群智能優化演算法理論與應用

Ⅰ 智能優化演算法：自私羊群優化演算法

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摘要：自私羊群優化 （Selfish Herds optimization，SHO） 演算法是由 Fausto 於 2017 年提出的元啟發式演算法。該演算法主要模擬羊群受到捕食者攻擊時的自私行為（盡量聚集到牧群中心遠離捕食者），它具有易於理解和實施的特點。

SHO 演算法它主要基於漢密爾頓提出的自私群理論來模擬獵物與捕食者之間的狩獵關系。當群體中的個體受到捕食者的攻擊時，為了增加生存機會，群體中的個體產生聚集行為，個體更有可能移動到相對安
全的位置（群體的中心位置），並且群體的邊緣個體更容易受到攻擊，這也導致群體的邊緣個體逃離群體，以增加他們被捕食者攻擊時的生存機會。該方法假設整個平原是一個解空間，該演算法包含兩個不同的搜索因子：被狩獵群和狩獵群。每個搜索因子通過一組不同的進
化運算元指導演算法的計算，以便更好地模擬獵物與捕食者關系之間的關系。

假設自私羊群體優化演算法的群體集合是 ，它包含 個種群個體，種群中的每一個體被定義為 ，其代表個體在種群中的位置信息，n 代表解決方案的大小。整個種群組的初始化公式如下：

其中 和 分別表示解空間的下限和上限。演算法參數值的范圍: 和 。 表示隨機函數，生成值的范圍落在區間[0,1]內。

在自私羊群優化演算法中，整個種群 被分為兩個子群： 和 代表一群獵物， 代表一群捕食者。在自然界中，獵物的數量通常多於捕食者的數量。在 SHO 中，獵物 的數量占總個體的 70%~90% ( ) ，其餘的個體被認為是捕食者 ( ) 。 和 按以下公式計算:

其中， 表示一個隨機數，其值范圍為 0.7到 0.9， 表示將實數轉換為整數的函數。

在 SHO 中，為整個種群 ( ) 的每個體 ( ) 分配一個生存值 ( ) ，其代表個體的生存能力，有機會在攻擊中生存或成功殺死攻擊中的獵物。生存價值的數學公式定義如下：

其中， 代表目標函數， 和 分別代表目標函數的最佳值和最差值。對 70%~90%的獵物計算生存價值，生存價值最高的為獵物領袖，生存價值越低的為最容易被捕獲的獵物。

基於 SHO 的演算法的結構主要包括四個方面：① 獵物（被捕食者）領袖的運動；② 獵物追隨者的跟隨運動或逃脫運動；③ 捕食者的狩獵運動；④ 捕食階段和恢復階段。

獵物的領導者被定義為獵物種群中最大的生存價值。定義公式如下：

獵物領袖的位置更新如下：

代表區間[0，1]之間的隨機數， 越大，位置更新越快，捕獲的獵物越多； 越小，捕獲的獵物越少。 代表個體之間的吸引力， 代表獵物的相對危險位置， 與 定義如下:

在獵物種群中，獵物追隨者分為跟隨獵物 ( ) 和逃生獵物 ( ) ，跟隨獵物又分為優勢獵物 ( ) 和下屬獵物 ( ) 。其定義如下：

其中 代表獵物生存價值的平均值，定義如下：

跟隨獵物的位置更新公式如下：

其中， 表示區間[0，1]內的隨機數形式， 表示局部最優個體， 表示獵物的相對安全位置，其定義如下：

其中 代表獵物個體之間的歐幾里德距離。逃生獵物的位置更新公式如下：

其中， 表示全局最優位置， 和 表示在區間[0，1]內的隨機數， 表示距離獵物領袖位置， 越小，表示距離越近； 表示控制隨機偏移值的長短， 越小，表示偏移值越小。 表示空間解中的隨機方向。

在捕食者種群中，捕食者的位置更新公式如下：

其中， 代表區間[0，1]之間的隨機數， 值越大，位置更新越遠，越容易忽略獵物。 是基於捕食概率從獵物種群中隨機選擇的獵物，捕食概率 定義如下:

表示捕食者和獵物之間的吸引力，吸引力的數學公式定義如下：

其中 代表 和 之間的歐幾里德距離。

捕食階段：每個獵物都有一個危險的區域，如果它屬於這個領域，很可能被捕食者捕殺。危險域通常是一個圓，其半徑定義為：

危險區域的獵物收集定義如下：

獵物在危險區域被獵殺的概率定義如下：

恢復階段：在 SHO 中，被捕食者獵殺的所有獵物都將被新生的獵物所取代，新的獵物將通過交配操作產生，SHO通過交配概率選擇交配獵物，其定義如下:

其中 代表一群沒有被捕食者捕殺的獵物集，交配操作定義如下：

函數 用於從不同個體 中選擇維度組件。

演算法流程如下：

1.Input
2.Begin

3.利用公式初始化所有個體 S

4.定義羊群成員和捕食者的個數，利用公式（1）並將S 分為兩組：H 與 P
5.For entire S do

6.利用公式（3）計算生存值
7.End For
8.While（t <Max number of iterations）

9.執行自私羊群移動操作

[1] Fausto F，Cuevas E，Valdivia A，et al.A global optimization
algorithm inspired in the behavior of selfish herds[J].
BioSystems，2017，160：39-55.

