群体智慧在复杂网络认知系统中的涌现——以滇池流域可持续发展为例
复杂网络理论的发展与应用
复杂网络理论的发展与应用随着人们对社会、生态、交通、生物等各类复杂系统的深入研究，人们开始逐渐认识到，很多系统都可以看做是由许多相互关联的个体组成的复杂网络。
复杂网络是由许多节点和链接组成的图形结构，每个节点代表一个个体，链接代表节点之间的相互作用关系。
复杂网络理论是研究复杂网络结构、动力学、统计力学等方面的一门交叉学科，旨在探究节点间的关系给整个系统的性质和行为带来的影响，为人类社会的可持续发展提供理论指导和应用基础。
1. 复杂网络理论的发展复杂网络理论的起源可以追溯到20世纪50年代，当时研究人员就开始探索图形结构的特性和性质，尤其注意到某些网络的规模很大，但是节点之间的链接相对较少，因而不同于传统网络。
这些节点间链接关系的非均匀性，给传统图形结构考虑网络规模和复杂性带来了新的挑战。
直到1998年，Barabasi和Albert两位研究员发现图形结构中的一种重要模型——无标度网络模型，成为复杂网络理论中的里程碑，引起了学术界和产业界的广泛关注。
随着科学技术和社会经济的发展，复杂网络理论逐渐发展成为一个跨学科领域。
不少领域都通过复杂网络理论研究了相应系统的不同特点和规律。
例如，社交网络研究发现，人际关系的网络结构呈现集聚性、反射性和对称性，个体行为和信息传播受限于物理距离和社会影响，而不同类型的人际关系可通过构建多重网络结构分别加以考虑。
生态学家们应用复杂网络理论分析生态系统的物种相互作用关系，发现生态系统中某些物种之间存在紧密依赖的关系，而这些生命共同存在的元素共同构成了稳定的生态系统。
另外，复杂网络理论还在流行病学、金融市场、交通运输、能源系统等诸多领域被广泛应用。
2. 复杂网络的特点复杂网络之所以被称为复杂，是因为它们表现出了许多非平凡的行为和性质。
复杂网络的特点可以描述为：1）无标度：复杂网络在节点度数分布上呈现出幂律分布，少数节点拥有极高的度数，而大多数节点的度数相对较低。
2）小世界：复杂网络中相邻节点之间的平均长度比较短，可以用“六度分离”和“小世界效应”来描述，即“任何两个人之间的距离最多只隔着五个人”。
群体智能算法对复杂网络优化问题求解性能评估
群体智能算法对复杂网络优化问题求解性能评估引言在当今信息时代，复杂网络已成为人们生活和工作中必不可少的一部分。
例如，社交网络、通信网络、交通网络等在我们的日常生活中扮演着重要角色。
然而，复杂网络问题的优化一直是一个具有挑战性的问题。
为了解决这个问题，科学家们开发了一种群体智能算法。
本文将评估群体智能算法在求解复杂网络优化问题时的性能。
群体智能算法概述群体智能算法是一种模仿自然界中群体行为的优化算法。
在群体智能算法中，个体相互合作，通过交流和共享信息来达到集体智能的效果。
典型的群体智能算法包括遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
在复杂网络优化问题中，群体智能算法可以通过优化搜索空间来寻找最优解。
由于复杂网络的搜索空间巨大，传统的优化算法往往不能在合理的时间内找到最优解。
而群体智能算法通过并行搜索和全局信息共享的方式，可以提高搜索效率，并且具有良好的鲁棒性。
群体智能算法的性能评估指标在评估群体智能算法求解复杂网络优化问题的性能时，我们需要考虑以下几个指标：1. 收敛性：收敛性是指算法是否能够在合理的时间内找到接近最优解的解。
我们可以通过观察算法迭代过程中目标函数值的变化来评估算法的收敛性。
2. 全局搜索能力：全局搜索能力是指算法能否在整个搜索空间内找到最优解。
由于复杂网络问题的搜索空间通常非常大，一个好的算法应该具备较强的全局搜索能力。
3. 局部搜索能力：局部搜索能力是指算法是否能在局部搜索范围内找到更优解。
一个好的算法应该具备较强的局部搜索能力，能够快速找到局部最优解并避免陷入局部最优解。
4. 鲁棒性：鲁棒性是指算法对问题输入数据的波动和扰动的适应能力。
在实际应用中，问题的输入数据经常会受到一定的干扰和噪声，一个好的算法应该具备较强的鲁棒性，能够在不同的输入数据情况下保持良好的性能。
性能评估实例为了评估群体智能算法对复杂网络优化问题的性能，我们选择了一个实例问题进行评估。
该问题是利用群体智能算法来优化电力系统中的输电线路配置问题。
群智能优化算法及其应用
群智能优化算法及其应用群智能优化算法及其应用近年来，随着人工智能技术的快速发展，群智能优化算法逐渐受到广泛关注。
群智能优化算法是一类基于集体智慧原理的优化方法，在解决复杂问题方面显示出了独特的优势。
本文将介绍群智能优化算法的基本原理和常见应用，并展望其在未来的发展前景。
群智能优化算法是以模拟生物种群行为为基础，通过模拟自然界的进化、群体行为等原理，来解决复杂问题的一种智能优化方法。
其核心思想在于通过模仿种群智能，集体协同工作，从而获得更好的优化结果。
在群智能优化算法中，最具代表性的方法之一是粒子群优化算法(PSO)。
它的基本思想源于鸟群觅食行为。
在PSO中，每个搜索个体被看作是一个鸟或者粒子。
这些粒子通过不断地调整自身的速度和位置，并通过与其它粒子的信息交流获取更好的解。
通过不断的迭代，最终找到优化问题的全局最优解。
另一个常见的群智能优化算法是蚁群优化算法(ACO)。
蚁群优化算法模拟了蚂蚁找到食物源的行为。
在ACO中，蚂蚁在路径选择时会释放一定量的信息素。
而其它蚂蚁则通过感知和跟随这些信息素来逐渐形成路径，并逐渐寻找到更优的解。
ACO通过模拟蚂蚁的群体智慧，找到问题的最优解。
群智能优化算法在很多领域都得到了广泛的应用。
例如，在电力系统中，群智能优化算法可以用于解决电力调度问题，以提高电力系统的稳定性和效率。
在物流领域，群智能优化算法可以用于优化物流的路径规划和货物分配，以提高物流效率和降低成本。
在机器学习领域，群智能优化算法可以用于参数优化，以提高模型的准确度。
然而，群智能优化算法也存在一些挑战和问题。
首先，算法的收敛速度较慢，需要较长的时间来找到最优解。
其次，算法对参数的敏感性较高，参数的选择对算法的效果有较大的影响。
此外，群智能优化算法的鲁棒性较差，容易陷入局部最优解。
为了克服这些问题，近年来，研究者们提出了许多改进的群智能优化算法。
例如，引入自适应权重、多目标优化等策略，以提高算法的性能。
群体智能是通过模拟自然界生物群体行为来实现人工智能概要
群体智能是通过模拟自然界生物群体行为来实现人工智
