群智能

內(nèi)容概要

本書是一部關(guān)于群智能方法及應(yīng)用的專業(yè)書籍。第一部分導(dǎo)論介紹群智能，優(yōu)化和群機(jī)器人的生物學(xué)基礎(chǔ)，以及在新一代通信網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。第二部分的章節(jié)包含群智能研究的一些具體實(shí)例。如機(jī)器人的演變，粒子群動(dòng)態(tài)優(yōu)化，有機(jī)計(jì)算和生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中的非集中式流量。書中的第八節(jié)相對(duì)獨(dú)立讀者可以根據(jù)自己的興趣選擇其中對(duì)應(yīng)的章節(jié)閱讀?！度褐悄堋愤m合以人工智能、通信網(wǎng)絡(luò)或生物信息學(xué)為研究方向的理工科大學(xué)研究生和教師閱讀，也可供相關(guān)研究領(lǐng)域的科研人員參考。

作者簡介

龍飛
湖南常德人，1984年生，2005年畢業(yè)于南京大學(xué)，獲理學(xué)學(xué)士學(xué)位。同年進(jìn)入清華大學(xué)直接攻讀博士學(xué)位。2006年赴德國漢堡大學(xué)進(jìn)行多模交互的相關(guān)研究。2007年以訪問學(xué)生身份進(jìn)入美國耶魯大學(xué)進(jìn)行計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相關(guān)研究，為期15個(gè)月。曾參與國家863項(xiàng)目、國家自然科學(xué)杰出青年基金和多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目的研究。主要研究方向?yàn)樾l(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由、路由協(xié)議設(shè)計(jì)與優(yōu)化，對(duì)云計(jì)算和多模態(tài)交互等領(lǐng)域也有所涉及。在國內(nèi)外發(fā)表SCI和El檢索論文10余篇。

