群智能算法

智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.1 群智能算法概述
6.1.2 群智能的概念
3. SI的核心思路——“Mind is social”
认为人的智能是源于社会性的相互作用，文化和认知是 人类社会性不可分割的重要部分，这一观点成为了群智 能发展的基石。
4. SI的意义和发展前景
群智能的思路，为在没有集中控制且不提供全局模型的 前提下寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础
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6.1 群智能算法概述
6.1.2 群智能的概念
2. 定义SI的五条基本原则（by Mark Millonas 1994)
Proximity Principle: 群内个体具有能执行简单的时间或 空间上的评估和计算的能力。
Quality Principle: 群内个体能对环境（包括群内其它个 体）的关键性因素的变化做出响应。
群智能已成为有别于传统人工智能中连接主义和符号主 义的一种新的关于智能的描述方法。
智能计算方法与应用
6.1 群智能算法概述
6.1.3 群智能算法的分类 广义的群智能算法包括：
粒子群算法：模拟鸟群觅食行为 蚁群算法：模拟蚁群觅食行为 免疫算法：模拟生物免疫系统工作机理 细菌觅食算法：模拟大肠杆菌觅食行为 混合算法：多种群智能算法的结合
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6.2 粒子群优化算法
•6.2.1 粒子群算法概述 •6.2.2 基本粒子群算法 •6.2.3 改进粒子群算法
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6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群算法概述
1. 粒子群算法的起源
粒子群优化算法源于1987年Reynolds对鸟群社会系统 boids的仿真研究，boids是一个复杂适应系统。在 boids中，一群鸟在空中飞行，每个鸟遵守以下三条规则：
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6.1 群智能算法概述
6.1.4 群智能算法与进化计算的异同
SI与EC的相同点 都研究个体与群体的关系 都存在个体之间的信息传递 都是为了解决实际问题，而非单纯的模拟自然现象 都属于随机搜索算法
SI与EC的不同点 SI模拟的是个体之间的协同作用，而EC模拟的是适者生 存的自然选择机制。
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6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群算法概述
3. 粒子群算法的产生背景（一）：复杂适应系统（CAS）
CAS是指其内部的成员(Agent)能够通过与其他成员以 及外界环境的交流，并根据学习经验调整自身的结构和 行为，进而实现整个系统的演变和进化的系统
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智能计算方法与应用
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智能计算方法与应用
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6.1 群智能算法概述
6.1.1 生物群体行为的启示 “群众的力量是伟大的”
鸟群通过协作进行捕食
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鱼聚集成群可以有效的逃避捕食者
6.2.1 粒子群算法概述
2. 粒子群算法的提出
粒子群算法最早是由美国的社会心理 学家Kennedy和电气工程师 Eberhart于1995年提出，他们在 Reynolds的工作基础上引入了食物要 素，进一步模拟了鸟群飞行觅食的行 为，并发现该方法可以应用于复杂全 局寻优问题的求解。 粒子群优化算法的英文为“Particle Swarm Optimization”，通常缩写 为PSO
• 1）避免与相邻的鸟发生碰撞冲突；
• 2）尽量与自己周围的鸟在速度上保持协调一致；
• 3）尽量试图向自己所认为的群体中靠近。
仅通过使用这三条规则，boids系统就实现了非常逼真的 群体聚集行为，鸟成群地在空中飞行，当遇到障碍时它 们会分开绕行而过，随后又会重新形成群体
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6.2 粒子群优化算法
Principle of Diverse Response: 群内不同个体对环境中的 某一变化所表现出的响应行为具有多样性。
Stability Principle: 不是每次环境的变化都会导致整个群 体的行为模式的改变。
Adaptability Principle: 环境所发生的变化中，若出现群 体值得付出代价的改变机遇，群体必须能够改变其行为 模式。
CAS的特点表现为： • 主体(Adaptive Agent)是主动的、活的实体； • 个体与环境(包括其他个体之间)的相互影响，相互作 用，是系统演变和进化的主要动力；
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第六章 群智能算法
•6.1 群智能算法概述 •6.2 粒子群优化算法 •6.3 粒子群算法应用
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6.1 群智能算法概述
• 6.1.1 生物群体行为的启示 • 6.1.2 群智能的概念 • 6.1.3 群智能算法的分类
智能计算方法与应用
——by Beni，Hackwood
任何一种由昆虫群体或其它动物社会行为机制而激发设 计出的算法或分布式解决问题的策略均属于群智能。
——by Bonabeau、Dorigo & Theraula
无智能或简单智能的主体通过任何形式的聚集协同而表 现出智能行为的特性。
——by Bonabeau
智能计算方法与应用
群体的能力要远远超出个体能力的简单叠加 信息感知能力 分工协作能力 适应生存能力
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6.1 群智能算法概述
6.1.2 群智能的概念
1. 群智能(Swarm Intelligence，SI)的概念发展过程
分子自动机系统中提出。分子自动机中的主体在一维或 二维网格空间中与相邻个体相互作用，从而实现自组织。
房间偏僻角落里的蛋糕总会先被蚂蚁发现
头脑简单的蜜蜂却能构造出世界上最完美的建筑物
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6.1 群智能算法概述
6.1.1 生物群体行为的启示
生物群中的每个个体只有简单的信息处理能力和行为能力。 鸟群：飞行，捕食，避碰…… 昆虫：爬行，觅食，产生信息素……
群体中各个个体之间可以进行信息交互。 鸟群：视觉，听觉，磁场…… 昆虫：感知信息素……