能概要
群体智能（Swarm Intelligence，SI），也被称为群体进化或群体思想，是一种基于自然界中生物群体行为的人工智能。
一般来说，群体智能
模拟行为是由多个个体（又称“群体”）的协作所产生的，这些个体通过
相互沟通与分享信息，协同努力以解决复杂的问题，以达到预期的结果。
传统的人工智能系统的一个重要特征是使用“动态规划”和“回溯”
来解决问题。
动态规划是一种前景估计方法，它将问题划分为若干子问题，使用类似“贪心算法”的方法选择最佳的可能子解决方案，最终形成一个
完整的解决方案。
回溯和动态规划类似，但回溯不需要事先分解问题，它
使用模式匹配和表来全面探索所有可能的结果，并找到最佳结果。
群体智能与传统人工智能的重要区别是：群体智能通过模拟自然界中
生物群体的行为来解决问题。
它使用“简单的特性”来实现对复杂任务的
解决，但不是像传统人工智能一样，根据先进的数学方法和算法来解决。
例如，简单的特性包括：随机性、本地化、有效通信、共同学习以及有限
的能力。
群体智能通常使用“群体行为模型”来模拟实际生物群体的行为。
在正大杯研究生组中优秀的获奖题目
在正大杯研究生组中优秀的获奖题目全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：《在正大杯研究生组中优秀的获奖题目》在正大杯研究生组中，涌现出众多优秀的获奖题目，这些作品在各自领域展现出了无限的创新力和卓越的实践成果。
这些获奖题目涉及了各个学科领域，涵盖了多种研究方向，展现出了研究生们的智慧和实力。
下面将介绍一些在正大杯研究生组中备受瞩目的优秀获奖题目。
我们来看一组优秀的科技创新类获奖题目。
在“智慧城市”方面，有研究生团队提出了基于大数据和人工智能技术的城市交通智能管理系统，该系统能够实时监测交通流量、预警拥堵情况，并提供交通优化方案，为城市交通管理提供了重要的决策参考。
在“环境保护”领域，另一支研究生团队提出了基于无人机和传感器技术的水环境监测与保护方案，通过高效获取水质数据和监测水域污染情况，为水环境治理提供了科学依据和技术支撑。
我们来关注一些重要的人文社科类获奖题目。
在“文化传承与创新”方面，一组研究生团队展示了他们对民间传统艺术的深入研究和数字化保护工作，他们利用虚拟现实技术还原古代艺术作品的原貌，让观众可以身临其境地感受传统文化的魅力。
在“社会发展与治理”领域，另一支研究生团队提出了基于大数据和社会网络的舆情监测与危机应对方案，他们开发出了一套舆情监测平台，能够及时发现和应对网络舆情风险，对政府决策和企业管理具有重要的参考意义。
还有一些优秀的跨学科获奖题目也值得一提。
在“健康与生命科学”领域，有研究生团队提出了基于生物信息学和医学影像技术的个性化癌症治疗方案，他们通过分析患者基因组和肿瘤特征，为医生制定个性化的治疗方案提供了重要的参考依据。
在“新材料与新能源”方面，另一支研究生团队研发了一种全新的太阳能电池材料，该材料在光电转换效率和稳定性上有了重大突破，为可再生能源的发展提供了新的可能性。
在正大杯研究生组中，这些优秀的获奖题目不仅展现了研究生们的学术潜质和创新能力，也为相关学科领域的发展和实践应用带来了积极的推动作用。
网络群体性事件的演化逻辑与治理之道
中共云南省委党校学报2021年 第1期网络群体性事件的演化逻辑与治理之道温晓梅 李忠汉（郑州大学 政治与公共管理学院，河南 郑州 450001）摘 要：转型期社会矛盾的凸现和“自媒体时代”的到来共同催生了网络群体性事件，网络群体性事件在起着“安全阀”作用的同时却又威胁着社会稳定和网络秩序，对新时期政府的维稳工作也提出了一大难题。
网络群体性事件具有着不同于现实群体性事件的特征，同时呈现出“刺激性事件产生—网络围观—事件发酵—公权力机关介入—事件平息”的演化逻辑，其中偶有回复现象。
因此，为了预防和抑制网络群体性事件产生的不良影响需要结合各环节多方发力：提升网民媒介素养、健全法律法规、建立预警机制和转变维稳方式等。
关键词：网络群体性事件；演化逻辑；治理中图分类号：D035.5 文献标识码：A 文章编号：1671-2994（2020）01-0086-07DOI:10.13410/ki.ypcscpc.2021.01.011随着互联网发展和“自媒体时代”的到来，我国网民数量迅速增加，根据中国互联网信息中心（CNNIC）第45次互联网报告显示，截至2020年3月，我国网民规模达9.04亿，互联网普及率达64.5%。
①网络赋权环境下的网民群体进行维权和发声的场域由线下逐渐转移到了线上，其所反映出来的社会矛盾更是呈现“井喷”之势，进而形成“一呼百万应”的网民围观态势，网络舆论瞬间聚集发酵，最终演化成了网络群体性事件。
网络群体性事件作为一种新时期的危机形态，蕴含着许多不确定性因素，为我国政府维稳工作也提出了巨大挑战。
党的十九大报告提出要加强互联网内容建设，建立起网络综合治理体系，营造清朗的网络空间。
②因此，我们亟需对以网络群体性事件为代表的网络安全问题进行深入剖析并提出治理之道，这对于维持国家长治久安和互联网空间持续健康发展具有十分重要的现实意义。
一、网络群体性事件的内涵解析网络群体性事件是一个本土概念，它生发于中国特定阶段的网络发展环境之中，是学者收稿日期：2020-11-30作者简介：温晓梅，河南洛阳人，郑州大学政治与公共管理学院硕士研究生。
毕业论文：蚁群算法的研究应用(定稿)-精品【范本模板】
第一章绪论1。
1选题的背景和意义受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。
群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。
群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。
当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。
群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。
在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。
它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。
群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。
