群智能优化算法理论与应用

Ⅰ 智能优化算法：自私羊群优化算法

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摘要：自私羊群优化 （Selfish Herds optimization，SHO） 算法是由 Fausto 于 2017 年提出的元启发式算法。该算法主要模拟羊群受到捕食者攻击时的自私行为（尽量聚集到牧群中心远离捕食者），它具有易于理解和实施的特点。

SHO 算法它主要基于汉密尔顿提出的自私群理论来模拟猎物与捕食者之间的狩猎关系。当群体中的个体受到捕食者的攻击时，为了增加生存机会，群体中的个体产生聚集行为，个体更有可能移动到相对安
全的位置（群体的中心位置），并且群体的边缘个体更容易受到攻击，这也导致群体的边缘个体逃离群体，以增加他们被捕食者攻击时的生存机会。该方法假设整个平原是一个解空间，该算法包含两个不同的搜索因子：被狩猎群和狩猎群。每个搜索因子通过一组不同的进
化算子指导算法的计算，以便更好地模拟猎物与捕食者关系之间的关系。

假设自私羊群体优化算法的群体集合是 ，它包含 个种群个体，种群中的每一个体被定义为 ，其代表个体在种群中的位置信息，n 代表解决方案的大小。整个种群组的初始化公式如下：

其中 和 分别表示解空间的下限和上限。算法参数值的范围: 和 。 表示随机函数，生成值的范围落在区间[0,1]内。

在自私羊群优化算法中，整个种群 被分为两个子群： 和 代表一群猎物， 代表一群捕食者。在自然界中，猎物的数量通常多于捕食者的数量。在 SHO 中，猎物 的数量占总个体的 70%~90% ( ) ，其余的个体被认为是捕食者 ( ) 。 和 按以下公式计算:

其中， 表示一个随机数，其值范围为 0.7到 0.9， 表示将实数转换为整数的函数。

在 SHO 中，为整个种群 ( ) 的每个体 ( ) 分配一个生存值 ( ) ，其代表个体的生存能力，有机会在攻击中生存或成功杀死攻击中的猎物。生存价值的数学公式定义如下：

其中， 代表目标函数， 和 分别代表目标函数的最佳值和最差值。对 70%~90%的猎物计算生存价值，生存价值最高的为猎物领袖，生存价值越低的为最容易被捕获的猎物。

基于 SHO 的算法的结构主要包括四个方面：① 猎物（被捕食者）领袖的运动；② 猎物追随者的跟随运动或逃脱运动；③ 捕食者的狩猎运动；④ 捕食阶段和恢复阶段。

猎物的领导者被定义为猎物种群中最大的生存价值。定义公式如下：

猎物领袖的位置更新如下：

代表区间[0，1]之间的随机数， 越大，位置更新越快，捕获的猎物越多； 越小，捕获的猎物越少。 代表个体之间的吸引力， 代表猎物的相对危险位置， 与 定义如下:

在猎物种群中，猎物追随者分为跟随猎物 ( ) 和逃生猎物 ( ) ，跟随猎物又分为优势猎物 ( ) 和下属猎物 ( ) 。其定义如下：

其中 代表猎物生存价值的平均值，定义如下：

跟随猎物的位置更新公式如下：

其中， 表示区间[0，1]内的随机数形式， 表示局部最优个体， 表示猎物的相对安全位置，其定义如下：

其中 代表猎物个体之间的欧几里德距离。逃生猎物的位置更新公式如下：

其中， 表示全局最优位置， 和 表示在区间[0，1]内的随机数， 表示距离猎物领袖位置， 越小，表示距离越近； 表示控制随机偏移值的长短， 越小，表示偏移值越小。 表示空间解中的随机方向。

在捕食者种群中，捕食者的位置更新公式如下：

其中， 代表区间[0，1]之间的随机数， 值越大，位置更新越远，越容易忽略猎物。 是基于捕食概率从猎物种群中随机选择的猎物，捕食概率 定义如下:

表示捕食者和猎物之间的吸引力，吸引力的数学公式定义如下：

其中 代表 和 之间的欧几里德距离。

捕食阶段：每个猎物都有一个危险的区域，如果它属于这个领域，很可能被捕食者捕杀。危险域通常是一个圆，其半径定义为：

危险区域的猎物收集定义如下：

猎物在危险区域被猎杀的概率定义如下：

恢复阶段：在 SHO 中，被捕食者猎杀的所有猎物都将被新生的猎物所取代，新的猎物将通过交配操作产生，SHO通过交配概率选择交配猎物，其定义如下:

