【正文】 群智能算法 —— 與進(jìn)化計(jì)算比較 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 48/47 例如， PSO中 gBest 和 pBest 的更新可以類似一種弱選擇；而粒子位置更新則類似于 3 個父代： Xi、 gBest 和 pBest 的之間重組，其中還包含了變異的成分。 首先 ， EC和 SI 所模擬的自然隨機(jī)系統(tǒng)不一樣。在基本運(yùn)算中引入魚群的生存機(jī)制、競爭機(jī)制以及魚群的協(xié)調(diào)機(jī)制 ,提高算法的有效效率。 第 i 個粒子“飛行” 歷史中的過去最優(yōu)位置 (即該位置對應(yīng)解最優(yōu) )為 Pi=( pi1, pi2, …, piD) 也就是 pBest， 其中所有 Pi( i=1, …, N) 中的最優(yōu)個體被記作 Pg 也就是 gBest； 第 i 個粒子的位置變化率 (速度 )為向量 Vi=( vi1, vi2, …, viD)。 由于最初的仿真系統(tǒng)中每個鳥在計(jì)算機(jī)屏幕上表示為一個點(diǎn) , 而 “點(diǎn) ( Points)” 這個詞在數(shù)學(xué)領(lǐng)域具有非常多的意義 , 因此作者用了 “粒子( Particle)” 來表示每一個個體。 群智能算法 —— 蟻群算法 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 37/47 粒子群優(yōu)化算法（ Particle Swarm Optimization—PSO)源于 1987 年 Reynolds 對鳥群社會系統(tǒng) boids的仿真研究， boids 也是一個 CAS。根據(jù) “信息素較濃的路線更近” 的原則 , 即可選擇出最佳路線。 兩種思想意見在認(rèn)知空間上聚集到一點(diǎn)上 , 被稱為 “一致” 或 “認(rèn)同” , 而不是鳥群或魚群系統(tǒng)中的 “碰撞” 。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 32/47 群智能算法 —— 群智能理論 以上五條原則現(xiàn)在成為了群智能的最基本理論，現(xiàn)有的群智能方法和策略都符合這些原則。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 30/47 群智能算法 —— 群智能理論 James Kennedy 和 Russell 在 2023 年出版的 《 Swarm Intelligence》 是群智能發(fā)展的一個重要?dú)v程碑。 2023年 IEEE 第一屆國際群智能研討會在美國印第安納州首府召開。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 26/47 群智能算法 —— 群智能思想起源 人工生命 (Artificial Life, AL)是用來研究具有某些生命基本特征的人工系統(tǒng)。具有適應(yīng)性的主體的概念把個體主動性提高到了系統(tǒng)進(jìn)化基本動因的位置 , 從而成為研究與考察宏觀行為的出發(fā)點(diǎn)。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 23/47 地球上的生物物種在漫長的過程中形成了豐富的行為特性，并且一直不斷地完善和發(fā)展，以更好地適應(yīng)其所生存的環(huán)境。最后把它們存入知識庫待用。 第一個涉及的準(zhǔn)則是歸結(jié)矛盾準(zhǔn)則。 規(guī)劃過程 每個 STRIPS問題的解答為某個實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的操作符序列，即達(dá)到目標(biāo)的規(guī)劃。 Shakey項(xiàng)目技術(shù)：規(guī)劃語言 STRIPS（ STanford Research Institute Problem Solver——STRIPS ）和 A*算法等。 第二部分是一個叫做刪除表的謂詞。要求動作之前機(jī)械手已抓住積木 a。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 9/47 基于謂詞邏輯的規(guī)劃 用謂詞邏輯來描述世界模型及規(guī)劃過程。有兩條實(shí)現(xiàn)這種分解的重要途徑。這個求解過程就稱為 規(guī)劃 。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 4/47 自動規(guī)劃概述 規(guī)劃的概念及作用 例： 救援仿真機(jī)器人系統(tǒng) （ RoboCup Rescue Simulation System， RCRSS） ① 消防智能體 ② 醫(yī)療智能體 ③ 警察智能體 ④ 普通市民 ⑤ 中心智能體 ⑥ 路障 ⑦ 避難所 ⑧ 著火建筑物 ⑨ 普通建筑物） 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 5/47 自動規(guī)劃概述 規(guī)劃的概念及作用 2. 規(guī)劃的作用 規(guī)劃可用來監(jiān)控問題求解過程，并能夠在造成較大的危害之前發(fā)現(xiàn)差錯。然后，產(chǎn)生一個規(guī)劃、并試圖去執(zhí)行這個規(guī)劃。 pickup(a)： 從桌面上拾起積木 a，并抓住它不放。 HANDEMPTY： 機(jī)械手為空手。 先決條件： CLEAR(x), CLEAR(z), ON(x,y) 刪除表： ON(x, y), CLEAR(z) 添加表： ON(x, z), CLEAR(y) 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 15/47 STRIPS規(guī)劃系統(tǒng) STRIPS規(guī)劃系統(tǒng) 斯坦福大學(xué)人工智能研究所于 196672年研制的 Shakey機(jī)器人是第一臺能夠進(jìn)行行動推理的多用移動機(jī)器人，該項(xiàng)目融合了機(jī)器人視覺、機(jī)器人學(xué)和自動推理研究成果。包括先決條件、刪除表和添加表。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 18/47 分層規(guī)劃 2. 檢驗(yàn)準(zhǔn)則 準(zhǔn)則法已被應(yīng)用于各種規(guī)劃生成系統(tǒng)。 （ 3） 推理機(jī)：用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略及推理策略。 3. ROPES機(jī)器人規(guī)劃系統(tǒng) 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 21/47 軌跡規(guī)劃簡介 軌跡：機(jī)械手在運(yùn)動過程中的位移、速度和加速度。 CAS中成員稱為具有適應(yīng)性的主體 , 簡稱主體。隨機(jī)因素的影響不僅影響狀態(tài) , 而且影響組織結(jié)構(gòu)和行為方式。群智能屬于自然計(jì)算中的一類，它模擬另一種生物系統(tǒng)：社會系統(tǒng)，更確切地說，是模擬由簡單個體組成的群落與環(huán)境以及個體之間的互動行為，這些模擬系統(tǒng)利用局部信息從而可能產(chǎn)生不可預(yù)測的群體行為。這種對環(huán)境變化所具有的適應(yīng)能力可以被認(rèn)為是一種智能 , 也就是說動物個體通過聚集成群而涌現(xiàn)出了智能。 Pri