[2] 朱惠娟,王永利,陳琳琳.面向三維模型輕量化的自私羊群優化演算法研究[J].計算機工程與應用,2020,56(03):42-48.

https://mianbaoo.com/o/bread/aJicmJ0=

Ⅱ 請問華東理工研究生院信息學院搞雙控的哪個老師比較NB啊

信息科學與工程學院2009年上崗碩士生導師研究方向介紹

（排列不分先後，請在志願表中註明是否願意調劑）

1、080402 測試計量技術及儀器專業導師研究方向介紹
導師姓名 研究方向
姚曉東 1）智能信息處理；2）嵌入式系統開發及其應用；3）模式識別
張建正 1）智能檢測技術和系統；2）數字圖象處理與模式識別技術在檢測中的應用；3）嵌入式系統及應用
趙樂軍 1）智能檢測技術和系統；2）數字圖象處理；3）信號檢測與處理
阮建國 1）智能檢測與控制；2）信號處理；3）微機應用；4） FPGA應用
常青 主要從事的研究領域有信息處理，模式識別與圖像處理，包括圖象匹配，圖象分割，運動圖像識別與處理，小目標檢測，復雜背景下目標檢測，基於形態學的目標檢測等；博士期間研究方向為精確制導、導航與控制，主要研究精確制導技術，包括GPS定位和雙星定位系統研究，低空突防中的地形匹配技術，下視景象匹配技術，復合多模製導技術，仿生技術在全方位成像制導中應用的探索研究等。發表學術論文十數篇，參與多項基金項目和相關課題研究
朱宏擎 1）圖象處理；2）模式識別

2、081002 信號與信息處理專業導師研究方向介紹
導師姓名 研究方向
林家駿 1）智能控制及檢測技術；2）信息安全；3）圖形、圖象處理；4）信息融合；5）感測網路與嵌入式系統
朱煜 1）數字圖像處理；2）數字信號檢測與處理
戴本祁 1）信號檢測與信息處理；2）圖像信號處理；3）電磁場數值計算
吳雪 1）網路圖論與通信網系統優化設計；2）計算智能及智能信息處理；3）無線感測器網路；4）現代電路理論
趙樂軍 1）智能檢測技術和系統；2）數字圖象處理；3）信號檢測與處理
邵方明（校內跨專業） 優化理論應用性在信息領域的應用
陸中成 1）Electronic Technology Apllication； 2）Data Compress
姚曉東 1）智能信息處理；2）嵌入式系統開發及其應用；3）模式識別
朱宏擎 1）圖象處理；2）模式識別
樊凌濤 1）短距無線通信網路；2）汽車電子技術
張雪芹 1）信息安全； 2）網路應用；3）模式識別