其中 代表一群没有被捕食者捕杀的猎物集，交配操作定义如下：

函数 用于从不同个体 中选择维度组件。

算法流程如下：

1.Input
2.Begin

3.利用公式初始化所有个体 S

4.定义羊群成员和捕食者的个数，利用公式（1）并将S 分为两组：H 与 P
5.For entire S do

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

9.执行自私羊群移动操作

[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,陈琳琳.面向三维模型轻量化的自私羊群优化算法研究[J].计算机工程与应用,2020,56(03):42-48.

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

Ⅱ 请问华东理工研究生院信息学院搞双控的哪个老师比较NB啊

信息科学与工程学院2009年上岗硕士生导师研究方向介绍

（排列不分先后，请在志愿表中注明是否愿意调剂）

1、080402 测试计量技术及仪器专业导师研究方向介绍
导师姓名 研究方向
姚晓东 1）智能信息处理；2）嵌入式系统开发及其应用；3）模式识别
张建正 1）智能检测技术和系统；2）数字图象处理与模式识别技术在检测中的应用；3）嵌入式系统及应用
赵乐军 1）智能检测技术和系统；2）数字图象处理；3）信号检测与处理
阮建国 1）智能检测与控制；2）信号处理；3）微机应用；4） FPGA应用
常青 主要从事的研究领域有信息处理，模式识别与图像处理，包括图象匹配，图象分割，运动图像识别与处理，小目标检测，复杂背景下目标检测，基于形态学的目标检测等；博士期间研究方向为精确制导、导航与控制，主要研究精确制导技术，包括GPS定位和双星定位系统研究，低空突防中的地形匹配技术，下视景象匹配技术，复合多模制导技术，仿生技术在全方位成像制导中应用的探索研究等。发表学术论文十数篇，参与多项基金项目和相关课题研究
朱宏擎 1）图象处理；2）模式识别

2、081002 信号与信息处理专业导师研究方向介绍
导师姓名 研究方向
林家骏 1）智能控制及检测技术；2）信息安全；3）图形、图象处理；4）信息融合；5）传感网络与嵌入式系统
朱煜 1）数字图像处理；2）数字信号检测与处理
戴本祁 1）信号检测与信息处理；2）图像信号处理；3）电磁场数值计算
吴雪 1）网络图论与通信网系统优化设计；2）计算智能及智能信息处理；3）无线传感器网络；4）现代电路理论
赵乐军 1）智能检测技术和系统；2）数字图象处理；3）信号检测与处理
邵方明（校内跨专业） 优化理论应用性在信息领域的应用
陆中成 1）Electronic Technology Apllication； 2）Data Compress
姚晓东 1）智能信息处理；2）嵌入式系统开发及其应用；3）模式识别
朱宏擎 1）图象处理；2）模式识别
樊凌涛 1）短距无线通信网络；2）汽车电子技术
张雪芹 1）信息安全； 2）网络应用；3）模式识别

