh→{C1,C2,C3}C_{high} \rightarrow \{C_1,C_2,C_3\}
例如：
任务规划能力
下面包含：
目标分解能力 + 路径规划能力 + 行为选择能力
因此：
复杂能力→子能力→基础能力复杂能力 \rightarrow 子能力 \rightarrow 基础能力
26.3.5 能力组合评价
能力组合必须重新评价：
Score(Cnew)=w1E+w2A+w3S+w4Eff+w5Comp−w6Risk−w7CostScore(C_{new}) = w_1E+ w_2A+ w_3S+ w_4Eff+ w_5Comp- w_6Risk- w_7Cost
其中：
- EE：目标有效性；
- AA：环境适应性；
- SS：稳定性；
- EffEff：效率；
- CompComp：互补程度；
- RiskRisk：风险；
- CostCost：成本。
因此：
能力组合→整体评价→保留/调整/重新组合能力组合\rightarrow整体评价\rightarrow保留/调整/重新组合
26.4 方法组合
26.4.1 方法组合定义
方法组合（Method Combination），是指将两个或多个解决问题、改变状态或完成任务的方法按照目标、状态、条件和顺序组合成为新的方法结构。
方法：
M=(G,S,C,K,A,P,R,F)M=(G,S,C,K,A,P,R,F)
多个方法：
M1,M2,…,MnM_1,M_2,\ldots,M_n
经过组合：
MC=Combine(M1,M2,…,Mn)M_C=Combine(M_1,M_2,\ldots,M_n)
26.4.2 方法串联
方法串联：
M1→M2→M3M_1\rightarrow M_2\rightarrow M_3
例如：
对象检测 → 状态分析 → 方法选择 → 行为执行
每个方法解决一个阶段问题。
26.4.3 方法嵌套
一个复杂方法可以包含多个子方法：
Mcomplex={M1,M2,…,Mn}M_{complex} = \{M_1,M_2,\ldots,M_n\}
例如：
设备维修方法
可以包含：
故障检测方法 → 故障判断方法 → 部件定位方法 → 部件更换方法 → 功能验证方法
从而形成方法层级。
26.4.4 方法条件组合
不同方法可能只在不同条件下运行：
C1→M1C_1\rightarrow M_1 C2→M2C_2\rightarrow M_2
因此：
M={M1,C1M2,C2M3,C3M= \begin{cases} M_1,&C_1\\ M_2,&C_2\\ M_3,&C_3 \end{cases}
这种方法组合使智能系统能够根据环境和状态选择不同的处理路径。
26.4.5 方法组合优化
方法组合需要检查：
目标一致性、状态连续性、条件兼容性、资源限制、参数兼容性和反馈连续性。
可以表示为：
MC∗=argmaxMScore(M,G,E,C)M_C^*= \arg\max_M Score(M,G,E,C)
从而选择最适合当前任务的方法组合。
26.5 行为组合
26.5.1 行为组合定义
行为组合（Behavior Combination），是指将多个动作或行为按照目标、状态、条件、时间和关系组织成具有整体目标的行为结构。
行为：
B=(G,O,S,C,M,A,P,R,F)B=(G,O,S,C,M,A,P,R,F)
行为组合：
B1,B2,…,Bn→BCB_1,B_2,\ldots,B_n \rightarrow B_C
26.5.2 动作序列组合
最基本的行为组合是动作序列：
A1→A2→A3→⋯→AnA_1\rightarrow A_2\rightarrow A_3\rightarrow\cdots\rightarrow A_n
例如：
接近 → 定位 → 接触 → 抓取 → 搬运 → 放置
多个动作形成一个完整行为。
26.5.3 行为层级组合
复杂行为可以由多个子行为组成：
Bcomplex={B1,B2,…,Bn}B_{complex}= \{B_1,B_2,\ldots,B_n\}
例如：
寻找目标
包含：
环境观察 → 对象检测 → 目标确认 → 路径选择 → 移动
26.5.4 条件行为组合
行为也可以根据状态和条件切换：
S1→B1S_1\rightarrow B_1 S2→B2S_2\rightarrow B_2 S3→B3S_3\rightarrow B_3
因此形成：