可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。
由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。
因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。
随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，当前存在的一些群体智能算法有人工神经网络，遗传算法，模拟退火算法，群集智能,蚁群算法,粒子群算等等。
群体智慧--复杂网络上的最佳共识形成
Xiaofan Wangxfwang@SOCIAL LEARNING IN COMPLEX NETWORKSWhat is social learning?(Consensus on the true state)Our recent researches(Pinning, Similarity ‐based, Chaos)Social learning algorithms(Bayesian +Consensus)我的在线历程20002005200620102011汪小帆老师90关注4761粉丝¾极度不均匀：¾并非很社会：¾高度同质化：¾两步信息流：¾不同生命期：人肉搜索为何百发百中？教育医疗等却为何如此难以形成最佳共识？围脖上的意见领袖对粉丝的影响力有多大？热门话题、名人堂。
群体智慧：大众比精英更聪明！Galton, Nature, 1907¾Private signals¾Network structure¾Update rules ObservingCommunicatingUpdating BeliefsSocial Learning Process123一致性：能否形成共识？最优性：是否最佳共识？可控性：能否引导共识？Case study: Who is singing?State space True state Private signalLikelihood functionNetwork structure ,,0()1,()1i t k i t k kμθμθ≤≤=∑,(*)1i t μθ→Belief{}12,,,n θθθΘ=L *θ∈Θi ts(|)1i sl s θ=∑(,)G V E =Bayesian Learning ：A Single Agent Case()t →∞*()1Pt μθ→11111(|)()()(|)()t t t t t t l s s m s θμθμθμθ+++++=Observationally equivalent statesAgent i is called an indiscriminative agent*:,(|)(|)for all i i ii i il s l s s S θθθθθ∗∃∈Θ≠=∈¾Each agent should know the global structure of the network ¾Each agent tries to deduce the information of every other agentBayesian Social Learning: Network CaseComputation burden + high complexity (|)()(|)()l s s m s θμθμθ=人肉搜索有效克服了这两个困难！Consensus,1,,()()ii t ii i t ij j t j N a a μθμθμθ+∈=+∑（）,,()i t j t μθμθ−→（）0,()i t μθ→0,(*)1i t μθ→θ∀∈Θθ∀∈Θ*θθ∀≠Social Learning = Best ConsensusConsensus AlgorithmConsensus,,01()i t j jN μθμθ→∑（）Consensus,1,,()()ii t ii i t ij j t j N a a μθμθμθ+∈=+∑（）,,()i t j t μθμθ−→（）0,()i t μθ→0,(*)1i t μθ→θ∀∈Θθ∀∈Θ*θθ∀≠Social Learning = Best ConsensusConsensus AlgorithmConsensus,,01()i t j jN μθμθ→∑（）Consensus,1,,()()ii t ii i t ij j t j N a a μθμθμθ+∈=+∑（）,,()i t j t μθμθ−→（）0,()i t μθ→0,(*)1i t μθ→θ∀∈Θθ∀∈Θ*θθ∀≠Social Learning = Best ConsensusConsensus AlgorithmConsensus,,01()i t j jN μθμθ→∑（）Consensus,1,,()()ii t ii i t ij j t j N a a μθμθμθ+∈=+∑（）,,()i t j t μθμθ−→（）0,()i t μθ→0,(*)1i t μθ→θ∀∈Θθ∀∈Θ*θθ∀≠Social Learning = Best ConsensusConsensus AlgorithmConsensus,,01()i t j jN μθμθ→∑（）θ∀∈ΘBayesian vs. ConsensusConsensus/SynchronizationBayesian LearningN e t w o r k C o m p l e x i t yJust average, but not necessarily true!Demand strict!Boundedly RationalLearning We s e e k,ij t j N μθ∈∑（）,1()i t μθ+=θ∀∈Θ,11,()(|)()i i i t t i t i t m s l s θθμθ++∈Θ=∑BayesianConsensus1,,1(|)()()i i t i t ii t t l sm s θμθ++iia ija+Bayesian+ Consensus(e) There is no other state that is observationally equivalent to the true state from