3、081100 控制科学与工程一级学科导师研究方向介绍
导师姓名 研究方向
顾幸生 1）复杂工业过程建模、控制与优化；2）控制理论与应用；3）系统工程；4）生产计划与调度;5)工业过程故障检测与故障诊断
王行愚 1）脑电信息处理与脑控技术；2）控制理论与应用；3）智能控制；4）网络控制和系统工程等
俞金寿 1）工业过程模型化与控制；2）计算机优化控制；3）先进控制技术；4）控制理论及应用
黄道 1）计算机在过程工业中的应用；2）综合自动化的理论与应用；3）系统工程
钱锋 1）复杂工业过程建模与控制；2）工业过程先进控制；3）智能控制理论与应用；4）化工过程系统工程；5）流程工业过程模拟与优化操作
侍洪波 1）流程工业过程模型化与先进控制技术；2） 综合自动化系统的理论和方法；3） 工业过程工况监控与故障诊断
刘爱伦 1）过程模型化、优化与计算机控制；2）软测量技术与先进控制；3）故障诊断与容错控制
刘士荣(兼) 1）工业过程模型化，控制与优化；2）智能机器人与智能系统；3）模糊系统与神经网络
黄河清 综合自动化的理论与应用.具体研究方向为：先进控制、制造执行系统（MES）、计算机集成制造系统（CIMS）、企业资源计划（ERP）和专家系统等
李绍军 1）过程系统工程；2）复杂过程的建模、优化与控制；3）工业过程计算机应用技术
牛玉刚 近期研究兴趣包括：网络化控制系统，网络拥塞控制，随机系统的控制与滤波，滑模控制，机器人路径规划等
刘漫丹 1）生产过程建模、控制及优化 2）生物特征识别
郭丙君 先进控制技术
万衡 1）电气自动化与EDA 2）电力电子与电力传动
颜学峰 1）石油化工过程智能建模、控制与优化；2）过程系统工程；3）高维复杂模式的分析与处理；4）计算机技术、智能计算技术及其应用
王振雷 1）智能控制理论与应用；2）工业过程建模与优化；3）系统工程
张克进(兼) 工业过程模型化、控制与优化
李振光(兼) 工业过程模型化、控制与优化
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
罗健旭 1）过程控制；2）智能控制；3）数据挖掘
徐余法(兼) 电气设备故障诊断，电机智能控制
焦斌(兼) 自动控制、电力电子应用
王建华(兼) 研究领域与研究方向为：先进控制、故障诊断、计算机控制系统和集散控制系统等。在上述领域与研究方向上，有多年的研究与开发经验。
杜文莉 主要从事石化过程建模、先进控制、与优化的理论与应用技术研究，研究计算智能与优化算法、神经网络、模糊逻辑和专家系统等智能理论方法与技术以及在石油化工生产过程建模、控制、优化中的应用。
叶西宁 控制理论及其应用、信息融合、测控仪表
黎冰 最优化方法，控制理论与应用，自动控制系统的设计与研究
张凌波 控制理论，生产计划与调度
刘军(兼) 电机智能控制、电力电子技术
薛安克(兼) 先进控制、鲁棒控制、信息融合、生产过程优化调度、企业综合自动化、特种机器人等。
张建华 1）复杂系统的建模、分析、优化与控制；2）智能系统与智能控制；3）自适应与智能信号处理；4）智能化模式识别与数据挖掘
凌志浩 1）现场总线与控制网络；2）嵌入式系统应用；3）检测技术与仪表智能化；4）无线传感器网络
林家骏 1）智能控制及检测技术；2）信息安全；3）图形、图象处理；4）信息融合；5）传感网络与嵌入式系统
孙自强 1）智能仪表及控制装置；2）智能检测及传感器技术；3）自动控制理论及工程应用
王慧锋 1）智能仪表及控制装置；2）智能检测及传感器技术；3）嵌入式系统应用
王华忠 1）智能仪表及控制装置；2）智能检测及传感器技术；3）嵌入式系统应用
范铠(兼) 1）现场总线与控制网络；2）嵌入式系统应用；3）智能仪表；4）过程检测
周政新(兼) 智能监测与故障诊断
邹俊忠 1）人工智能与模式识别应用；2）脑电波信号处理与人性化护理机器人研究; 3）医疗电子与康复运动控制系统研究;4）机器人建模与高精度、高性能运动控制器开发；5）电动汽车电机驱动与控制系统开发；6）纺织机械电控系统开发；7）工业装备高精度变频伺服系统开发。
王如彬 1)认知神经动力学与仿脑计算模型；2）神经控制论与神经信息处理；3）随机振动与随机动力学
高大启 1）模式识别；2）智能系统；3）知识工程
陈智高（校内跨专业） 1）信息管理与信息系统；2）知识管理与知识系统；3）技术管理与企业孵化器；4）企业信息化