State→Condition→BehaviorState \rightarrow Condition \rightarrow Behavior
这使行为结构具有动态性。
26.5.5 行为反馈组合
行为不是一次性执行：
Bt→Rt→Ft→Bt+1B_t\rightarrow R_t\rightarrow F_t\rightarrow B_{t+1}
因此可以形成：
行为执行 → 结果检测 → 反馈 → 行为调整 → 新行为
最终：
Bnew=Adjust(B,F)B_{new}=Adjust(B,F)
26.6 结构组合
26.6.1 结构组合定义
结构组合（Structural Combination），是指将两个或多个已经结构化的智能单元按照统一结构规则重新组织，形成更高层次智能结构。
设：
SA=(EA,OA,AA,SA,RA,CA,KA,MA,BA,PA,FA)S_A=(E_A,O_A,A_A,S_A,R_A,C_A,K_A,M_A,B_A,P_A,F_A) SB=(EB,OB,AB,SB,RB,CB,KB,MB,BB,PB,FB)S_B=(E_B,O_B,A_B,S_B,R_B,C_B,K_B,M_B,B_B,P_B,F_B)
则：
SA⊕SB→SCS_A\oplus S_B\rightarrow S_C
26.6.2 结构组合的层次
结构组合可以发生在不同层次：
元素层组合
EA⊕EBE_A\oplus E_B
对象层组合
OA⊕OBO_A\oplus O_B
关系层组合
RA⊕RBR_A\oplus R_B
场景层组合
SceneA⊕SceneBScene_A\oplus Scene_B
方法层组合
MA⊕MBM_A\oplus M_B
行为层组合
BA⊕BBB_A\oplus B_B
最终形成：
SA⊕SB→SnewS_A\oplus S_B\rightarrow S_{new}
26.6.3 结构组合的核心
结构组合不是简单复制两个结构，而是进行：
结构识别 → 结构匹配 → 结构对齐 → 关系建立 → 冲突检测 → 参数协调 → 结构融合
因此：
SA+SB→Match→Align→Coordinate→Fuse→SCS_A+S_B \rightarrow Match \rightarrow Align \rightarrow Coordinate \rightarrow Fuse \rightarrow S_C
26.6.4 结构组合后的新结构
如果组合后产生新的关系：
Rnew∉RAR_{new}\notin R_A
且：
Rnew∉RBR_{new}\notin R_B
那么组合可能产生新的结构性质。
这意味着：
新智能不一定来自新元素，也可能来自旧元素之间的新关系。
这是智能组合理论的重要原则。
26.7 功能组合
26.7.1 功能组合定义
功能组合（Functional Combination），是指将多个独立功能按照目标和任务关系组织成为新的整体功能。
设：
F1,F2,…,FnF_1,F_2,\ldots,F_n
则：
FC=Combine(F1,F2,…,Fn)F_C=Combine(F_1,F_2,\ldots,F_n)
26.7.2 功能串联
F1→F2→F3F_1\rightarrow F_2\rightarrow F_3
例如：
感知 → 识别 → 判断 → 决策 → 执行
多个功能形成完整任务链。
26.7.3 功能并联
F1+F2+F3→FCF_1+F_2+F_3\rightarrow F_C
例如：
空间感知 + 对象识别 + 状态检测
共同形成：
环境理解功能
26.7.4 功能嵌套
Fcomplex={F1,F2,…,Fn}F_{complex}=\{F_1,F_2,\ldots,F_n\}
复杂功能由多个子功能组成。
例如：
自主移动功能
可以包含：
环境感知 + 定位 + 路径规划 + 运动控制 + 障碍检测 + 状态反馈
26.7.5 功能涌现
功能组合的重要结果是可能产生单独功能不存在的新功能：
FA+FB→FnewF_A+F_B\rightarrow F_{new}
其中：
Fnew≠FAF_{new}\neq F_A
且：
Fnew≠FBF_{new}\neq F_B
例如：
空间感知 + 路径规划 + 运动控制
组合后形成：
自主导航功能
自主导航并不是三个能力中任何一个单独能力的简单重复，而是由三者之间的新关系产生的整体功能。