the point of all agents in the network. The Wisdom of Crowds(a) The social network is strongly connected ;(b) All agents have strictly positive self-reliances ;(c) There exists an agent with positive prior belief on the true state;*,()1i t μθ→1,1,,,1(|)()()()ii i t i t ii i t ij j ti j N i t t l s a a m s θμθμθμθ++∈+=+∑（）θ∀∈ΘOur recent works1.Uninformed agents:those who can’t observe theirprivate signals;2.Similarity-based communication:two agentsare neighbors only if they have similar beliefs;3.Chaos in social learning with multiple truestatesUninformed agents Remark:Jadbabaie’s model Consensusl n=0l=Informed agents 1,1,,,1(|)()(),1,2,,()i i i t i t ii i t ij j t i j N i t t l s a a i l m s θμθμθμθ++∈+=+=∑L （）,1,,()(),1,,i i t ii i t ij j t j N a a i l n μθμθμθ+∈=+=+∑L （）(e) There is no state that is observationally equivalent to the true state from the point of all informed agentsin the network.Suppose that(a) The social network is strongly connected ;(b) There exists at least one informed agent and all self-reliance of informed agents are strictly positive;(c) There exists at least one agent with positive prior belief on the true state;,(*)1i t μθ→In a power-law network with tunable exponent2.1γ=10γ=Heterogeneous HomogeneousN=1000, two states, two signals {H, T}Prior beliefs: uniform distribution in [0,1], a ii =0.5Similarity Breeds Connection: Homophily Principle in Sociology{},,():i j t i t N t j V r μμ=∈−≤()()()()()1,1,,(),1|1()i i t i t i t j t i j N t i i t t p s N t m s θμθμθμθ++∈+⎛⎞=+⎜⎟⎜⎟⎝⎠∑Neighbors of agent iUpdate ruleSocial learning with similarity-based communication Confidence radiusr = 0.3r = 0.1r = 0.02容忍差异才能一致N=100, 20 discriminative agents, 80 indiscriminative agentsTwo states, two signals {H, T}Prior beliefs: random distribution in [0,1]Originally connectTight and Loose Cultures:A 33-Nation StudyIf one were to order all mankind to choose the best set of rules in the world, each group would, after due consideration, choose its own customs; each group regards its own as being the best by far. ---HerodotusScMichele J. Gelfand, et al.ience27 May 2011:Vol. 332 no. 6033 pp. 1100-1104The Wisdom of CrowdsThe Wisdom of CrowdsIndiscriminative agents2r 2r Feasible regionBelief update without losing old neighbors Connectivity preserve strategyConnectivity preserveDifferent communities might have different underlying true statesThree states Two signals {H,T}Prior beliefs: 1/3{}123,,θθθ2(|)l s θ1(|)l s θBelief evolution of agents in group A 1Belief evolution of agents in group A 1Belief evolution of agents in Group A 2Belief evolution of agents in Group A 20.33500.33380.1481Group 20.19370.30190.1999Group 1 State 3State 2State 10.92360.73200.7251GroupWhat’s next?•New adaptive social learning model •Methods for misinformation dynamics •Models for belief manipulation……Xiaofan Wang Shanghai Jiao Tong Universityxfwang@。