田华(兼) 系统科学与系统工程、自动化科学、复杂大系统科学、分布式人工智能、计算机科学等。近20年，以大型复杂系统综合集成计算模型为其最具原创性的基本领域，将大型复杂系统综合集成的计算模型应用于分层递阶智能控制系统、智能机器人控制系统、知识基控制及智能控制、企业全范围的系统集成及跨企业间的系统集成、以及近年来在国际上开创性地将其大型复杂系统综合集成的计算模型应用于计算机系统的自律控制和自组织管理控制。
陈国初(兼) 工业过程模型化、控制与优化
祁荣宾 1）智能计算，多目标优化；2） 混沌系统的控制、同步和优化；3） 多智能体系统理论与应用；4） 复杂网络理论及应用
吴胜昔 1）系统仿真；2）设备监控；3）数据协调；4）流程工业综合自动化
徐震浩 1）生产计划和调度； 2）优化算法 ；3）图像处理与识别
王学武 1）过程控制；2）智能控制3）软测量技术；4）现场总线技术
曹萃文 1）工业过程模型化、控制与优化；2）连续工业生产计划与调度技术
孙京诰 主要从事故障诊断、智能控制、优化方法及应用、聚合反应控制等领域方向的研究与实践。
王致杰（兼） 1）大型机电设备的故障诊断与容错控制策略研究；2）基于模糊理论、神经网络的工业过程智能控制策略研究；3）基于网络的企业信息集成监控系统； 4）太阳能发电系统
杨富文 网络化控制，鲁棒控制，迭代学习控制，工业控制，故障诊断和信息处理。
杨益群（兼） 1）工业过程控制的大时滞系统控制理论与应用；2）线性系统优化控制；3)非线性控制系统；4)工业计算机控制系统与开发应用
钟伟民 主要从事机器学习、群智能优化算法和复杂化工生产过程的建模与优化研究。
注：姓名后加上（兼）为外聘导师
4、081202 计算机软件与理论专业导师研究方向介绍
导师姓名 研究方向
虞慧群 软件工程、可信计算与安全、形式化方法及应用
邵志清 1）网络计算及应用；2） 新型软件设计技术；3）软件工程和软件自动化；4）软件方法学
宋国新 1）软件自动化；2）智能系统；3）知识工程
金登男 1）模式识别； 2）生物医学信号处理 ；3）图像处理
朱尚明 1）计算机网络理论及应用；2）多媒体通信；3）智能系统
郭卫斌 1）高性能计算；2）计算机应用；3）软件工程
杨根兴(兼) 1）软件工程；2）智能系统与知识工程；3）软件质量与测试
刘云翔(兼) 主要从事人工智能、计算机软件与理论、信息融合等领域的研究工作，在模糊集合理论及应用，粗糙集合理论及应用，智能决策支持系统，数据融合系统测试技术，智能仪器研制与开发方面取得了系列重要成果。
张欢欢 目前主要进行如下几个方面的研究： 1）形式化方法与验证技术，主要是硬件电路的正确性验证； 2）面向信息服务领域的智能代理技术
郑红 web服务,形式化方法,分布式计算
过弋 1）智能信息处理；2） 知识发现；3） Web服务架构设计；4） 语义网络技术；5） 本体技术应用研究
王占全 1）数据库；2）空间数据库；3）空间数据挖掘
顾春华 1）计算机网络及应用；2）电子商务及其安全性；3）软件工程
阮彤 1）软件工程 ；2）内容管理/中间件技术； 3）智能导航； 4）P2P计算
付相君 1）产品数据库（PDM）；2）人工智能；3）软件工程方面的研究
注：姓名后加上（兼）为外聘导师
5、081203 计算机应用技术专业导师研究方向介绍
导师姓名 研究方向
高大启 1）模式识别；2）智能系统；3）知识工程
虞慧群 软件工程、可信计算与安全、形式化方法及应用
邵志清 1）网络计算及应用；2） 新型软件设计技术；3）软件工程和软件自动化；4）软件方法学
宋国新 1）软件自动化；2）智能系统；3）知识工程
林家骏 1）智能控制及检测技术；2）信息安全；3）图形、图象处理；4）信息融合；5）传感网络与嵌入式系统
黄建华 网络与信息安全
党齐民 1）信息工程；2）电子商务
谢晓玲 1）信息工程；2）构件技术；3）多媒体技术应用；4）图形技术
顾春华 1）计算机网络及应用；2）电子商务及其安全性;3）软件工程
刘东林 人工智能
丁玉章（兼） 商业自动化、电子商务与现代物流
蔡笠（兼） 商业自动化
刘江 数据库技术与应用,软件开发技术与应用
程华 信息安全、网络行为学、流量工程
阮彤 1）软件工程；2）内容管理/中间件技术；3）智能导航；4）P2P计算
冯翔 自然演化算法，人工智能，并行分布计算。 具体为：基于力的自然演化算法，及其在网络、多传感器信息融合、超级并行计算机等方面的应用。
李建华 计算机辅助设计，包括MEMS CAD、产品建模、CNC、CAM等；计算机图形学；图象处理；信息检索等
李洪林（校内跨专业） 1）计算生物学和药物分子设计相关算法及程序设计； 2）药物信息学研究； 3）Drug-Target网络研究； 4）药物及靶标相关数据库建设；5）优化算法及并行计算； 6）化学信息学及生物信息学
注：姓名后加上（兼）为外聘导师