3、081100 控制科學與工程一級學科導師研究方向介紹
導師姓名 研究方向
顧幸生 1）復雜工業過程建模、控制與優化；2）控制理論與應用；3）系統工程；4）生產計劃與調度;5)工業過程故障檢測與故障診斷
王行愚 1）腦電信息處理與腦控技術；2）控制理論與應用；3）智能控制；4）網路控制和系統工程等
俞金壽 1）工業過程模型化與控制；2）計算機優化控制；3）先進控制技術；4）控制理論及應用
黃道 1）計算機在過程工業中的應用；2）綜合自動化的理論與應用；3）系統工程
錢鋒 1）復雜工業過程建模與控制；2）工業過程先進控制；3）智能控制理論與應用；4）化工過程系統工程；5）流程工業過程模擬與優化操作
侍洪波 1）流程工業過程模型化與先進控制技術；2） 綜合自動化系統的理論和方法；3） 工業過程工況監控與故障診斷
劉愛倫 1）過程模型化、優化與計算機控制；2）軟測量技術與先進控制；3）故障診斷與容錯控制
劉士榮(兼) 1）工業過程模型化，控制與優化；2）智能機器人與智能系統；3）模糊系統與神經網路
黃河清 綜合自動化的理論與應用.具體研究方向為：先進控制、製造執行系統（MES）、計算機集成製造系統（CIMS）、企業資源計劃（ERP）和專家系統等
李紹軍 1）過程系統工程；2）復雜過程的建模、優化與控制；3）工業過程計算機應用技術
牛玉剛 近期研究興趣包括：網路化控制系統，網路擁塞控制，隨機系統的控制與濾波，滑模控制，機器人路徑規劃等
劉漫丹 1）生產過程建模、控制及優化 2）生物特徵識別
郭丙君 先進控制技術
萬衡 1）電氣自動化與EDA 2）電力電子與電力傳動
顏學峰 1）石油化工過程智能建模、控制與優化；2）過程系統工程；3）高維復雜模式的分析與處理；4）計算機技術、智能計算技術及其應用
王振雷 1）智能控制理論與應用；2）工業過程建模與優化；3）系統工程
張克進(兼) 工業過程模型化、控制與優化
李振光(兼) 工業過程模型化、控制與優化
彭亦功 1. Prediction on Supply and Demand for Energy System 2. Instrial Ecological System 3. Process Control, Dynamic Optimization 4. Distributed Control System 5. Wireless Sensor Technique 6. Intelligent Sensing
羅健旭 1）過程式控制制；2）智能控制；3）數據挖掘
徐余法(兼) 電氣設備故障診斷，電機智能控制
焦斌(兼) 自動控制、電力電子應用
王建華(兼) 研究領域與研究方向為：先進控制、故障診斷、計算機控制系統和集散控制系統等。在上述領域與研究方向上，有多年的研究與開發經驗。
杜文莉 主要從事石化過程建模、先進控制、與優化的理論與應用技術研究，研究計算智能與優化演算法、神經網路、模糊邏輯和專家系統等智能理論方法與技術以及在石油化工生產過程建模、控制、優化中的應用。
葉西寧 控制理論及其應用、信息融合、測控儀表
黎冰 最優化方法，控制理論與應用，自動控制系統的設計與研究
張凌波 控制理論，生產計劃與調度
劉軍(兼) 電機智能控制、電力電子技術
薛安克(兼) 先進控制、魯棒控制、信息融合、生產過程優化調度、企業綜合自動化、特種機器人等。
張建華 1）復雜系統的建模、分析、優化與控制；2）智能系統與智能控制；3）自適應與智能信號處理；4）智能化模式識別與數據挖掘
凌志浩 1）現場匯流排與控制網路；2）嵌入式系統應用；3）檢測技術與儀表智能化；4）無線感測器網路
林家駿 1）智能控制及檢測技術；2）信息安全；3）圖形、圖象處理；4）信息融合；5）感測網路與嵌入式系統
孫自強 1）智能儀表及控制裝置；2）智能檢測及感測器技術；3）自動控制理論及工程應用
王慧鋒 1）智能儀表及控制裝置；2）智能檢測及感測器技術；3）嵌入式系統應用
王華忠 1）智能儀表及控制裝置；2）智能檢測及感測器技術；3）嵌入式系統應用
范鎧(兼) 1）現場匯流排與控制網路；2）嵌入式系統應用；3）智能儀表；4）過程檢測
周政新(兼) 智能監測與故障診斷
鄒俊忠 1）人工智慧與模式識別應用；2）腦電波信號處理與人性化護理機器人研究; 3）醫療電子與康復運動控制系統研究;4）機器人建模與高精度、高性能運動控制器開發；5）電動汽車電機驅動與控制系統開發；6）紡織機械電控系統開發；7）工業裝備高精度變頻伺服系統開發。
王如彬 1)認知神經動力學與仿腦計算模型；2）神經控制論與神經信息處理；3）隨機振動與隨機動力學
高大啟 1）模式識別；2）智能系統；3）知識工程
陳智高（校內跨專業） 1）信息管理與信息系統；2）知識管理與知識系統；3）技術管理與企業孵化器；4）企業信息化
