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標題: 群體智能
 
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群體智能

群智能(SI)和分散的自然的或人工的,自組織系統的集體行為。在人工智能的概念。表達的細胞機器人系統的背景下,於1989年,由赫拉樓benigwa靖王先生進行了介紹。 [1]

SI系統通常是簡單的代理人或彼此,環境和本地交換boids人口由。的靈感來自大自然,尤其是生物系統,在許多情況下,然後,關於個人知識之間的相互作用,代理是很簡單的規律可循,每個代理在本地運行任意在一定程度上是口頭的集中式控制結構,而是一個“智能”代理導致全球行為的出現。 SI自然的蟻群,茂密的海藻,動物放牧,細菌的生長,和魚群的例子。

“軍事情報”,指向一組通用的算法,以應用眾多,機器人蝗蟲機器人的原則。 “蝗蟲預測已被用於預測問題的上下文中

實施例,該算法

利他主義算法[編輯]
瑞士的研究人員已經開發了一種算法按照漢密爾頓的親屬選擇的法律。算法一堆利他主義的現實顯示了如何隨著時間的推移,導致更有效的集體行動[2] [3]

[編輯]蟻群優化
蟻群優化(ACO)是一類的行為模型的蟻群優化算法。 ACO方法來找到問題的目標的路徑是有益的。人工“蟻族”為代表的參數空間,以找到最佳的解決方案移動代理模擬所有可能的解決方案。螞蟻的信息素,天然資源相互航行時,其環境打算睡。 “拳王阿里”後模擬仿真重複盡可能多的螞蟻找到一個更好的解決方案,因為它們的位置和質量的解決方案,記錄[4]。

[編輯]人工蜂群算法
人工蜂群算法(ABC)[5]在2005年Karaboga的羊群的中繼推理算法,模擬取食行為的蜜蜂。招聘蜜蜂,棒旁觀者和偵察蜜蜂:的ABC算法有三個階段。蜜蜂獎和觀眾就業蜜蜂蜜蜂和選擇的概率,,選擇確定性本地搜索的選擇根據使用的材料從附近的解決方案工作機會蜜蜂和旁觀者蜜蜂階段。步驟排放的比喻是童軍蜜蜂提供食物誘餌的過程中不再有用的進步的發現,解決的辦法是放棄搜索空間,開拓新的領域和新的解決方案,而不是插入。勘探和開發能力,擁有均衡算法。

[編輯]人工免疫系統
關於如何到使用的結構和功能的免疫系統的抽象系統,人工免疫系統(AIS)的計算,的應用,這些系統的數學,工程,和信息技術,以解決計算的調查問題。 AIS的感興趣,屬於範圍廣泛的學習和人工智能,計算機,生物引發通過計算子場的性質計算。

[編輯]蝙蝠算法
觸發蝙蝠算法(BA)microbats的,“迴聲定位行為gunjipseong以情報為基礎的算法。 BA和自動頻率調​​諧的探索和發展的平衡控制所發出的聲音的脈衝的大小和[6]

[編輯]收費系統搜索
充電系統搜索(CSS)根據幾個原則在物理或力學的新的優化算法。 CSS的靜態和動態的牛頓定律,庫侖和高斯規律,[7]。 CSS為每個代理的帶電粒子(CP),多智能體的方法。 CP可以相互影響,根據他們的健身價值和間隔距離。合力的法律停電的使用量是由運動的質量,由牛頓力學的法律。 CSS被施加到優化的所有領域中,特別是,如果是柔軟的,或者非凸區域。該算法還可以提高勘探和效率的算法是相當算法的發展模式提供了很好的平衡之間的CSS傑出的全局和局部優化,可以看出在相同的時間。

[編輯]杜鵑搜索
模仿布穀鳥搜索(CS)是用於孵化的雞蛋,並提高他們的年輕,新的主機的慘淡行為的一些種杜鵑。杜鵑搜索算法[8]利維航班已得到增強,繪製步驟,跳的Levy分佈[9]在最近的研究中,CS比其他算法,如優化一組粒子具有優異的性能,建議。例如,PSO,DE和ABC杜鵑搜索比較CS和DE算法的提出提供了強大的比PSO和美國廣播公司的結果。 [10]

編輯差異搜索算法
觸發差分轉換的超有機體搜索算法(DSA)。 2012年為ABC,JDE,玉器,SADE,EPSDE,GSA,CMA-ES成功PSO2011的求解算法數值優化問題,將與[11] Matlab代碼,解決到DSAÇivicioglu成功的連接問題,P. (2012年)“

[編輯]螢火蟲算法
螢火蟲算法(FA)螢火蟲閃爍的行為引發了另一組算法。亮度,連接到螢火蟲的吸引力,有吸引力的小地方周圍的螢火蟲模式正在使用的能力,細分了一堆組和子組。螢火蟲算法是特別良好的適合於多模態的優化問題。 [12] FA實際上旅行商問題,聚類,圖像處理,特徵選擇和不斷優化的應用。

[編輯]自優化算法
2008 Tayarani提出的自優化算法(MOA),[13]優化算法被觸發由與不同的質量的任何磁性顆粒之間的相互作用。粒子的不同質量和不同的磁場求解算法。優越的粒子在粒子一個強磁場,較大的對象,和,根據每個粒子的質量和磁場的性向確定。粒子彼此的人口,因為人員的搜索空間內移動。一個更好的解決方案,因為它有一個磁場,因為一個大質量低劣的顆粒機械走向解決方案,往往會沖刷的更好,更好的解決方案移動到周邊地區的局部最優。

[編輯]引力搜索算法
MOA是基本上是相同的重力和引力搜索算法(GSA)的質量作用的概念是建立在作為法律。 GSA算法搜索工具使用牛頓物理學的理論,是一個集公眾。的GSA群眾的隔離系統。使用系統中的所有質量的重力,你可以看到其他流行的情況重力是不同的腫塊(Rashedi,Nezamabadi溶脹Saryazdi 2009)之間的方法的信息發送。 GSA的[14]劑被認為作為一個對象,並對其性能進行質量測定。所有這些對象相互吸引的重力,這股力量導致一個重質量的物體的運動在世界各地的對象。重的和對應於一個好的解決方案的問題。相應位置的代理來解決這個問題,和它的質量被確定通過使用健身函數。隨著時間的推移,這取決於一個沉重的關注塊的質量。我們希望,這種大規模的搜索空間將提供最佳的解決方案。 ,GSA可以考慮公眾一個孤立的系統這是牛頓定律的運動和重力(Rashedi Nezamabadi 2009年跟隨Saryazdi)和一個小的人工世界的質量。非優勢的引力搜索的算法(NSGSA)排序通用的變體,GSA在2011年,提出了由Nobahari和Nikusokhan。 [15]

[編輯]智能液滴
靈感來自自然的河流,他們發現在基於目的地牛群的智能水近最優路徑算法(IWD)下降是自然啟發的優化算法。在這近最佳或最優路徑從一個動作或反應發生在液滴繼續,水會減少他們在河床上。合作IWD算法被發現是在這樣一種方式,任何人工水滴,以改變它們的環境中的最低的土壤中的鏈接與最優路徑。 IWD算法是通過一步一步的解決方案。的IWD算法,一般的建築群優化算法。 [16]
2012-10-28 07:22 PM#1
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