Ⅲ 智能优化算法及其应用的目录

第1章绪论1
1.1最优化问题及其分类1
1.1.1函数优化问题1
1.1.2组合优化问题10
1.2优化算法及其分类12
1.3邻域函数与局部搜索13
1.4计算复杂性与NP完全问题14
1.4.1计算复杂性的基本概念14
1.4.2P，NP，NP?C和NP?hard14
第2章模拟退火算法17
2.1模拟退火算法17
2.1.1物理退火过程和Metropolis准则17
2.1.2组合优化与物理退火的相似性18
2.1.3模拟退火算法的基本思想和步骤19
2.2模拟退火算法的马氏链描述20
2.3模拟退火算法的收敛性21
2.3.1时齐算法的收敛性21
2.3.2非时齐算法的收敛性26
2.3.3SA算法渐进性能的逼近26
2.4模拟退火算法关键参数和操作的设计27
2.5模拟退火算法的改进29
2.6并行模拟退火算法31
2.7算法实现与应用32
2.7.1组合优化问题的求解32
2.7.2函数优化问题的求解33
第3章遗传算法36
3.1遗传算法的基本流程36
3.2模式定理和隐含并行性38
3.3遗传算法的马氏链描述及其收敛性40
3.3.1预备知识40
3.3.2标准遗传算法的马氏链描述41
3.3.3标准遗传算法的收敛性42
3.4一般可测状态空间上遗传算法的收敛性44
3.4.1问题描述45
3.4.2算法及其马氏链描述45
3.4.3收敛性分析和收敛速度估计45
3.5算法关键参数与操作的设计47
3.6遗传算法的改进50
3.7免疫遗传算法51
3.7.1引言51
3.7.2免疫遗传算法及其收敛性52
3.7.3免疫算子的机理与构造54
3.7.4TSP问题的免疫遗传算法56
3.8并行遗传算法58
3.9算法实现与应用59
第4章禁忌搜索算法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禁忌搜索算法流程67
4?2禁忌搜索的收敛性68
4?3禁忌搜索的关键参数和操作70
4?4并行禁忌搜索算法75
4?5禁忌搜索的实现与应用77
4?5?1基于禁忌搜索的组合优化77
4?5?2基于禁忌搜索的函数优化78
第5章神经网络与神经网络优化算法83
5.1神经网络简介83
5.1.1神经网络发展回顾83
5.1.2神经网络的模型84
5.2基于Hopfield反馈网络的优化策略89
5.2.1基于Hopfield模型优化的一般流程89
5.2.2基于Hopfield模型优化的缺陷90
5.2.3基于Hopfield模型优化的改进研究90
5.3动态反馈神经网络的稳定性研究94
5.3.1动态反馈网络的稳定性分析94
5.3.1.1离散对称动态反馈网络的渐近稳定性分析95
5.3.1.2非对称动态反馈网络的全局渐近稳定性分析99
5.3.1.3时延动态反馈网络的全局渐近稳定性分析101
5.3.2动态反馈神经网络的收敛域估计103
5.4基于混沌动态的优化研究概述105
5.4.1基于混沌神经网络的组合优化概述106
5.4.2基于混沌序列的函数优化研究概述108
5.4.3混沌优化的发展性研究109
5.5一类基于混沌神经网络的优化策略110
5.5.1ACNN模型的描述110
5.5.2ACNN模型的优化机制111
5.5.3计算机仿真研究与分析112
5.5.4模型参数对算法性能影响的几点结论116
第6章广义邻域搜索算法及其统一结构118
6.1广义邻域搜索算法118
6.2广义邻域搜索算法的要素119
6.3广义邻域搜索算法的统一结构120
6?4优化算法的性能评价指标123
6?5广义邻域搜索算法研究进展125
6.5.1理论研究概述125
6.5.2应用研究概述128
6.5.3发展性研究129
第7章混合优化策略130
7.1引言130
7.2基于统一结构设计混合优化策略的关键问题131
7.3一类GASA混合优化策略132
7.3.1GASA混合优化策略的构造出发点132
7.3.2GASA混合优化策略的流程和特点133
7.3.3GASA混合优化策略的马氏链描述135
7.3.4GASA混合优化策略的收敛性136
7.3.5GASA混合优化策略的效率定性分析141
第8章混合优化策略的应用143
8.1基于模拟退火?单纯形算法的函数优化143
8.1.1单纯形算法简介143
8.1.2SMSA混合优化策略144
8.1.3算法操作与参数设计145
8.1.4数值仿真与分析146
8.2基于混合策略的控制器参数整定和模型参数估计研究149
8.2.1引言149
8.2.2模型参数估计和PID参数整定149
8.2.3混合策略的操作与参数设计150
8.2.4数值仿真与分析151
8.3基于混合策略的TSP优化研究154
8.3.1TSP的混合优化策略设计154
8.3.2基于典型算例的仿真研究156
8.3.3对TSP的进一步讨论158
8.4基于混合策略的加工调度研究159
8.4.1基于混合策略的Job?shop优化研究159
8.4.1.1引言159
8.4.1.2JSP的析取图描述和编码161
8.4.1.3JSP的混合优化策略设计163
8.4.1.4基于典型算例的仿真研究166
8.4.2基于混合策略的置换Flow?shop优化研究170
8.4.2.1混合优化策略170
8.4.2.2算法操作与参数设计172
8.4.2.3数值仿真与分析172
8.4.3基于混合策略的一类批量可变流水线调度问题的优化研究174
8.4.3.1问题描述及其性质174
8.4.3.2混合优化策略的设计175
8.4.3.3仿真结果和分析177
8.5基于混合策略的神经网络权值学习研究177
8.5.1BPSA混合学习策略178
8.5.2GASA混合学习策略178
8.5.3GATS混合学习策略179
8.5.4编码和优化操作设计180
8.5.5仿真结果与分析180
8.6基于混合策略的神经网络结构学习研究184
8.6.1RBF网络简介184
8.6.2RBF网络结构优化的编码和操作设计184
8.6.3RBF网络结构的混合优化策略186
8.6.4计算机仿真与分析187
8.7基于混合策略的光学仪器设计研究189
8.7.1引言189
8.7.2模型设计190
8.7.3仿真研究和设计结果191
附录Benchmark问题193
A：TSP Benchmark问题193
B： 置换Flow?shop Benchmark问题195
C：Job?shop Benchmark问题211
参考文献217