一种新型的群智能优化技术的研究与应用麻雀搜索算法
一种新型的群智能优化技术的研究与应用麻雀搜索算法一、本文概述随着科技的不断进步和应用领域的日益拓宽，群智能优化技术已成为解决复杂优化问题的重要工具。
群智能优化技术模仿自然界中生物群体的行为特性，通过个体间的协作和信息共享，达到全局最优解的搜索。
近年来，群智能优化算法在众多领域，如机器学习、函数优化、路径规划等，均取得了显著的成果。
本文旨在介绍一种新型的群智能优化技术——麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA），并探讨其原理、特点、实现方法以及在各类实际问题中的应用。
麻雀搜索算法作为一种新兴的群智能优化技术，结合了自然界中麻雀群体觅食行为的智能特性，通过模拟麻雀群体中的信息交流、合作和竞争机制，实现高效的全局搜索和局部寻优。
该算法在求解复杂优化问题时展现出独特的优势和潜力，为解决多模态、非线性、大规模优化问题提供了新的思路和方法。
本文首先对麻雀搜索算法的基本原理和核心思想进行详细阐述，包括其灵感来源、数学模型、关键参数和操作流程等。
通过对比实验和案例分析，探讨麻雀搜索算法在不同优化问题中的性能表现和适用范围，验证其有效性和优越性。
结合实际应用场景，介绍麻雀搜索算法在工程优化、路径规划、机器学习等领域中的具体应用案例，展望其未来的发展前景和研究方向。
二、麻雀搜索算法的基本原理麻雀搜索算法是一种新型的群智能优化技术，它借鉴了自然界中麻雀群体的行为特性，通过模拟麻雀在觅食、飞行和社交过程中的智能行为，实现了高效的搜索和优化功能。
该算法的基本原理主要包括以下几个方面：群体智能与个体行为：麻雀搜索算法充分利用了群体智能的概念，即多个麻雀个体通过相互协作和信息共享，共同寻找最优解。
每个麻雀个体在搜索空间中独立行动，并通过与其他个体的交互，不断更新自身的位置和状态。
信息素与引导机制：算法中引入了信息素的概念，类似于自然界中动物留下的气味标记。
麻雀通过感知周围环境中的信息素，来判断食物来源或其他麻雀的位置。
计算机科学中的群智能算法及其在社会网络中的应用
计算机科学中的群智能算法及其在社会网络中的应用随着计算机技术的不断发展和应用，越来越多的领域开始涉及到了人工智能、机器学习等方面的内容。
而其中一个比较重要的领域就是群智能算法。
它在社会网络中有着广泛的应用，可以帮助人们更好地处理和分析大量的数据，从而为社会的发展和进步做出更多的贡献。
一、群智能算法的基本概念群智能算法是基于群体行为和协作的智能计算方法。
在这种算法中，每一个个体都可以利用自己的经验和知识，与其他个体进行交流和协作，从而共同完成一个复杂的任务。
群智能算法主要包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法、人工免疫算法等。
它们都具有一定的优点和特点，在实际应用中可以根据情况进行选择和运用。
二、群智能算法在社会网络中的应用1. 社交网络数据分析随着社交网络的不断增多和扩展，社交网络的数据也越来越庞大。
而对于这些数据的分析和处理，早已超出了人类的能力范围。
这时候，群智能算法就能够发挥它的作用了。
可以通过群智能算法，对社交网络中的数据进行提取和分析，从而得到更有价值的结果。
2. 网络安全与防御在当今社会，网络安全问题已经成为了一个热门话题。
而群智能算法在网络安全与防御方面也有着广泛的应用。
比如可以通过蚁群算法和遗传算法等，对网络中的漏洞和攻击进行预测和防御，从而降低网络被攻击的可能性。
3. 自然语言处理自然语言处理是一个相对较新的领域。
而群智能算法也可以在这个领域中发挥作用。
通过粒子群优化算法等，对自然语言进行分析和处理，提升语言处理的效率和准确率。
三、群智能算法的进一步研究虽然群智能算法已经在很多领域中得到了广泛的应用，但是在一些新领域中，还可以进行更深入的研究和应用。
比如，在医疗领域中，群智能算法可以帮助医生进行医学诊断和治疗方案的制定。
通过对医疗数据的分析和处理，医生可以更加科学地进行医疗决策，为病人提供更好的治疗方案。
另外，在智能自动化领域中，群智能算法也有着广泛的应用前景。
通过对机器和设备进行智能控制，可以大大提高智能自动化的效率和准确率，为人们提供更好的服务。
融合群体智能策略的AI链在大坝防汛抢险知识推理中的应用
２０２３年９月水 利 学 报ＳＨＵＩＬＩ ＸＵＥＢＡＯ第５４卷 第９期文章编号：０５５９－９３５０（２０２３）０９－１１２２－１１收稿日期：２０２３－０４－０４；网络首发日期：２０２３－０８－１５网络首发地址：ｈｔｔｐｓ：??ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ?ｋｃｍｓ?ｄｅｔａｉｌ?１１．１８８２．ＴＶ．２０２３０８１４．１３３８．００４．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金项目（７２２７１０９１）；河南省科学院科技开放合作项目（２２０９０１００８）；华北水利水电大学硕士创新能力提升工程项目（ＮＣＷＵＹＣ－２０２３０９１）作者简介：杨阳蕊（１９８２－），博士，讲师，主要从事自然语言处理研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｙａｎｇｙａｎｇｒｕｉ＠ｎｃｗｕ．ｅｄｕ．ｃｎ融合群体智能策略的ＡＩ链在大坝防汛抢险知识推理中的应用杨阳蕊１，朱亚萍１，陈思思１，刘雪梅１，２，李慧敏３（１．华北水利水电大学信息工程学院，河南郑州 ４５００００；２．黄河流域水资源高效利用省部共建协同创新中心，河南郑州 ４５００００；３．华北水利水电大学水利学院，河南郑州 ４５００００）摘要：防汛抢险知识（实体、关系）是防汛抢险业务知识图谱的重要组成部分。
防汛实体间关系错综复杂分布在无结构文本中，而可利用文本数量过少和文本质量偏低为该领域知识抽取工作带来了挑战。
为此本文提出使用大型语言模型ＬＬＭ（ＬａｒｇｅＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌ）进行大坝防汛抢险知识推理的思路。