田華(兼) 系統科學與系統工程、自動化科學、復雜大系統科學、分布式人工智慧、計算機科學等。近20年，以大型復雜系統綜合集成計算模型為其最具原創性的基本領域，將大型復雜系統綜合集成的計算模型應用於分層遞階智能控制系統、智能機器人控制系統、知識基控制及智能控制、企業全范圍的系統集成及跨企業間的系統集成、以及近年來在國際上開創性地將其大型復雜系統綜合集成的計算模型應用於計算機系統的自律控制和自組織管理控制。
陳國初(兼) 工業過程模型化、控制與優化
祁榮賓 1）智能計算，多目標優化；2） 混沌系統的控制、同步和優化；3） 多智能體系統理論與應用；4） 復雜網路理論及應用
吳勝昔 1）系統模擬；2）設備監控；3）數據協調；4）流程工業綜合自動化
徐震浩 1）生產計劃和調度； 2）優化演算法 ；3）圖像處理與識別
王學武 1）過程式控制制；2）智能控制3）軟測量技術；4）現場匯流排技術
曹萃文 1）工業過程模型化、控制與優化；2）連續工業生產計劃與調度技術
孫京誥 主要從事故障診斷、智能控制、優化方法及應用、聚合反應控制等領域方向的研究與實踐。
王致傑（兼） 1）大型機電設備的故障診斷與容錯控制策略研究；2）基於模糊理論、神經網路的工業過程智能控制策略研究；3）基於網路的企業信息集成監控系統； 4）太陽能發電系統
楊富文 網路化控制，魯棒控制，迭代學習控制，工業控制，故障診斷和信息處理。
楊益群（兼） 1）工業過程式控制制的大時滯系統控制理論與應用；2）線性系統優化控制；3)非線性控制系統；4)工業計算機控制系統與開發應用
鍾偉民 主要從事機器學習、群智能優化演算法和復雜化工生產過程的建模與優化研究。
註：姓名後加上（兼）為外聘導師
4、081202 計算機軟體與理論專業導師研究方向介紹
導師姓名 研究方向
虞慧群 軟體工程、可信計算與安全、形式化方法及應用
邵志清 1）網路計算及應用；2） 新型軟體設計技術；3）軟體工程和軟體自動化；4）軟體方法學
宋國新 1）軟體自動化；2）智能系統；3）知識工程
金登男 1）模式識別； 2）生物醫學信號處理 ；3）圖像處理
朱尚明 1）計算機網路理論及應用；2）多媒體通信；3）智能系統
郭衛斌 1）高性能計算；2）計算機應用；3）軟體工程
楊根興(兼) 1）軟體工程；2）智能系統與知識工程；3）軟體質量與測試
劉雲翔(兼) 主要從事人工智慧、計算機軟體與理論、信息融合等領域的研究工作，在模糊集合理論及應用，粗糙集合理論及應用，智能決策支持系統，數據融合系統測試技術，智能儀器研製與開發方面取得了系列重要成果。
張歡歡 目前主要進行如下幾個方面的研究： 1）形式化方法與驗證技術，主要是硬體電路的正確性驗證； 2）面向信息服務領域的智能代理技術
鄭紅 web服務,形式化方法,分布式計算
過弋 1）智能信息處理；2） 知識發現；3） Web服務架構設計；4） 語義網路技術；5） 本體技術應用研究
王佔全 1）資料庫；2）空間資料庫；3）空間數據挖掘
顧春華 1）計算機網路及應用；2）電子商務及其安全性；3）軟體工程
阮彤 1）軟體工程 ；2）內容管理/中間件技術； 3）智能導航； 4）P2P計算
付相君 1）產品資料庫（PDM）；2）人工智慧；3）軟體工程方面的研究
註：姓名後加上（兼）為外聘導師
5、081203 計算機應用技術專業導師研究方向介紹
導師姓名 研究方向
高大啟 1）模式識別；2）智能系統；3）知識工程
虞慧群 軟體工程、可信計算與安全、形式化方法及應用
邵志清 1）網路計算及應用；2） 新型軟體設計技術；3）軟體工程和軟體自動化；4）軟體方法學
宋國新 1）軟體自動化；2）智能系統；3）知識工程
林家駿 1）智能控制及檢測技術；2）信息安全；3）圖形、圖象處理；4）信息融合；5）感測網路與嵌入式系統
黃建華 網路與信息安全
黨齊民 1）信息工程；2）電子商務
謝曉玲 1）信息工程；2）構件技術；3）多媒體技術應用；4）圖形技術
顧春華 1）計算機網路及應用；2）電子商務及其安全性;3）軟體工程
劉東林 人工智慧
丁玉章（兼） 商業自動化、電子商務與現代物流
蔡笠（兼） 商業自動化
劉江 資料庫技術與應用,軟體開發技術與應用
程華 信息安全、網路行為學、流量工程
阮彤 1）軟體工程；2）內容管理/中間件技術；3）智能導航；4）P2P計算
馮翔 自然演化演算法，人工智慧，並行分布計算。 具體為：基於力的自然演化演算法，及其在網路、多感測器信息融合、超級並行計算機等方面的應用。
李建華 計算機輔助設計，包括MEMS CAD、產品建模、CNC、CAM等；計算機圖形學；圖象處理；信息檢索等
李洪林（校內跨專業） 1）計算生物學和葯物分子設計相關演算法及程序設計； 2）葯物信息學研究； 3）Drug-Target網路研究； 4）葯物及靶標相關資料庫建設；5）優化演算法及並行計算； 6）化學信息學及生物信息學
註：姓名後加上（兼）為外聘導師