Ⅳ 群体智能——从自然现象到AI远景

群体智能，是指众多简单个体组成的群体通过相互之间的简单合作来实现某一功能，完成某一任务，达成某一目标，在此过程中所体现出来的基于群体的宏观智能行为。群体智能源于对以蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究，是人们从生物群体活动的自然现象中所发现，并加以探究的结果，其最早被用在细胞机器人系统的描述中。随着对其研究的逐渐深入，它的应用范围也得到了扩大，涉及了包括函数优化、组合优化、生产调度、自动控制、机器人学、机器学习、图像处理等等方面的内容。对群体智能的认识与灵活运用体现了人类对于其所处的自然界的思考，也推动了经济社会等领域的发展。

一、群体智能的自然界溯源

在自然界中的很多生物群体，例如蚁群、蜂群、鸟群等等，在它们群居生活的过程中即使不存在一个统一、明确的领导核心，却能表现出一种和谐而有序的状态。这些生物群体由一个个简单的个体组成，单个个体只具备有限的智能，然而当个体聚集起来时就能完成个体所不能企及的复杂智能行为，例如蚁群根据既定的路线来寻找和运送食物、蜂群协同合作筑成结构精巧的巢穴、候鸟在迁徙途中的稳定队列。

这些生物个体的行为并不是人类社会中的“合作”，它们在群体的活动中只做出有限的、简单的反应，那又是什么促成了这些集体工作的完成？以蚂蚁为例，研究使我们看到，蚂蚁在寻找到巢穴的最短路径的过程中会通过释放一种特殊的化学物质，来诱使其他的蚂蚁采取定向的行为，正是这种简单的信号使得复杂的系统有了协调性。这些群居生物表现出来的类似的智能行为，就是群体智能。

二、群体智能的特点

群体智能的特点可以概括为以下几点：首先，控制是分布式的，不存在中心控制，因而它更能够适应当前网络环境下的工作状态，且不会由于某一个或几个个体出现故障而影响群体对整个问题的求解；其次，群体中的每个个体都能够改变环境，可以通过非直接通信的方式进行信息的传输与合作，这是个体之间间接通信的一种方式，被称为“共识主动性”；再次，群体中每个个体的能力或遵循的行为规则非常简单，这样才使得群体智能具有简单些，方便实现；最后，群体具有自组织性，即群体表现出来的复杂行为都是通过简单个体的交互过程突现出来的智能，这不同于个体的智能。