基于ＬＬＭ设计防汛实体抽取器、防汛实体知识解析器以及防汛实体间关系决策器三个子模块，设计一系列有效任务提示，并将其链接形成人工智能ＡＩ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）链。
通过ＡＩ链中提示与ＬＬＭ实时交互逐步完成防汛知识推理任务。
同时设计群体智能策略提高防汛实体间关系推理的可靠性。
将本文提出的知识推理方法与现有方法进行对比，实验结果表明本文设计的ＡＩ链可有效提升ＬＬＭ进行实体间关系推理的准确率，验证了ＡＩ链和群体智能策略的有效性。
让生态系统的“脉搏”重新起跳——记云南大学资源环境与地球科学学院教授张虎才
让生态系统的“脉搏”重新起跳——记云南大学资源环境与地球科学学院教授张虎才
本刊记者 赵 玲 □ 王 辉
还肩负着调节气候、维持区域生态环
境稳定的重要功能。
“从某种意义上
讲，河流可以看作是生态系统的‘血
管’，而湖泊就犹如起搏、连接这个系
统血管的‘脉搏’。
一旦‘脉搏’出现问
题，就可能会影响能量的输送，进而导
致整个机体的崩溃。
”张虎才说，“湖
泊的作用比其呈现出来的要大得多，举
例来说，昆明‘春城’的称号就离不开
滇池的气候平衡功能。
如果有朝一日张虎才（中）与外国学者和同事在湖泊治理现场交流
懈努力。
(完整word版)充分理解涌现性
充分理解涌现性，慎重对待转基因该文发表于《科学家》12月刊（总第2期），pp88-89】尽管涌现性的概念并不算复杂，但我们还是先从几个例子开始解释。
1.从三个例子到涌现概念蚁群的组织性。
我们知道，单只蚂蚁的能力是相当有限的，难于完成复杂的任务。
但是，当蚁群作为一个整体时，则能完成许多惊人的任务，比如可以建筑山丘，也可以毁掉一座大坝。
因此，当蚂蚁协同工作时，其行为就发生了质的变化。
单只蚂蚁的行为是不定的、随机的，但是成千上万只蚂蚁的随机行为所表现出的总体效果则是确定的。
虽然它们个体分别完成特定的任务，但同时也协同其他蚂蚁共同来完成一个总任务。
例如，一只蚂蚁发现了食物，就会分泌少量的激素吸引其他的蚂蚁，当这些被吸引过来的蚂蚁到达同样的食物源时，也会分泌同样的物质。
大量流浪的蚂蚁迅速聚集成一个看似有组织的直线，迅速到达最近的食物源。
蚂蚁的组织性，只有当系统作为一个整体运行时才可能出现，而此时个体行为彼此得到加强，这就是一种涌现性（也简称“涌现”）。
大脑是如何工作的？人脑中没有任何一个单一神经元拥有复杂的功能，如自我意识、希望或骄傲的情绪。
但是，神经系统中各神经元的组合产生了复杂的人类情绪，如恐惧和快乐，但其中没有任何一个方面可归因于单个神经元。
虽然我们目前对人类大脑涌现性所产生的机制还并不十分清楚，但大多数神经生物学家认为，大脑各部件之间的复杂关联会产生一个只属于总体的特质，这也是一种涌现性。
城市和人类社会。
一个城市范围中的人口往往会发展出相似的经济或社会活动，并逐渐特化成专门的功能区域。
在没有任何区域法规控制的活动中，一个人在特定地点的特定活动中所做的决定，往往是相似的或者互补的，这使得整体运行更可行。
比如，一个人先在一条街开了一个剧院，那个地区就有更多的人光顾而开展更多的文化活动，然后吸引更多的艺术家，甚至有人开办了学校，逐渐发展成一个文化区。
本来并没有任何一个人决定在那里发展成一个文化中心的，但人类的各自兴趣汇集起来就产生了这么一个地盘，这更是一种涌现性。
基于CAS_理论的网络社群知识涌现机制及管理启示
沈阳师范大学学报社会科学版第四十六卷收稿日期：圆园22原03原19基金项目：辽宁省教育厅科学研究基金项目（WJC2020-06）作者简介：金福，男，辽宁阜新人，沈阳师范大学教授，管理学博士，硕士研究生导师，主要从事公共政策决策仿真、组织数据治理、数字经济及创新管理研究；王媛媛，女，陕西西安人，沈阳师范大学管理学硕士研究生，主要从事网络知识计量与创新管理研究。
基于CAS 理论的网络社群知识涌现机制及管理启示金福，王媛媛（沈阳师范大学管理学院，辽宁沈阳110034）摘要：基于Folksonomy 知识组织模式中领域知识群落自组织状态下的知识衍生、交叉、融合等问题的研究，选取时间变量探索领域知识系统的复杂网络知识涌现条件，揭示领域知识系统涌现规律具有重要意义。
研究结果表明：社群自组织系统的知识涌现动力机制可视为标注行为、Hub 涌现和结构多元三主体间螺旋式上升、相互协同共进的自适应过程，社群自组织系统是一个复杂自适应的知识系统，只要社群领域知识系统满足多元化要素频繁相互作用，对外部环境进行信息的自组织与自适应动态交换，领域知识系统中的要素就会由无序向有序衍生，最终形成有序的协同状态产生知识涌现。
关键词：知识社区；Folksonomy；网络社群知识；知识涌现；自组织系统；复杂网络系统中图分类号：G203文献标识码：Ａ文章编号：1674-5450（2022）04-0067-07一、引言（一）研究背景及问题引出随着复杂网络分析理论与技术的引入，社群知识间纷繁复杂的非线性交互关系得以揭示，目前已积累了较多相关领域的研究成果。
关于以Folksonomy 为视角探索其知识网络特征及发展规律的研究，Nair V 等人基于相似性和中心性的计算，构建了Folksonomy 模式中潜在的层级模型，以此揭示“平层型”表象下的知识层级结构[１]。
Schmitz 等研究发现Folksonomy 模式下的知识组织会受到标签内潜在的知识关联的影响[２]261。
群智能优化算法及其应用
群智能优化算法及其应用引言：随着科技的不断发展，对于复杂问题的求解需求也日益增加。
而传统的优化算法可能在解决这些复杂问题时面临困境，因此，群智能优化算法应运而生。
群智能优化算法又被称为Swarm Intelligence (SI) 算法，它是一种模仿生物群体行为的优化算法，能够通过群体协作完成复杂任务的求解。
一、群智能优化算法的基本原理群智能优化算法的基本原理源于生物群体的行为模式，例如鸟群、蚂蚁、鱼群等。
这些生物群体在多年的进化中发展出了一些复杂的协作行为，而群智能优化算法正是借鉴了这些行为模式。
群智能优化算法通过定义每个个体的行为规则，并通过个体之间的信息交流和调整来实现任务的优化。
群智能优化算法的核心是个体之间的信息交流和共享，这种交流和共享可以通过多种方式实现，例如直接交流、间接交流、光信息等。
在个体之间交流和共享信息的过程中，通过不断修正个体的行为规则和策略来提高整个群体的性能和适应性。