Ⅲ 智能優化演算法及其應用的目錄

第1章緒論1
1.1最優化問題及其分類1
1.1.1函數優化問題1
1.1.2組合優化問題10
1.2優化演算法及其分類12
1.3鄰域函數與局部搜索13
1.4計算復雜性與NP完全問題14
1.4.1計算復雜性的基本概念14
1.4.2P，NP，NP?C和NP?hard14
第2章模擬退火演算法17
2.1模擬退火演算法17
2.1.1物理退火過程和Metropolis准則17
2.1.2組合優化與物理退火的相似性18
2.1.3模擬退火演算法的基本思想和步驟19
2.2模擬退火演算法的馬氏鏈描述20
2.3模擬退火演算法的收斂性21
2.3.1時齊演算法的收斂性21
2.3.2非時齊演算法的收斂性26
2.3.3SA演算法漸進性能的逼近26
2.4模擬退火演算法關鍵參數和操作的設計27
2.5模擬退火演算法的改進29
2.6並行模擬退火演算法31
2.7演算法實現與應用32
2.7.1組合優化問題的求解32
2.7.2函數優化問題的求解33
第3章遺傳演算法36
3.1遺傳演算法的基本流程36
3.2模式定理和隱含並行性38
3.3遺傳演算法的馬氏鏈描述及其收斂性40
3.3.1預備知識40
3.3.2標准遺傳演算法的馬氏鏈描述41
3.3.3標准遺傳演算法的收斂性42
3.4一般可測狀態空間上遺傳演算法的收斂性44
3.4.1問題描述45
3.4.2演算法及其馬氏鏈描述45
3.4.3收斂性分析和收斂速度估計45
3.5演算法關鍵參數與操作的設計47
3.6遺傳演算法的改進50
3.7免疫遺傳演算法51
3.7.1引言51
3.7.2免疫遺傳演算法及其收斂性52
3.7.3免疫運算元的機理與構造54
3.7.4TSP問題的免疫遺傳演算法56
3.8並行遺傳演算法58
3.9演算法實現與應用59
第4章禁忌搜索演算法62
4?1禁忌搜索62
4?1?1引言62
4?1?2禁忌搜索示例63
4?1?3禁忌搜索演算法流程67
4?2禁忌搜索的收斂性68
4?3禁忌搜索的關鍵參數和操作70
4?4並行禁忌搜索演算法75
4?5禁忌搜索的實現與應用77
4?5?1基於禁忌搜索的組合優化77
4?5?2基於禁忌搜索的函數優化78
第5章神經網路與神經網路優化演算法83
5.1神經網路簡介83
5.1.1神經網路發展回顧83
5.1.2神經網路的模型84
5.2基於Hopfield反饋網路的優化策略89
5.2.1基於Hopfield模型優化的一般流程89
5.2.2基於Hopfield模型優化的缺陷90
5.2.3基於Hopfield模型優化的改進研究90
5.3動態反饋神經網路的穩定性研究94
5.3.1動態反饋網路的穩定性分析94
5.3.1.1離散對稱動態反饋網路的漸近穩定性分析95
5.3.1.2非對稱動態反饋網路的全局漸近穩定性分析99
5.3.1.3時延動態反饋網路的全局漸近穩定性分析101
5.3.2動態反饋神經網路的收斂域估計103
5.4基於混沌動態的優化研究概述105
5.4.1基於混沌神經網路的組合優化概述106
5.4.2基於混沌序列的函數優化研究概述108
5.4.3混沌優化的發展性研究109
5.5一類基於混沌神經網路的優化策略110
5.5.1ACNN模型的描述110
5.5.2ACNN模型的優化機制111
5.5.3計算機模擬研究與分析112
5.5.4模型參數對演算法性能影響的幾點結論116
第6章廣義鄰域搜索演算法及其統一結構118
6.1廣義鄰域搜索演算法118
6.2廣義鄰域搜索演算法的要素119
6.3廣義鄰域搜索演算法的統一結構120
6?4優化演算法的性能評價指標123
6?5廣義鄰域搜索演算法研究進展125
6.5.1理論研究概述125
6.5.2應用研究概述128
6.5.3發展性研究129
第7章混合優化策略130
7.1引言130
7.2基於統一結構設計混合優化策略的關鍵問題131
7.3一類GASA混合優化策略132
7.3.1GASA混合優化策略的構造出發點132
7.3.2GASA混合優化策略的流程和特點133
7.3.3GASA混合優化策略的馬氏鏈描述135
7.3.4GASA混合優化策略的收斂性136
7.3.5GASA混合優化策略的效率定性分析141
第8章混合優化策略的應用143
8.1基於模擬退火?單純形演算法的函數優化143
8.1.1單純形演算法簡介143
8.1.2SMSA混合優化策略144
8.1.3演算法操作與參數設計145
8.1.4數值模擬與分析146
8.2基於混合策略的控制器參數整定和模型參數估計研究149
8.2.1引言149
8.2.2模型參數估計和PID參數整定149
8.2.3混合策略的操作與參數設計150
8.2.4數值模擬與分析151
8.3基於混合策略的TSP優化研究154
8.3.1TSP的混合優化策略設計154
8.3.2基於典型算例的模擬研究156
8.3.3對TSP的進一步討論158
8.4基於混合策略的加工調度研究159
8.4.1基於混合策略的Job?shop優化研究159
8.4.1.1引言159
8.4.1.2JSP的析取圖描述和編碼161
8.4.1.3JSP的混合優化策略設計163
8.4.1.4基於典型算例的模擬研究166
8.4.2基於混合策略的置換Flow?shop優化研究170
8.4.2.1混合優化策略170
8.4.2.2演算法操作與參數設計172
8.4.2.3數值模擬與分析172
8.4.3基於混合策略的一類批量可變流水線調度問題的優化研究174
8.4.3.1問題描述及其性質174
8.4.3.2混合優化策略的設計175
8.4.3.3模擬結果和分析177
8.5基於混合策略的神經網路權值學習研究177
8.5.1BPSA混合學習策略178
8.5.2GASA混合學習策略178
8.5.3GATS混合學習策略179
8.5.4編碼和優化操作設計180
8.5.5模擬結果與分析180
8.6基於混合策略的神經網路結構學習研究184
8.6.1RBF網路簡介184
8.6.2RBF網路結構優化的編碼和操作設計184
8.6.3RBF網路結構的混合優化策略186
8.6.4計算機模擬與分析187
8.7基於混合策略的光學儀器設計研究189
8.7.1引言189
8.7.2模型設計190
8.7.3模擬研究和設計結果191
附錄Benchmark問題193
A：TSP Benchmark問題193
B： 置換Flow?shop Benchmark問題195
C：Job?shop Benchmark問題211
參考文獻217