因此：
新功能=已有能力+新的结构关系新功能=已有能力+新的结构关系
26.8 动态组合
26.8.1 动态组合定义
动态组合（Dynamic Combination），是指智能系统根据目标、环境、对象、状态、资源和反馈变化，在运行过程中动态选择、增加、删除、替换、调整和重新组合智能能力、方法或行为。
静态组合：
C1⊕C2→CC_1\oplus C_2\rightarrow C
动态组合：
C(t)→C(t+1)C(t)\rightarrow C(t+1)
26.8.2 动态能力选择
当环境发生变化：
Et→Et+1E_t\rightarrow E_{t+1}
原有能力组合可能不再适合：
Score(Ct,Et+1)<θScore(C_t,E_{t+1})<\theta
系统需要重新选择：
Ct+1=Recombine(C,Et+1,G,S)C_{t+1}=Recombine(C,E_{t+1},G,S)
26.8.3 动态增加
如果检测到新的能力需求：
Need(Cnew)=1Need(C_{new})=1
则：
Ct→Ct⊕CnewC_t\rightarrow C_t\oplus C_{new}
26.8.4 动态删除
如果某个能力失效：
Valid(Ci)=0Valid(C_i)=0
则：
Ct+1=Ct−CiC_{t+1}=C_t-C_i
并重新计算整体能力。
26.8.5 动态替换
如果：
Score(CB)>Score(CA)Score(C_B)>Score(C_A)
则：
CA→CBC_A\rightarrow C_B
形成动态能力替换。
26.8.6 动态重组
当多个条件同时变化时：
Et,St,Gt,Rt→ChangeDetection→ReMatch→ReEvaluate→ReCombineE_t,S_t,G_t,R_t \rightarrow ChangeDetection \rightarrow ReMatch \rightarrow ReEvaluate \rightarrow ReCombine
形成：
环境变化 → 状态变化 → 能力重新匹配 → 方法重新选择 → 行为重新组合 → 新结构运行
因此，动态组合是智能系统持续运行的重要机制。
26.9 条件组合
26.9.1 条件组合定义
条件组合（Conditional Combination），是指只有在特定目标、环境、对象、状态、关系、资源、时间或风险条件满足时，多个智能结构才允许进入组合过程。
条件可以表示为：
C={c1,c2,…,cn}C=\{c_1,c_2,\ldots,c_n\}
组合条件：
Combine(IA,IB∣C)Combine(I_A,I_B|C)
表示在条件 CC 成立时执行智能组合。
26.9.2 目标条件
首先判断：
GoalCompatible(IA,IB)=1GoalCompatible(I_A,I_B)=1
如果两个能力的目标方向相反，则不能直接组合。
26.9.3 环境条件
能力可能只适合特定环境：
Adapt(IA,E)≥θAdapt(I_A,E)\geq\theta Adapt(IB,E)≥θAdapt(I_B,E)\geq\theta
只有满足环境适应条件，才允许组合。
26.9.4 状态条件
某些能力只能在特定状态下运行：
S=SrequiredS=S_{required}
例如：
对象已识别 → 才能进入精确控制
因此：
Srecognition→ControlS_{recognition} \rightarrow Control
26.9.5 资源条件
如果：
ResourceA+ResourceB>ResourceavailableResource_A+Resource_B>Resource_{available}
则：
Combine(A,B)=0Combine(A,B)=0
只有满足：
ResourceA+ResourceB≤ResourceavailableResource_A+Resource_B\leq Resource_{available}
才能进入组合。
26.9.6 风险条件
组合风险必须受到约束：
Risk(A⊕B)≤RiskmaxRisk(A\oplus B)\leq Risk_{max}
否则应：
拒绝组合 → 替换能力 → 调整参数 → 重新评价
26.9.7 时间条件
有些组合具有严格的时间关系：
TA<TBT_A<T_B