書籍目錄

第一部分 導(dǎo)論
　第1章 群智能的生物學(xué)基礎(chǔ)
　 1.1 概述
　 1.2 分散式?jīng)Q策
　 1.2.1 在何處搜尋
　 1.2.2 探索與開發(fā)
　 1.2.3 尋找新巢穴
　 1.3 群體遷移
　 1.3.1 遷移中的蜜蜂
　 1.3.2 蝗蟲
　 1.3.3 摩門蟋蟀
　 1.4 結(jié)語
　 參考文獻(xiàn)
　第2章 群智能優(yōu)化
　 2.1 概述
　 2.2 蟻群優(yōu)化
　 2.2.1 蟻群優(yōu)化的起源
　 2.2.2 蟻群優(yōu)化：整體描述
　 2.2.3 最近的趨勢(shì)
　 2.3 粒子群優(yōu)化
　 2.3.1 粒子群優(yōu)化：簡介
　 2.3.2 最近的趨勢(shì)
　 2.4 群智能在優(yōu)化中應(yīng)用的更多實(shí)例
　 2.4.1 受勞力劃分啟發(fā)的應(yīng)用
　 2.4.2 基于螞蟻的聚類和排序
　 2.4.3 其他應(yīng)用
　 參考文獻(xiàn)
　第3章 群機(jī)器人
　 3.1 概述
　 3.2 什么是群機(jī)器人
　 3.2.1 系統(tǒng)級(jí)別特性
　 3.2.2 突出特性
　 3.2.3 協(xié)作機(jī)制
　 3.3 研究方向
　 3.3.1 設(shè)計(jì)
　 3.3.2 建模和分析
　 3.3.3 機(jī)器人
　 3.3.4 問題
　 3.4 結(jié)論
　 參考文獻(xiàn)
　第4章 受昆蟲社會(huì)集體行為啟發(fā)的下一代互聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議：概述
　 4.1 概述
　 4.1.1 本章的組織
　 4.2 網(wǎng)絡(luò)路由概論和挑戰(zhàn)
　 4.3 網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的分類特性
　 4.4 從昆蟲社會(huì)到網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議
　 4.4.1 蟻群中的最短路徑行為和元啟發(fā)蟻群優(yōu)化
　 4.4.2 從蜂群中得到的有用想法
　 4.5 蟻群優(yōu)化路由協(xié)議
　 4.5.1 總體結(jié)構(gòu)和ACO路由協(xié)議的屬性
　 4.5.2 AutNet：無連接網(wǎng)絡(luò)的主要參考算法
　 4.5.3 ABC：面向連接網(wǎng)絡(luò)的主要參考算法
　 4.5.4 有線無連接網(wǎng)絡(luò)的路由算法
　 4.5.5 有線面向連接網(wǎng)絡(luò)的路由算法
　 4.5.6 QoS網(wǎng)絡(luò)路由算法
　 4.5.7 無線移動(dòng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)算法
　 4.6 受蜂群行為啟發(fā)的路由協(xié)議
　 4.6.1 有線無連接網(wǎng)絡(luò)的蜂窩算法
　 4.6.2 其他基于蜂窩的有線網(wǎng)絡(luò)算法
　 4.6.3 無線移動(dòng)Ad-hoc網(wǎng)絡(luò)的蜜蜂Ad-hoc算法
　 4.6.4 MANET中其他基于蜜蜂Ad-hoc的算法
　 4.7 結(jié)論以及對(duì)SI路由的未來展望
　 參考文獻(xiàn)
第二部分 應(yīng)用
　第5章 演化、自組織和群機(jī)器人
　 5.1 概述
　 5.2 自組織行為的演化設(shè)計(jì)
　 5.2.1 設(shè)計(jì)問題
　 5.2.2 自組織行為的演化
　 5.2.3 文獻(xiàn)中的群體演化機(jī)器人學(xué)
　 5.3 演化群組機(jī)器人的研究
　 5.3.1 群機(jī)器人實(shí)驗(yàn)工具：群機(jī)器人
　 5.3.2 同步
　 5.3.3 協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)
　 5.3.4 避開孔洞
　 5.4 結(jié)語
　 參考文獻(xiàn)
　第6章 粒子群動(dòng)態(tài)優(yōu)化問題
　 6.1 概述
　 6.2 粒子群優(yōu)化
　 6.3 解決動(dòng)態(tài)環(huán)境中的挑戰(zhàn)
　 6.3.1 變化檢測(cè)
　 6.3.2 存儲(chǔ)更新
　 6.3.3 多樣化消失問題
　 6.3.4 重多樣化
　 6.3.5 排斥
　 6.3.6 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?br />　 6.4 多群和形態(tài)
　 6.4.1 量子粒子
　 6.4.2 多群PSO
　 6.4.3 基于形態(tài)的PSO
　 6.4.4 改進(jìn)局部收斂
　 6.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
　 6.5.1 移動(dòng)峰值基準(zhǔn)和實(shí)驗(yàn)設(shè)置
　 6.5.2 優(yōu)化群型號(hào)
　 6.5.3 MPSO中的量子粒子
　 6.5.4 SPSO中的量子分布
　 6.5.5 調(diào)整群數(shù)量
　 6.5.6 比較MPSO和SPSO
　 6.6 總結(jié)
　 參考文獻(xiàn)
　第7章 一種基于代理的自組織生產(chǎn)方法
　 7.1 概述
　 7.1.1 問題的定義
　 7.1.2 本章的構(gòu)成
　 7.2 與以前文獻(xiàn)的聯(lián)系
　 7.2.1 材料處理元件是生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的一部分
　 7.2.2 傳輸和緩沖系統(tǒng)基于代理的模型
　 7.2.3 作為“社會(huì)”行為基礎(chǔ)的相互作用
