群体智能研究综述.pdf

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1、第31卷第22期计算机工程2005年11月Vol.31№22ComputerEngineeringNovember2005·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2005)22—0194—03文献标识码：A中图分类号：TP18群体智能研究综述1,211,2王玫，朱云龙，何小贤(1.中国科学院沈阳自动化研究所，沈阳110016；2.中国科学院研究生院，北京100039)摘要：群体智能利用群体的优势，在没有集中控制、不提供全局模型的前提下，为寻找复杂问题的解决方案提供了新的思路。首先阐述了群体智能的研究现状，包括典型的蚂蚁群优化算法、粒子群优化算法、群体机

2、器人以及算法的应用。在此基础上，对今后的研究趋势进行了分析和展望：对群体智能系统底层机制的研究以及群体机器人的研究将是今后研究的重点，具有重大意义和广阔前景。关键词：群体智能；群算法；群体机器人；涌现ASurveyofSwarmIntelligence1,211,2WANGMei,ZHUYunlong,HEXiaoxian(1.ShenyangInstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences,Shenyang110016;2.GraduateSchoolofChineseAcademyofSciences,Beijing

3、100039)【Abstract】Asurveyofswarmintelligentsystemispresented.Largeamountofsimpleindividualshavemoreadvantagesoverasinglecomplexone.Thus,swarmintelligenceprovidesanewwaytosolvecomplexproblemswithoutglobalcontrol.Firstlytheprolificresearchresultsinthisfieldareillustratedinvolvingtypicala

4、lgorithms,applicationsandswarm-basedrobotics.Onthebasisofthat,thefuturedirectionsinthisfieldareanalyzed.Finally,thesignificanceofstudyonswarmintelligenceispointedoutintheconclusion.【Keywords】Swarmintelligence;Antcolonyalgorithm;Swarm-basedrobotics;Emergence群体智能作为一个新兴领域，自从20世纪80年代出现信息素

5、(pheromone)来传递信息。蚂蚁在行动的过程中，会在以来，引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工经过的路径上留下信息素，后面的蚂蚁通过感知这种物质的智能以及经济、社会、生物等交叉学科的热点和前沿领域。浓度来选择自己的路径。这样，由大量蚂蚁组成的蚁群集体由单个复杂个体完成的任务可由大量简单的个体组成的群体行为就表现出了一种信息正反馈的现象，信息素随时间挥发，合作完成，而后者往往更具有健壮性、灵活性和经济上的优在较短的路径上浓度较大，因而蚂蚁总是可以找到更短的路势。群体智能(swarmintelligence)利用群体优势，在没有集中径取食。用人工蚂蚁来

6、模仿自然蚂蚁，在走过的路径上留下控制，不提供全局模型的前提下，为寻找复杂问题解决方案信息素，为解决各种寻优问题提供了一种新的方法。该算法提供了新的思路。对群体智能的定义进行扩展，普遍意义上已经被成功地应用在很多复杂的组合优化问题上。意大利学有以下几种理解。一是由一组简单智能体(agent)涌现出来的者MacroDorigo首先将该方法用于求解TSP问题，随后诸多[1]集体的智能(collectiveintelligence)，以蚁群优化算法(Ant学者陆续使用了该算法解二次分配问题、皇后问题等。所解ColonyOptimization，ACO)和蚂蚁聚类算法等为代

7、表；二是决的问题以各种TSP问题为主，另外有函数优化问题、背包把群体中的成员看作粒子，而不是智能体，以粒子群优化算问题等，而且从离散空间扩展到了连续空间。在解决这些问法(ParticleSwarmOptimization，PSO)为代表。群体智能是对题的性能方面，比之于传统的优化算法，蚂蚁优化算法表现[4]生物群体的一种软仿生，即有别于传统的对生物个体结构的出了良好的性能。仿生。可以将个体看成是非常简单和单一的，也可以让它们表1群体算法总结拥有学习的能力，来解决具体的问题。群体行为算法应用1研究现状首先用来解决TSP问题，之后推广蚁群觅食蚂蚁优化算法到各种组合优化

8、问题；实际