表示A必须先于B。
也可能要求：
TA∥TBT_A\parallel T_B
表示A与B可以并行运行。
因此条件组合同时决定：
是否组合 + 何时组合 + 以什么顺序组合 + 在什么状态下组合
26.9.8 综合条件组合模型
可以建立：
CC=F(G,E,O,S,R,T,P,K,M)CC= F(G,E,O,S,R,T,P,K,M)
其中：
- GG：目标条件；
- EE：环境条件；
- OO：对象条件；
- SS：状态条件；
- RR：关系与资源条件；
- TT：时间条件；
- PP：参数条件；
- KK：知识条件；
- MM：方法条件。
只有：
CC≥θCC\geq\theta
才允许进入组合。
因此：
ConditionCheck→Match→ConflictCheck→CombineConditionCheck \rightarrow Match \rightarrow ConflictCheck \rightarrow Combine
成为智能组合的基本控制流程。
26.10 智能组合统一模型
综合本章，可以将智能组合表示为：
IC=F(E,C,M,B,S,FN,D,T,Cnd)IC= F(E,C,M,B,S,FN,D,T,Cnd)
其中：
- EE：元素组合；
- CC：能力组合；
- MM：方法组合；
- BB：行为组合；
- SS：结构组合；
- FNFN：功能组合；
- DD：动态组合；
- TT：任务；
- CndCnd：条件。
完整运行过程：
元素→能力→方法→行为→结构→功能→动态调整\boxed{ 元素 \rightarrow 能力 \rightarrow 方法 \rightarrow 行为 \rightarrow 结构 \rightarrow 功能 \rightarrow 动态调整 }
同时：
目标+环境+对象+状态+关系+资源+时间+风险→组合条件\boxed{ 目标 + 环境 + 对象 + 状态 + 关系 + 资源 + 时间 + 风险 \rightarrow 组合条件 }
最终形成：
多智能单元→匹配→互补→条件检测→组合→结构形成→功能形成→行为运行→反馈评价→重新组合\boxed{ 多智能单元 \rightarrow 匹配 \rightarrow 互补 \rightarrow 条件检测 \rightarrow 组合 \rightarrow 结构形成 \rightarrow 功能形成 \rightarrow 行为运行 \rightarrow 反馈评价 \rightarrow 重新组合 }
26.11 工程实现
在WSaiOS/ICAI工程体系中，可以建立统一的智能组合层。
核心对象：
IntelligenceCombination
表示一次完整智能组合。
ElementCombination
负责元素组合。
CapabilityCombination
负责能力组合。
MethodCombination
负责方法组合。
BehaviorCombination
负责行为组合。
StructureCombination
负责结构组合。
FunctionCombination
负责功能组合。
DynamicCombination
负责运行过程中的动态重组。
ConditionalCombination
负责条件组合。
组合分析：
CombinationAnalyzer
负责分析待组合结构。
CombinationConditionChecker
负责判断组合条件。
CombinationConflictDetector
负责发现组合冲突。
CombinationCoordinator
负责结构和参数协调。
CombinationEvaluator
负责组合结果评价。
CombinationOptimizer
负责对组合结果进行优化。
统一管理：
IntelligenceCombinationManager
负责整个智能组合生命周期。
其运行流程为：
智能结构输入 → 元素分析 → 能力分析 → 匹配 → 互补分析 → 条件检测 → 冲突检测 → 组合方式选择 → 元素组合 → 能力组合 → 方法组合 → 行为组合 → 结构组合 → 功能形成 → 动态运行 → 反馈 → 组合评价 → 重新组合
数据库可以建立：
intelligence_combinations
intelligence_combination_elements