二、常见的群智能优化算法1. 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）蚁群算法是一种基于蚂蚁采食行为的群智能优化算法。
在蚁群算法中，蚂蚁会留下一种信息素来标记它们走过的路径，而其他蚂蚁会根据这些信息素的浓度选择路径。
通过不断的迭代和信息素更新，蚂蚁群体将逐渐找到一条最优路径。
2. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的群智能优化算法。
在PSO中，将待优化问题映射为一个个体在解空间中的搜索问题，每个个体被称为粒子。
粒子通过学习自己和群体最优解的方式，不断调整自己的位置和速度，以达到求解最优解的目标。
3. 人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）人工鱼群算法是一种模拟鱼群觅食和追逐行为的群智能优化算法。
在AFSA中，每个人工鱼个体都有自身的属性和行为规则，它们通过交互和个体行为的调整来寻找最佳解。
基于群体智能的软件开发
开源软件社区
利用互联网将软件开发中的具体任务或技术问题公开发布 以金钱为激励，吸引大量的个体去执行这些任务、解决特 定的问题、或对其它个体的工作成果进行评估
基于互联网群体智能的软件开发
若干形态 应用程序商店
Application Store
基于众包的软件工程
Crowdsourcing-based SE
乐高公司充分利用客户群体的设计和评判能力，设计出了畅 销的拼插玩具
生物学研究中,研究人员通过一款游戏软件让大量玩家通过互 联网将其个体游戏活动与专业的生化实验活动相关联，成功 进行了关于RNA分子折叠的计算密集型问题的求解
人们也将这种利用互联网群体解决问题的方式 称为 众包（Crowdsourcing）
从微过程角度观察开发活动： 项目在完成实际开发任务时所 采用的微模式，展开个案深度研究 和大样本广度研究
质量 保障
开源 软件 过程
开源 软件 数据
数据组织和分析方法： 海量，多源，个体数据之间具有 内在逻辑联系、且存在大量缺失、 噪声和不确定性等
周明辉：自然科学基金重点项目（2015年启动）
参与者行为模式发现
– 流动性：个体之间要传递一些信息、想法、情 绪，要有互动
– 多样性：个体要做出独立的判断来保证独立性， 从而确保整个系统的多样性
群体的目标性：软件开发
设计机制激发参与者的 能动性，实现群体目标
机制设计之环境激发效应
通过环境激发效应形成的 蚁巢 蜂巢
环境激发效应
群体共享 公共环境 个体探索 改变环境 行为互相 形成正反馈 群体协同 自然形成
互联网与群体的互联
在互联网环境下 个体之间低成本、大规模、即时地交互成为一种基础设施 个体在信息获知方面展现出高度的平等性
涌现原理的名词解释
涌现原理的名词解释涌现，作为一个新兴的概念，在科学、哲学和社会科学等领域引起了广泛的关注。
涌现原理指的是在复杂系统中，当大量简单个体相互作用和连接时，系统整体的行为和性质会出现新的、不可预测的特征。
本文将对涌现原理进行详细解释，深入探讨它的定义、产生机理和所涉及的领域。
一、涌现的定义与基本概念涌现一词来源于拉丁语的现象，意为“浮现而出”。
涌现原理是指在一个系统中，个体之间的相互作用和连接导致了整体系统呈现出新的性质和行为，这些性质和行为不能简单地归结于个体的特征或规律。
换句话说，涌现是系统整体产生了超出个体之和的特点或现象。
涌现并不是完全无序或随机的，它是由个体和个体之间的相互关系所引发的，这些关系可能是复杂的、非线性的，而且往往受到环境和外部条件的影响。
因此，涌现研究的一个重要任务就是通过探究个体之间的相互作用机制，揭示系统整体性质产生的规律和原因。
二、涌现的产生机理涌现现象的产生机理涉及多个因素和层面，比如个体行为、系统拓扑结构、信息传递和新陈代谢等。
以下是几个常见的涌现机理：1. 自组织性：当个体相互作用形成一个自适应的“规则集合”时，系统可呈现出比个体更加复杂的行为。
这种自组织性往往起源于简单的局部规则和相互作用，通过反馈循环逐渐建立系统整体的稳定性。
一些自组织系统的例子包括蚁群、鸟群和细胞自动机等。
2. 达成一致：当个体之间的相互影响和调控导致整体行为逐渐趋于一致时，就出现了涌现现象。
这种一致可以是时间上的同步、空间上的排列或共同的目标追求。
典型的例子包括心跳同步、鱼群游动的排列和社会共识的形成等。
3. 破缺平衡：涌现还可以发生在系统从一种平衡状态转变为另一种平衡状态的过程中。
这种转变可能是由外部扰动、内部累积和系统复杂性等因素引起的。
系统在响应这些变化时可能表现出不可预测的突变、相变或新的状态。
三、涌现的学科与应用领域涌现原理涵盖多个学科和领域的研究，其中包括物理学、生物学、社会学、经济学和计算机科学等。
基于复杂网络理论的生态网络优化——以济南市为例
基于复杂网络理论的生态网络优化——以济南市为例陈雨如;黄文澜;唐雅兰;陆东芳【期刊名称】《山东林业科技》【年(卷),期】2024(54)2【摘要】城市的快速发展导致部分区域生境质量下降,斑块破碎化程度加深。
通过构建生态网络可以促进城市生境物质能量流动,提升城市生态系统服务功能。
本研究以济南市为研究区域,运用MSPA分析土地利用数据提取出生态源地,通过构建综合阻力面结合Linkage Mapper工具识别生态廊道构建济南市生态网络。
并运用电路理论识别生态节点进一步完善生态网络。
其次,将生态节点抽象为点,廊道抽象为边,将重力模型计算的廊道间引力作为边权导入Gephi中进行拓扑指标度、介数中心性计算。
通过边权与度计算生态节点权重,运用权-度相关性理论对生态网络进行增边优化,并对优化前后的生态网络进行不同攻击模式下的鲁棒性分析。
结果显示济南市生态网络由36个生态节点与42条生态廊道构成,主要分布在中南部地区。
对济南市生态网络进行优化,共增加6个生态源地,3个踏脚石,12条生态廊道。
优化后的生态网络连接鲁棒性明显增强,网络的稳定性与连通性都有所提升。