Ⅳ 群體智能——從自然現象到AI遠景

群體智能，是指眾多簡單個體組成的群體通過相互之間的簡單合作來實現某一功能，完成某一任務，達成某一目標，在此過程中所體現出來的基於群體的宏觀智能行為。群體智能源於對以螞蟻、蜜蜂等為代表的社會性昆蟲的群體行為的研究，是人們從生物群體活動的自然現象中所發現，並加以探究的結果，其最早被用在細胞機器人系統的描述中。隨著對其研究的逐漸深入，它的應用范圍也得到了擴大，涉及了包括函數優化、組合優化、生產調度、自動控制、機器人學、機器學習、圖像處理等等方面的內容。對群體智能的認識與靈活運用體現了人類對於其所處的自然界的思考，也推動了經濟社會等領域的發展。

一、群體智能的自然界溯源

在自然界中的很多生物群體，例如蟻群、蜂群、鳥群等等，在它們群居生活的過程中即使不存在一個統一、明確的領導核心，卻能表現出一種和諧而有序的狀態。這些生物群體由一個個簡單的個體組成，單個個體只具備有限的智能，然而當個體聚集起來時就能完成個體所不能企及的復雜智能行為，例如蟻群根據既定的路線來尋找和運送食物、蜂群協同合作築成結構精巧的巢穴、候鳥在遷徙途中的穩定隊列。

這些生物個體的行為並不是人類社會中的「合作」，它們在群體的活動中只做出有限的、簡單的反應，那又是什麼促成了這些集體工作的完成？以螞蟻為例，研究使我們看到，螞蟻在尋找到巢穴的最短路徑的過程中會通過釋放一種特殊的化學物質，來誘使其他的螞蟻採取定向的行為，正是這種簡單的信號使得復雜的系統有了協調性。這些群居生物表現出來的類似的智能行為，就是群體智能。

二、群體智能的特點

群體智能的特點可以概括為以下幾點：首先，控制是分布式的，不存在中心控制，因而它更能夠適應當前網路環境下的工作狀態，且不會由於某一個或幾個個體出現故障而影響群體對整個問題的求解；其次，群體中的每個個體都能夠改變環境，可以通過非直接通信的方式進行信息的傳輸與合作，這是個體之間間接通信的一種方式，被稱為「共識主動性」；再次，群體中每個個體的能力或遵循的行為規則非常簡單，這樣才使得群體智能具有簡單些，方便實現；最後，群體具有自組織性，即群體表現出來的復雜行為都是通過簡單個體的交互過程突現出來的智能，這不同於個體的智能。

另一方面，群體智能在實際產生作用的過程中必須遵循以下幾個原則：

1、接近原則，群體能夠進行簡單的空間和時間計算。

2、品質原則：群體能夠相應環境中的品質因子。

3、多樣性反應原則，群體的行動范圍不應該太窄。

4、穩定性原則：群體不應該在每次環境變化時都改變自身的行

5、適應性原則：在所需代價不太高的情況下，群體能夠在適當的時候改變自身的行為。

群體智能的代表性演算法主要有蟻群演算法，該演算法利用了生物蟻群能通過個體間簡單的信息傳遞，搜索從蟻穴至食物間最短路徑的集體尋優特徵；還有粒子群優化演算法，其基本概念源於對鳥群群體運動行為的研究，通過個體之間的協作來尋找最優解，最初是為了在二維空間圖形化模擬鳥群優美而不可預測的運動，後來被用於解決優化問題。