intelligence_combination_capabilities
intelligence_combination_methods
intelligence_combination_behaviors
intelligence_combination_structures
intelligence_combination_functions
intelligence_combination_conditions
intelligence_combination_conflicts
intelligence_combination_parameters
intelligence_dynamic_combinations
intelligence_combination_evaluations
intelligence_combination_versions
intelligence_combination_results
从而使智能组合具有：
可表示、可存储、可匹配、可计算、可执行、可评价、可优化、可重组
等工程特性。
26.12 本章总结
智能组合理论解决的是智能合成过程中的核心工程问题：
多个智能单元如何从“并列存在”变成“整体运行”？
本章建立了九种基本组合形式：
元素组合
解决基础智能元素如何形成更高层结构。
能力组合
解决不同智能能力如何形成整体能力。
方法组合
解决多个问题解决方法如何形成完整方法体系。
行为组合
解决多个动作和行为如何形成复杂行为。
结构组合
解决多个结构化智能单元如何形成新的结构。
功能组合
解决多个功能如何形成新的整体功能。
动态组合
解决智能系统运行过程中如何根据环境和状态变化进行重新组合。
条件组合
解决智能结构在什么目标、环境、状态、资源和时间条件下允许组合。
因此：
元素组合→能力组合→方法组合→行为组合→结构组合→功能组合\boxed{ 元素组合 \rightarrow 能力组合 \rightarrow 方法组合 \rightarrow 行为组合 \rightarrow 结构组合 \rightarrow 功能组合 }
而动态和条件机制贯穿整个组合过程：
条件控制+动态调整→智能组合运行\boxed{ 条件控制 + 动态调整 \rightarrow 智能组合运行 }
最终形成IST中的重要链条：
智能来源→智能优势→智能提取→智能评价→结构优化→智能匹配→能力匹配→智能互补→智能组合→结构形成→功能形成→行为运行→反馈评价\boxed{ 智能来源 \rightarrow 智能优势 \rightarrow 智能提取 \rightarrow 智能评价 \rightarrow 结构优化 \rightarrow 智能匹配 \rightarrow 能力匹配 \rightarrow 智能互补 \rightarrow 智能组合 \rightarrow 结构形成 \rightarrow 功能形成 \rightarrow 行为运行 \rightarrow 反馈评价 }
智能组合与智能合成仍然存在明确区别。
智能组合主要解决：
“已有智能结构如何按照一定关系组织起来。”
智能合成进一步解决：
“组合后的结构如何产生新的智能能力、新的智能实体和新的智能行为。”
因此：
组合≠合成组合\neq合成
但：
组合→合成组合\rightarrow合成
是智能合成理论的重要演化路径。
本章最终确立一个重要原则：
智能组合不是智能元素的简单相加，而是目标驱动、条件约束、关系组织、能力协调、方法连接、行为组织和结构形成的统一过程。
当多个智能结构通过组合形成新的关系、新的方法、新的功能和新的行为时，就为下一阶段的智能冲突处理、结构协调以及智能合成提供了基础。
最终可以概括为：
差异产生互补→互补产生组合可能→条件决定是否组合→关系决定如何组合→组合形成结构→结构形成功能→功能形成行为→行为产生结果→结果产生反馈→反馈推动重新组合\boxed{ 差异产生互补 \rightarrow 互补产生组合可能 \rightarrow 条件决定是否组合 \rightarrow 关系决定如何组合 \rightarrow 组合形成结构 \rightarrow 结构形成功能 \rightarrow 功能形成行为 \rightarrow 行为产生结果 \rightarrow 结果产生反馈 \rightarrow 反馈推动重新组合 }
这使智能组合从静态结构操作进一步发展为一种具有目标、条件、关系、状态和反馈的动态智能结构工程机制。