【正文】 直接地結(jié)合起來，以求得非線性規(guī)劃而不產(chǎn)生一個(gè)龐大的搜索樹。 （ 2） 控制策略：包含綜合機(jī)理，確定系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)應(yīng)用什么規(guī)則以及采取什么方式去尋找該規(guī)則。 （ 4）知識獲?。菏紫全@取某特定域的專家知識。最后把它們存入知識庫待用。 2. 任務(wù)級機(jī)器人規(guī)劃三要素 （ 1）建立模型：世界模型。 （ 3）程序綜合。 軌跡規(guī)劃：根據(jù)任務(wù)的要求，計(jì)算出預(yù)期的軌跡。 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。因此，各種模仿生物群體的智能仿生算法被相繼提出，得到了深入研究和應(yīng)用實(shí)踐。 群智能算法 —— 群智能思想起源 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 24/47 群智能算法 —— 群智能思想起源 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng) ( Complex Adaptive System, CAS) 理論 ： 1994 年由 Holland 教授正式提出。 主體的適應(yīng)性 , 是指它能夠與環(huán)境以及其它主體進(jìn)行交流，在交流的過程中 “學(xué)習(xí)” 或 “積累經(jīng)驗(yàn)”，并且根據(jù)學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)改變自身的結(jié)構(gòu)和行為方式。具有適應(yīng)性的主體的概念把個(gè)體主動(dòng)性提高到了系統(tǒng)進(jìn)化基本動(dòng)因的位置 , 從而成為研究與考察宏觀行為的出發(fā)點(diǎn)。相互作用是“可記憶”的 , 它表現(xiàn)為進(jìn)化過程中每個(gè)個(gè)體的結(jié)構(gòu)和行為方式的變化，以不同的方式 “存儲(chǔ)” 在個(gè)體內(nèi)部。 （ 4）最后 , 這種建模方法還引進(jìn)了隨機(jī)因素的作用 , 使它具有更強(qiáng)的描述和表達(dá)能力。具有主動(dòng)性的個(gè)體會(huì)接受教訓(xùn) ,總結(jié)經(jīng)驗(yàn) , 并且以某種方式把 “經(jīng)歷” 記住 , 使之 “固化” 在自己以后的行為方式中。 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)。人工生命包括兩方面的內(nèi)容 : ① 如何利用計(jì)算技術(shù)研究生物現(xiàn)象 。 第二部分的內(nèi)容的研究中，現(xiàn)已經(jīng)有了很多源于生物現(xiàn)象的計(jì)算技巧，例如，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是簡化的大腦模型，遺傳算法是模擬基因進(jìn)化的過程，目前這一類計(jì)算技術(shù)被統(tǒng)稱為自然計(jì)算。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 27/47 群智能算法 —— 群智能思想起源 群智能 ( Swarm Intelligence, SI)： 1992年由 Beni, Hackwood 和 Wang在分子自動(dòng)機(jī)系統(tǒng)中提出。 2023年 IEEE 第一屆國際群智能研討會(huì)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 28/47 群智能算法 —— 群智能思想起源 Swarm 可被描述為一些相互作用相鄰個(gè)體的集合體 , 蜂群、蟻群、鳥群、魚群都是 Swarm的典型例子。信息的交互過程不僅僅在群體內(nèi)傳播了信息，而且群內(nèi)個(gè)體還能處理信息，并根據(jù)所獲得的信息 (包括環(huán)境信息和附近其它個(gè)體的信息 )改變自身的一些行為模式和規(guī)范 , 這樣就使得群體涌現(xiàn)出一些單個(gè)個(gè)體所不具備的能力和特性 , 尤其是對環(huán)境的適應(yīng)能力。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 29/47 群智能算法 —— 群智能思想起源 SI 的定義進(jìn)一步推廣（ Bonabeau） : 無智能或簡單智能的主體通過任何形式的聚集協(xié)同而表現(xiàn)出智能行為的特性。 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(gè)重要?dú)v程碑。 其理由是 “主體” 所帶有的自治性和特殊性是許多 Swarm的個(gè)體所不具備和擁有的，這將大大限制 Swarm的定義范圍。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 31/47 群智能算法 —— 群智能理論 Quality Principle: 群內(nèi)個(gè)體能對環(huán)境 (包括群內(nèi)其它個(gè)體 )的關(guān)鍵性因素的變化做出響應(yīng)。 Stability Principle: 不是每次環(huán)境的變化都會(huì)導(dǎo)致整個(gè)群體的行為模式的改變。 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。 群智能模擬的是社會(huì)系統(tǒng)的變化，其最基本單位是 “敏因” (Meme) ，這一詞由 Dawkin 在 《 The Selfish Gene》 中提出，它是指思想文化傳播中的基本單位，個(gè)體在社會(huì)中會(huì)根據(jù)環(huán)境來改變自身的思想，敏因的傳播途徑是在個(gè)體與個(gè)體之間，在人類社會(huì)中它還可以在人腦與書本之間、 人腦與計(jì)算機(jī)、 計(jì)算機(jī)與計(jì)算機(jī)之間傳播。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 33/47 群智能算法 —— 群智能理論 群智能研究的更進(jìn)一步目標(biāo)是對人類思想變化的社會(huì)行為的模擬。無論什么時(shí)候 , 人們思想和行為總是因相互影響而變得非常近似 , 道德規(guī)范以及文化的形成就是這種通過相互間影響而導(dǎo)致近似的結(jié)果。 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” 。人類通過這種社會(huì)行為達(dá)成社會(huì)的共識 : 習(xí)俗、道德規(guī)范等。 合肥工業(yè)大學(xué) 人工智能與數(shù)據(jù)挖掘研究室 34/47 蟻群算法 (Ant Colony Optimization—ACO)由 Colorni, Dorigo 和 Maniezzo 于 1991 年提出 ,它是通過模擬自然界螞蟻社會(huì)的尋找食物的方式而得出的一種仿生優(yōu)化算法。 信息素會(huì)逐漸揮發(fā) , 如果兩只螞蟻同時(shí)找到同一食物 ,又采取不同路線回到巢中 , 那么比較繞彎的一條路上信息素的氣味會(huì)比較淡 , 蟻群