　 7.2.4 運(yùn)輸和緩沖模型的組成和性能
　 7.3 模型組成概述
　 7.3.1 對(duì)通道預(yù)期循環(huán)時(shí)間的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)
　 7.3.2 通道中可能障礙的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)
　 7.3.3 帶回轉(zhuǎn)功能的尋徑和障礙最小緩存自動(dòng)檢測(cè)
　 7.3.4 初始運(yùn)動(dòng)
　 7.3.5 下一通道的避障選擇
　 7.4 傳送和緩沖系統(tǒng)之間相關(guān)性的數(shù)學(xué)抽象
　 7.5 模型系統(tǒng)中元件運(yùn)動(dòng)的描述
　 7.6 仿真環(huán)境中模型的實(shí)現(xiàn)
　 7.7 尋徑作為元件之間相互作用的基礎(chǔ)
　 7.7.1 權(quán)重參數(shù)βpath的改變導(dǎo)致從最快路徑的偏離
　 7.7.2 按預(yù)期到達(dá)目的地所需時(shí)間Z的改變導(dǎo)致從最快路徑的偏離
　 7.7.3 阻滯
　 7.7.4 團(tuán)結(jié)協(xié)作與各自為戰(zhàn)
　 7.7.5 一般特征
　 7.8 討論
　　參考文獻(xiàn)
　第8章 有機(jī)計(jì)算與群智能
　 8.1 概述
　 8.2 有機(jī)計(jì)算系統(tǒng)的實(shí)例
　 8.3 群控制應(yīng)激
　 8.3.1 螞蟻群聚
　 8.3.2 群有效性和聚類方法
　 8.3.3 反聚類
　 8.4 帶移動(dòng)元素的OC系統(tǒng)
　 8.4.1 細(xì)胞自動(dòng)機(jī)模型
　 8.4.2 移動(dòng)模型
　 8.4.3 簡單環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)
　 8.4.4 復(fù)雜環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)
　 8.4.5 總結(jié)
　 8.5 最終評(píng)語
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：5.3.4避開孔洞第3個(gè)案例研究將向大家展示建立在上述協(xié)同運(yùn)動(dòng)研究結(jié)果基礎(chǔ)上的一系列實(shí)驗(yàn)。在這一案例中，我們也研究機(jī)器人單元形成一個(gè)機(jī)器人組時(shí)存在的協(xié)調(diào)問題。另外，機(jī)器人單元裝有能用于交流的聲信號(hào)系統(tǒng)。我們要求機(jī)器人單元完成的任務(wù)就是探索一個(gè)有洞的場(chǎng)地，而機(jī)器人單元有掉入場(chǎng)中地洞的可能。個(gè)體機(jī)器人單元由于感知設(shè)備有限而不能避開孔洞。相反，為了在場(chǎng)地中安全地行進(jìn)，機(jī)器人組則能有效利用物理連接和成員間的相互通信。通信在社會(huì)型群體領(lǐng)域是一個(gè)很重要的方面：譬如昆蟲能利用不同形式的通信手段，這些通信形式已成為群體活動(dòng)的常規(guī)機(jī)制了。同樣，在群機(jī)器人學(xué)中，通信也通常應(yīng)用于群體協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)中。我們向大家演示的實(shí)驗(yàn)主要做出了兩大貢獻(xiàn)。我們探查機(jī)器人之間不同的通信協(xié)議（也就是沒有信號(hào)，包括手動(dòng)信號(hào)和演進(jìn)了的信號(hào)），然后我們向大家展示完全演進(jìn)了的方法能有最佳的表現(xiàn)。這一結(jié)果與我們的設(shè)想一致，即演化產(chǎn)生的系統(tǒng)比通過傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方式產(chǎn)生的系統(tǒng)要更加有效（見5.2.2小節(jié)）。這些實(shí)驗(yàn)的另外一個(gè)重要貢獻(xiàn)就是在真實(shí)機(jī)器人身上測(cè)試演進(jìn)發(fā)展了的控制器。我們將說明演化的控制器產(chǎn)生的自組織系統(tǒng)非常魯棒。盡管演化中使用的模擬模型和真實(shí)機(jī)器人單元之間有著巨大的差別，但演化的控制器同樣能用于真實(shí)機(jī)器人單元的測(cè)試。1-實(shí)驗(yàn)設(shè)置避開孔洞的任務(wù)是設(shè)計(jì)用來研究機(jī)器人組的群體導(dǎo)航策略的。機(jī)器人被置于有孔洞并可能掉人其中的場(chǎng)地中，要完成避開孔洞的任務(wù)，首先必須解決兩個(gè)問題：①機(jī)器人單元要連貫運(yùn)動(dòng)就必須協(xié)調(diào)一致地行動(dòng)；②為了改變一致的運(yùn)動(dòng)方向，孔洞存在的信息就必須傳達(dá)給整個(gè)群體。我們研究比較機(jī)器人單元之間3種不同的通信方式。在第一個(gè)研究計(jì)劃中（這個(gè)計(jì)劃稱為直接相互作用計(jì)劃，即DI），機(jī)器人單元僅通過一個(gè)作用于另一個(gè)身上的推力或者拉力來相互通信。第二個(gè)和第3個(gè)計(jì)劃運(yùn)用了兩重聲信號(hào)的直接通信方式。在第二個(gè)計(jì)劃中（稱為直接通信計(jì)劃，即Dc），機(jī)器人單元在感知到孔洞的存在后發(fā)出一種聲調(diào)。

編輯推薦

《群智能:介紹與應(yīng)用》是由國防工業(yè)出版社出版的。

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無

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