另一方面，群体智能在实际产生作用的过程中必须遵循以下几个原则：

1、接近原则，群体能够进行简单的空间和时间计算。

2、品质原则：群体能够相应环境中的品质因子。

3、多样性反应原则，群体的行动范围不应该太窄。

4、稳定性原则：群体不应该在每次环境变化时都改变自身的行

5、适应性原则：在所需代价不太高的情况下，群体能够在适当的时候改变自身的行为。

群体智能的代表性算法主要有蚁群算法，该算法利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁穴至食物间最短路径的集体寻优特征；还有粒子群优化算法，其基本概念源于对鸟群群体运动行为的研究，通过个体之间的协作来寻找最优解，最初是为了在二维空间图形化模拟鸟群优美而不可预测的运动，后来被用于解决优化问题。

三、群体智能的应用

群体智能作为一门新兴学科，其算法及思想可以应用于很多领域，如适用于旅行商问题、二次指派、车间调度、序列求序、图形着色、面向连接网络路由以及无连接网络路由等组合优化问题的求解；群体机器人的开发与制造；通过模拟真实蚂蚁进行幼仔分类或集体觅食的行为，对Web信息进行检索，从中过滤出用户所需的内容，进行网页文档的分类；在分类与预测、聚类分析等方面加以应用，构建数据挖掘新算法。除此之外，随着社会的发展与技术进步，群体智能在物联网领域、计算机行业、冶金自动化以及电力系统等方面的应用空间也在不断开拓。

这里的一个例子就是群体智能的应用之一——群体机器人的制造。桌面微型移动机器人 ROBO-MAS是其中的一个代表，其不仅可以在有限的空间内进行大量智能机器人的群体协作，还在已知环境下的任务动态分配研究，任务预测与任务分解研究，以及异构大规模多耦合任务研究等方面具有领先优势。使得这一机器人的发挥功能的运作平台就是ROBO-MAS多智能体自主协同实验平台。实验平台由机器人系统、高频投影仪系统、无线通讯控制系统、群体智能决策软件系统四大支持系统联合组成，借助相关的技术内容，可以为实现生活中大规模活动与个体之间关系提供实验模型和理论验证。

ROBO-MAS上群体智能的具体体现主要在于群体智能决策软件系统，这是多智能体自主协作仿真以及实物验证的软件平台系统，可以用于多机器人群体行为决策的仿真、机器人路径规划、机器人状态显示等，实现对多个微型移动机器人间的通讯管理和信息交互。在这一系统的统一运作下，多个微型机器人交互协作，一同实现了机器人整体在自主感知、自主动态决策与路径规划等方面的智能行为。组成整体的微型机器人在信息获取、目标感知、决策规划等方面进行协作，使得ROBO-MAS可在仿真模拟器上创建虚拟机器人动态目标轨迹的规划，以及机器人本体状态参数显示，含位置、方向、速度等，并在移动的过程中进行对目标位置的路径规划和策略设计，来确保机器人整体在行动中的精准控制。这些微型机器人的智能反应以及在指令下组成不同图案时和谐的配合，都有着群体智能的影子。群体智能在AI领域的应用，由此可见一斑。

四、群体智能的发展远景

 群体智能有着协同决策、分类预测、自动化筛选等突出的优点，在经济社会中有着很大的运用空间。特别是在现今物联网、人工智能和大数据等产业越来越受到各行各业关注的状况下，正确而有效地利用群体智能，可以促进相关产品的研发，为人们提供更多的便利。以金融领域为例，结合了群体智能的技术有望在做出最优决策、分析各类数据等方面发挥巨大作用。

群体智能源于人们对自然现象的探究，这一探究和认识的过程源远流长，在科学技术与认识手段的不断进步中，群体智能又会有更多新的表现形式以及研究方向，对于其的研究与开发具有很大的科研价值与战略价值。展望未来，期待群体智能在AI发展远景中能发挥其优势，实现关键技术的突破，成为新一轮人工智能发展的强大助力。