三、群體智能的應用

群體智能作為一門新興學科，其演算法及思想可以應用於很多領域，如適用於旅行商問題、二次指派、車間調度、序列求序、圖形著色、面向連接網路路由以及無連接網路路由等組合優化問題的求解；群體機器人的開發與製造；通過模擬真實螞蟻進行幼仔分類或集體覓食的行為，對Web信息進行檢索，從中過濾出用戶所需的內容，進行網頁文檔的分類；在分類與預測、聚類分析等方面加以應用，構建數據挖掘新演算法。除此之外，隨著社會的發展與技術進步，群體智能在物聯網領域、計算機行業、冶金自動化以及電力系統等方面的應用空間也在不斷開拓。

這里的一個例子就是群體智能的應用之一——群體機器人的製造。桌面微型移動機器人 ROBO-MAS是其中的一個代表，其不僅可以在有限的空間內進行大量智能機器人的群體協作，還在已知環境下的任務動態分配研究，任務預測與任務分解研究，以及異構大規模多耦合任務研究等方面具有領先優勢。使得這一機器人的發揮功能的運作平台就是ROBO-MAS多智能體自主協同實驗平台。實驗平台由機器人系統、高頻投影儀系統、無線通訊控制系統、群體智能決策軟體系統四大支持系統聯合組成，藉助相關的技術內容，可以為實現生活中大規模活動與個體之間關系提供實驗模型和理論驗證。

ROBO-MAS上群體智能的具體體現主要在於群體智能決策軟體系統，這是多智能體自主協作模擬以及實物驗證的軟體平台系統，可以用於多機器人群體行為決策的模擬、機器人路徑規劃、機器人狀態顯示等，實現對多個微型移動機器人間的通訊管理和信息交互。在這一系統的統一運作下，多個微型機器人交互協作，一同實現了機器人整體在自主感知、自主動態決策與路徑規劃等方面的智能行為。組成整體的微型機器人在信息獲取、目標感知、決策規劃等方面進行協作，使得ROBO-MAS可在模擬模擬器上創建虛擬機器人動態目標軌跡的規劃，以及機器人本體狀態參數顯示，含位置、方向、速度等，並在移動的過程中進行對目標位置的路徑規劃和策略設計，來確保機器人整體在行動中的精準控制。這些微型機器人的智能反應以及在指令下組成不同圖案時和諧的配合，都有著群體智能的影子。群體智能在AI領域的應用，由此可見一斑。

四、群體智能的發展遠景

 群體智能有著協同決策、分類預測、自動化篩選等突出的優點，在經濟社會中有著很大的運用空間。特別是在現今物聯網、人工智慧和大數據等產業越來越受到各行各業關注的狀況下，正確而有效地利用群體智能，可以促進相關產品的研發，為人們提供更多的便利。以金融領域為例，結合了群體智能的技術有望在做出最優決策、分析各類數據等方面發揮巨大作用。

群體智能源於人們對自然現象的探究，這一探究和認識的過程源遠流長，在科學技術與認識手段的不斷進步中，群體智能又會有更多新的表現形式以及研究方向，對於其的研究與開發具有很大的科研價值與戰略價值。展望未來，期待群體智能在AI發展遠景中能發揮其優勢，實現關鍵技術的突破，成為新一輪人工智慧發展的強大助力。

參考文獻：

1.探索群體智能的奧妙——多智能體協作-知乎

2.王玫，朱雲龍，賀小賢. 群體智能研究綜述[J]. 計算機工程，2005, 第22期

3.機器人中的群體藝術家——ROBO-MAS機器人-智能佳機器人

4.淺談群體智能——新一代AI的重要方向-作者shang-http://blog.sina.com.cn/s534347795

Ⅳ 群智能演算法及其應用的介紹

群智能演算法作為一種新興的演化計算技術，已成為越來越多研究者的關注焦點，它與人工生命，特別是進化策略以及遺傳演算法有著極為特殊的聯系。群智能理論研究領域主要有兩種演算法：蟻群演算法和粒子群優化演算法。蟻群演算法是對螞蟻群落食物採集過程的模擬，已成功應用於許多離散優化問題。粒子群優化演算法也是起源於對簡單社會系統的模擬，最初是模擬鳥群覓食的過程，但後來發現它是一種很好的優化工具。

