2.6 群体智能

1.什么是群体智能

群体智能（也称为集群智能）的概念来自对自然界昆虫群体的观察。自然界的生物通过协作表现出的宏观智能行为特征被称为群体智能。互联网上的通信只不过是更多神经元连接（人脑）在互联网上相互作用的结果，而光缆和路由器只不过是轴突和突触的延伸。从自组织的角度看，人脑与蚁群并无本质区别。单个神经元没有智力可言，单个蚂蚁也没有。然而，通过连接形成的系统是一个智能体。

2.群体智能的技术

目前，群体智能主要有两种方法，即蚁群算法和粒子自适应优化算法。它们的基本特征是：

（1）控制是分布式的，没有中央控制。它能够适应网络环境中当前的工作状态，具有很强的鲁棒性，即不会因为一个或多个个体的失败而影响整个问题的解决。

（2）个体可以改变环境。群体中的每个个体都能够改变环境，这是个体间间接交流的一种方式。由于群体智能可以通过个体与个体间相互传输和协作信息，所以随着个体数量的增加，通信开销的增加较少，因此具有更好的可扩展性。

（3）群体个体能力单一。每个个体的能力或行为规则都非常简单，因此群体智能的实现更加方便和简单。

（4）个体间的互动。群体的复杂行为是通过简单个体的相互作用而产生的智能，即群体是自组织的。群体智能可以在适当的进化机制指导下，通过个体间的相互作用以某种突现形式发挥作用。这是个体和可能的个体智能所不能做到的。

3.群体智能的应用

目前，群体智能广泛应用于混合流车间调度的蚂蚁调度算法、移动机器人的路径规划、机器人振动抑制的轨迹规划、交通领域的车辆路径规划等优化问题方面。群体智能算法广泛应用于配电网扩容规划、维护规划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算和无功优化控制、谐波分析和电容器配置、配电网状态估计等电力系统优化中。在计算机领域，它主要应用于并行计算机，在分布式计算机系统中，将一个程序任务分配给不同的处理器，以减少程序的运行时间。