【总页数】8页(P37-44)【作者】陈雨如;黄文澜;唐雅兰;陆东芳【作者单位】福建农林大学风景园林与艺术学院【正文语种】中文【中图分类】X321【相关文献】1.基于复杂网络理论的编队电磁兼容网络优化2.基于复杂网络理论的区域生态空间网络格局及稳定性测度——以长三角地区为例3.基于复杂网络理论的突发公共卫生事件社会参与现状分析——以新冠肺炎疫情为例4.基于复杂网络理论的生态空间优化——以松花江流域为例5.基于复杂网络理论和电路模型的酒泉市生态网络优化因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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体在 Ｉｔ ｔ 台发表 代表性见解 ，从 而就会 发生群体 中个 ｎ ｍｅ平 ｅ 体与个体 的交互 ， 或者不 同群体 中个体 之间的交互 。 而个人
的行 为 和判 断又 不 同程 度地 影响着 周 围每个人 的思维 和判 断 。在这种信 息交互过程 中，关于 问题 的探讨 会不断地深层 次化 ，个 体之间 、群体 之间彼此检验 。这 些探讨对话通过 网 络计算机记 录下来 ，不仅拓展和丰 富了个人和群体知识 ， 并
２ １年 ５ ００ 月
科
技
进
步
与
对
策
Ｖｌ ．７ＮＯ．Ｏ ０ ２ １ １ Ｍ ａ ． ０１ ｙ２ ０
Ｓｃｅ ｅ＆ Ｔｅ ｈ ｏｌｇ ｒ ｇ ｅｓ ｎ ｌｃ ｉｎｃ ｃ ｎ ｏ ｙ Ｐ ｏ ｒ ｓａ ｄＰｏ ｉｙ
群体 智慧在复杂 网络认知系统 中的涌现
以滇池流域可持续发展为例
中图分类 号 ：０ １ Ｆ ６． ５ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １ ７ ４ （０ ０ １－ ０ ０ ０ １０ — ３ ８２ １）０ ０ ２ — ３
每 关 于滇池流域可持续发展 管理的研究 ，多年来 ， 从管 理 形 式 ，每一个节点表示专 家讨 论 的一个论题 ， 一个 节点都 某一论题对其 它论题的 角度 来切 人 的研 究相对 从技 术角 度切入 的工程 措施研 究来 有 相应的见解数量 和质量的属性值 ；
22分析计算设关键词语pt的见解响应数量属性值为pt见解响应质量属性值为pt所有属性值的初始化值为ptqt表示关键词语pt响应或评价了关键词语qt用以下迭代公式来计算各个关键词语的两种属性值qtptptqt以下按照以上迭代公式迭代更新每个有向认知图中每一个节点的两个属性值
第 ２ 卷 第 ｌ 期 ７ ０
（ ６ 一 １ ３） ９
第 １ ０期
赵
芳 ，李 林 红 ：群 体 智慧 在 复 杂 网络 认 知系 统 中 的 涌现
２ １
（ 滇池治理（ ） ） ２ ８ ＼
— — — — — — —
—
２ 应 用 链 接 结 构 分 析 方 法 定 量 分 析
２１ 链 接 结构 分 析 方 法 ．
１１ 专 家 群 体 认 知 关 键 词 语 ．
检索学术论 文数 据库 ， 搜集 并阅读有关滇池 流域的专家 键词语 的引用次 数（ 利用专家文献 中观点之 间引用关 系） 。关
图 １ 专 家 认知 属性 图
文献近 ７ ０篇 ， 中整理 出 ６ 从 Ｏ多个关键词语 ， 记录每个关 １２ 政 府 群体 认 知 关 键 词 并 ． 利 用 Ｉｔｍｅ 平台 ，检索 到有关 滇池的政府文件 ４ ｎｅ ｔ ０个 ，
说是 微不足道 的 … 。 网络 的发 展为我们 进行滇池 流域可持 响应或者评价用有 向边 表示 。 这是一个具有 因果关 系的网络 续发展 管理提供 了丰 富的一手 资源 。在这一 网络 系统 中 ， 某 结 构 。本文选取 众多有 向图中的一个 为例进行研究 。注 ：以
些人提供 了关 于滇池流域 的某些 主题 ， 就会有 更多的参与群 数 字作为关键词代号 ，方便 后面计算 。
赵 芳 ，李林红
ｆ 昆明理 工大学 管理 与经济学院 ，云 南 昆明 ６ ０ ９ ） ５０ ３
摘 要 ： 基 于 飞速 发 展 的 网络 信 息 技 术 ，拓 展 了综 合 集 成 研 讨 厅 ；针 对 滇 池 流 域 可持 续 发 展 问题关键 词 ，并对 它们之 间的 关 系进行 了逻辑 结构分析 ，从 定性到 定量描述 出这种群
体认 知 智慧的 涌现现 象。采 用 了链接 结构分析 算法 ，从 由庞 大观点 构成 的复杂体 系中提 炼 出深层 次群体 智 慧。创新 了关 于社会 问题 群体 智慧挖掘 的 思路 ，研 究成果有 益 于促进 政府相 关部 门针对 滇池流域 可持 续发
展 问题 的决策 的科 学化 、 民主化 。 关键 词 ：群体 智慧 ；复 杂 网络 ；系统 涌现 ；链接 结构分 析算 法 ；滇 池河流域 ；可持 续发展
键词语有滇池流域（０ 、社会机制（５ 、流域环境（７ 、富营 得 到关键 词 ３ ７） ２） ２） ０余个 ，记 录其 出现 次数 。这些关键词语 即为 养化 （４ 、水资源管 理（８、公众参 与（６等 。通过 对专家的 政府需要解 决的问题 ，它们之 间具 有层次关系 。关键词有 截 ３） ２） １） 学术 论文进行逻辑研究 ，找出关 键词语之 间的相互 关系 ，可 污工程（７ 、资金 问题（） 农村 面源污染（５、管理体制（６ ２） ９、 １） ２）
用定 性方法绘成认知有 向属性 图 。 专家认知互动关 系是 网络 等 。在诸 多有向图 中选取一个作 为研究对象 。
收稿 日期 ：２ ０ — ６ ０ ０ ９０－ １
基金项 目： 国家 自然科 学基金 项 目（ ７ ３ ０ ） ７ ６ ０ ３ ；云 南省 自然科学基金项 目 ２ ０ Ｇ ３ Ｍ） ０ （ｏ ７ ０ ３ 作者简介 ： 赵芳（９ ２ ） 女 ， １ ８－ ， 山西寿阳人 ， 昆明理 工大学 管理 与经济学院硕士研 究生 ， 究方向为信息管理及 可持 续发展 ； 研 李￣ 男，云 南昆明人 ，昆明理工 大学管理 与经济 学院教授 、硕士生导 师，研 究方向 为信 息管理及 系统仿真 。
且这种逐 步规范的研讨过程也成 为知识和智慧产生 的过程 ， 即知识和智慧 的涌现。
环境 意 识
—
、 ／
竺
／———、 ＼
］ ／ — 一 一
富营养化 （４ ３）
—
蓝藻水华控制 （） ５ ）
７
（水资源管理（ ） ２ ６
雨径 （ ） ／ 流 ８ ）
１ 获取 三个群体 认知关键 词语
规划设 汁 ｆ） ７
／＜
、
截污导流ｆ ）、 ２ ） ７
１ —— 、 — ——
１９ ９ ８年 ，美 国康 奈尔大学 教授 Ｊｎ Ｍ ．Ｋｌ ｎ ｅｇ提出 ｏ ｅ ｂｒ ｉ
Ｗｅ 上 存 在 大 量 的 Ｈ ｂ 页 面 ，这 种 页 面 不 但 含 有 许 多 ｂ ｕ Ｏｕ．１ ｋ链接（ ｔ ｉ ｎ 出链 接） 并且这些链 接趋 向于 与同一个 主题 ， 相 关。 就是说 ， ｂ页面是指 向相关 主题页面 的一 个中心 。 也 Ｈｕ