参考文献：

1.探索群体智能的奥妙——多智能体协作-知乎

2.王玫，朱云龙，贺小贤. 群体智能研究综述[J]. 计算机工程，2005, 第22期

3.机器人中的群体艺术家——ROBO-MAS机器人-智能佳机器人

4.浅谈群体智能——新一代AI的重要方向-作者shang-http://blog.sina.com.cn/s534347795

Ⅳ 群智能算法及其应用的介绍

群智能算法作为一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能理论研究领域主要有两种算法：蚁群算法和粒子群优化算法。蚁群算法是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已成功应用于许多离散优化问题。粒子群优化算法也是起源于对简单社会系统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现它是一种很好的优化工具。

Ⅵ 多目标智能优化算法及其应用的序言

大多数工程和科学问题都是多目标优化问题，存在多个彼此冲突的目标，如何获取这些问题的最优解，一直都是学术界和工程界关注的焦点问题.与单目标优化问题不同，多目标优化的本质在于，大多数情况下，某目标的改善可能引起其他目标性能的降低，同时使多个目标均达到最优是不可能的，只能在各目标之间进行协调权衡和折中处理，使所有目标函数尽可能达到最优，而且问题的最优解由数量众多，甚至无穷大的Pareto最优解组成。
智能优化算法是一类通过模拟某一自然现象或过程而建立起来的优化方法’这类算法包括进化算法、粒子群算法、禁忌搜索、分散搜索、模拟退火、人工免疫系统和蚁群算法等。和传统的数学规划法相比，智能优化算法更适合求解多目标优化问题。首先，大多数智能优化算法能同时处理一组解，算法每运行一次，能获得多个有效解。其次，智能优化算法对Pareto最优前端的形状和连续性不敏感，能很好地逼近非凸或不连续的最优前端。目前，智能优化算法作为一类启发式搜索算法，已被成功应用于多目标优化领域，出现了一些热门的研究方向，如进化多目标优化，同时，多目标智能优化算法在电力系统、制造系统和控制系统等方面的应用研究也取得了很大的进展。
本书力图全面总结作者和国内外同行在多目标智能优化算法的理论与应用方面所取得的一系列研究成果。全书包括两部分，共8章。第一部分为第1-4主要介绍了各种多目标智能优化算法的理论。其中第1章为绪论，介绍各种智能优化算法的基本思想和原理。第2章介绍多目标进化算法，主要描述多目标进化算法的基本原理、典型算法和各种进化机制与策略，如混合策略、协同进化和动态进化策略等。第3章介绍多目标粒子群算法，包括基本原理、典型算法、混合算法和交互粒子群算法等。第4章描述除粒子群算法和进化算法之外的其他多目标智能优化算法，主要介绍多目标模拟退火算法、多目标蚁群算法、多目标免疫算法、多目标差分进化算法和多目标分散搜索等。
第二部分为第5-8章，主要介绍了多目标智能优化算法的应用’包括神经网络优化、生产调度、交通与物流系统优化、电力系统优化及其他。第5章描述人工神经网络的多目标优化，主要包括Pareto进化神经网络、径向基神经网络、递归神经网络和模糊神经网络。第6章介绍交通与物流系统优化，主要描述了智能优化算法在物流配送、城市公交路线网络和公共交通调度等方面的应用。

Ⅶ 什么是智能优化算法

群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此，群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式：

Step1：设置参数，初始化种群；

Step2：生成一组解，计算其适应值；

Step3：由个体最有适应着，通过比较得到群体最优适应值；

Step4：判断终止条件示否满足？如果满足，结束迭代；否则，转向Step2；

各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居生物运动步长更新的（如PSO，AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

(7)群智能优化算法理论与应用扩展阅读

优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。

优化思想里面经常提到邻域函数，它的作用是指出如何由当前解得到一个（组）新解。其具体实现方式要根据具体问题分析来定。

Ⅷ 什么是智能优化算法

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。一般，我们会把智能算法与最优化算法进行比较，相比之下，智能算法速度快，应用性强。

Ⅸ 跪求各位数学专业计算机专业高手，列举一下智能优化算法，以及目前最流行的智能优化算法。

智能优化算法有：遗传算法，禁忌搜索，模拟退火，蚁群算法，粒子群优化算法，动态进化等等。学习这些算法主要是用来计算，解决计算机方面的一些NP问题的最佳方法。智能的意思是模拟生物物种的智慧。这个方向的实际应用也很强。只是比较复杂非常难学。