Ⅵ 多目標智能優化演算法及其應用的序言

大多數工程和科學問題都是多目標優化問題，存在多個彼此沖突的目標，如何獲取這些問題的最優解，一直都是學術界和工程界關注的焦點問題.與單目標優化問題不同，多目標優化的本質在於，大多數情況下，某目標的改善可能引起其他目標性能的降低，同時使多個目標均達到最優是不可能的，只能在各目標之間進行協調權衡和折中處理，使所有目標函數盡可能達到最優，而且問題的最優解由數量眾多，甚至無窮大的Pareto最優解組成。
智能優化演算法是一類通過模擬某一自然現象或過程而建立起來的優化方法』這類演算法包括進化演算法、粒子群演算法、禁忌搜索、分散搜索、模擬退火、人工免疫系統和蟻群演算法等。和傳統的數學規劃法相比，智能優化演算法更適合求解多目標優化問題。首先，大多數智能優化演算法能同時處理一組解，演算法每運行一次，能獲得多個有效解。其次，智能優化演算法對Pareto最優前端的形狀和連續性不敏感，能很好地逼近非凸或不連續的最優前端。目前，智能優化演算法作為一類啟發式搜索演算法，已被成功應用於多目標優化領域，出現了一些熱門的研究方向，如進化多目標優化，同時，多目標智能優化演算法在電力系統、製造系統和控制系統等方面的應用研究也取得了很大的進展。
本書力圖全面總結作者和國內外同行在多目標智能優化演算法的理論與應用方面所取得的一系列研究成果。全書包括兩部分，共8章。第一部分為第1-4主要介紹了各種多目標智能優化演算法的理論。其中第1章為緒論，介紹各種智能優化演算法的基本思想和原理。第2章介紹多目標進化演算法，主要描述多目標進化演算法的基本原理、典型演算法和各種進化機制與策略，如混合策略、協同進化和動態進化策略等。第3章介紹多目標粒子群演算法，包括基本原理、典型演算法、混合演算法和交互粒子群演算法等。第4章描述除粒子群演算法和進化演算法之外的其他多目標智能優化演算法，主要介紹多目標模擬退火演算法、多目標蟻群演算法、多目標免疫演算法、多目標差分進化演算法和多目標分散搜索等。
第二部分為第5-8章，主要介紹了多目標智能優化演算法的應用』包括神經網路優化、生產調度、交通與物流系統優化、電力系統優化及其他。第5章描述人工神經網路的多目標優化，主要包括Pareto進化神經網路、徑向基神經網路、遞歸神經網路和模糊神經網路。第6章介紹交通與物流系統優化，主要描述了智能優化演算法在物流配送、城市公交路線網路和公共交通調度等方面的應用。

Ⅶ 什麼是智能優化演算法

群體智能優化演算法是一類基於概率的隨機搜索進化演算法，各個演算法之間存在結構、研究內容、計算方法等具有較大的相似性。因此，群體智能優化演算法可以建立一個基本的理論框架模式：

Step1：設置參數，初始化種群；

Step2：生成一組解，計算其適應值；

Step3：由個體最有適應著，通過比較得到群體最優適應值；

Step4：判斷終止條件示否滿足？如果滿足，結束迭代；否則，轉向Step2；

各個群體智能演算法之間最大不同在於演算法更新規則上，有基於模擬群居生物運動步長更新的（如PSO，AFSA與SFLA），也有根據某種演算法機理設置更新規則（如ACO）。

(7)群智能優化演算法理論與應用擴展閱讀

優化演算法有很多，經典演算法包括：有線性規劃，動態規劃等；改進型局部搜索演算法包括爬山法，最速下降法等，模擬退火、遺傳演算法以及禁忌搜索稱作指導性搜索法。而神經網路，混沌搜索則屬於系統動態演化方法。

優化思想裡面經常提到鄰域函數，它的作用是指出如何由當前解得到一個（組）新解。其具體實現方式要根據具體問題分析來定。

Ⅷ 什麼是智能優化演算法

智能優化演算法是一種啟發式優化演算法，包括遺傳演算法、蟻群演算法、禁忌搜索演算法、模擬退火演算法、粒子群演算法等。·智能優化演算法一般是針對具體問題設計相關的演算法，理論要求弱，技術性強。一般，我們會把智能演算法與最優化演算法進行比較，相比之下，智能演算法速度快，應用性強。

Ⅸ 跪求各位數學專業計算機專業高手，列舉一下智能優化演算法，以及目前最流行的智能優化演算法。

智能優化演算法有：遺傳演算法，禁忌搜索，模擬退火，蟻群演算法，粒子群優化演算法，動態進化等等。學習這些演算法主要是用來計算，解決計算機方面的一些NP問題的最佳方法。智能的意思是模擬生物物種的智慧。這個方向的實際應用也很強。只是比較復雜非常難學。