【大学生竞赛以及项目】群体智能-——人工智能的必然趋势

群体智能-——未来人工智能的必然趋势

群体智能是什么：

自然界中的群体智能：

• 遵循简单规则的简单生物以群体形式出现时，可以表现出惊人的复杂性、效率，甚至是创造力。这种特性被称为“群体智能”，
• 例如，蚂蚁只能完成有限的功能，但是蚁群可以建造桥梁，创造传递食物和信息的“高速公路”，发动战争，奴役其他物种的蚂蚁——所有这些都超出了任何一只蚂蚁的理解范围。
• 同样的，鱼群、鸟群、蜂群和其他物种群体所表现出的有计划性的行为，也应当出现在拥有更高的智商等级的物种之中。这发生在一个叫做“共识主动性”的过程中。
• 简单来说，一个小组成员行为的一个小小改变会导致其他成员的行为也发生改变，从而导致一种新的行为模式出现。
• 

机器人群：

• 一群机器人将遵循和蚁群一样同样的原则来工作：每个成员都有一套简单的规则可以遵循，以进行自我组织和自我支持。
• 乔治亚机器人与智能系统实验室（GRITS）的研究人员创造了一群简单的机器人，它们可以拼写单词和弹奏钢琴。这些机器人不能交流，但仅仅基于周围机器人的位置，它们就能够使用自己的特殊创建的算法来确定完成任务的最佳路径。
• 此外，就在最近，剑桥大学和科克大学公布了他们称之为“无人机智能能源共享网络”（Energy Neutral Internet of Drones）的构想。令人惊讶的是，这群无人机能主动与其他没有得到通讯信息，或者能量不足的无人机分享信息或能量。
• 2020年2月，中国的航空公司亿航制造了一千架无人机组成的无人机群，它们不仅完成了精彩的高空飞行表演，还展示了能完全自主地随机应变和排除故障的能力。

简介：

• 群体智能源于对以蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究。最早被用在细胞机器人系统的描述中。
• 群体智能它的控制是分布式的，不存在中心控制。群体具有自组织性。群体智能是分布式的，是和集中式相对的，而集中控制是指在组织中建立一个相对稳定的决策中心，由决策中心对组织内外的各种信息进行统一的处理，发现问题并提出问题的解决方案。这种形式的特点是所有的信息（包括内部、外部）都流入中心，由决策中心集中处理，且所有的控制命令也全部由决策中心统一下达。

基本原则：

1. 邻近原则( Proximity Principle) ,群体能够进行简单的空间和时间计算;
2. 品质原则(QualityPrinciple) ,群体能够响应环境中的品质因子;
3. 多样性反应原则( Principle of Diverse Response),群体的行动范围不应该太窄;
4. 稳定性原则(Stability Principle),群体不应在每次环境变化时都改变自身的行为;
5. 适应性原则(Adaptability Principle),在所需代价不太高的情况下,群体能够在适当的时候改变自身的行为。

特点

• 控制是分布式的,不存在中心控制。因而它更能够适应当前网络环境下的工作状态,并且具有较强的鲁棒性,即不会由于某一个或几个个体出现故障而影响群体对整个问题的求解。
• 群体中的每个个体都能够改变环境,这是个体之间间接通信的一种方式,这种方式被称为“激发工作”(Stigmergy) 。由于群体智能可以通过非直接通信的方式进行信息的传输与合作,因而随着个体数目的增加,通信开销的增幅较小,因此,它具有较好的可扩充性。
• 群体中每个个体的能力或遵循的行为规则非常简单,因而群体智能的实现比较方便,具有简单性的特点。
• 群体表现出来的复杂行为是通过简单个体的交互过程突现出来的智能( Emergent Intelligence) ,因此,群体具有自组织性。

典型模型：

基本蚁群算法:

• 蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出，并首先使用在解决TSP（旅行商问题）上。之后，又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型.
  

基本蚁群算法（AG）思想：

• 蚁群算法是先派出一只蚂蚁，每走过一条支路释放一次信息素，走的路越长信息素越低（没走过路径默认信息素浓度最高)
• 当一只蚂蚁走过一圈回到原点后，则完成一次迭代，此时再派出另一个蚂蚁重复上述过程，反复迭代，最优路径信息素浓度会越来越大，最终求得路径最优解
• ：以下参考某csdn大佬代码
  
  

蚁群优化算法（ACO）：

• 最初提出的AS（蚂蚁系统）有三种版本：蚁密（Ant-density）、蚁量（Ant-quantity）和蚁环（Ant-cycle）。
• 在Ant-density和Ant-quantity系统中蚂蚁在两个位置节点间每移动一次后就立即更新信息素，
• 而在Ant-cycle中当所有的蚂蚁都完成了自己的行程后才对信息素进行更新，而且每个蚂蚁所释放的信息素被表达为反映相应行程质量的函数。
• 通过与其它各种通用的启发式算法相比，在不大于75城市的TSP中，这三种基本算法的求解能力还是比较理想的，但是当问题规模扩展时，AS的解题能力大幅度下降。
• 其后的ACO研究工作主要集中在AS性能的改进方面。
• 较早的一种改进方法是精英策略(Elitist Strategy)，其思想是在算法开始后即对所有已发现的最好路径给予额外的增强，并将随后与之对应的行程记为Tgb (全局最优行程)，当进行信息素更新时，对这些行程予以加权，同时将经过这些行程的蚂蚁记为“精英”，从而增大较好行程的选择机会。 这种改进型算法能够以更快的速度获得更好的解。但是若选择的精英过多则算法会由于较早的收敛于局部次优解而导致搜索的过早停滞。
• 蚁群系统 Ant Colony System, ACS

蚁群聚类算法

粒子群优化算法

基本蚁群算法（AG）实现：

示例代码：

蚁群优化算法（ACO）：

# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import copy
import time
import sys
import math
import tkinter #//GUI模块
import threading
from functools import reduce
 
 
# 参数
'''
ALPHA:信息启发因子，值越大，则蚂蚁选择之前走过的路径可能性就越大
      ，值越小，则蚁群搜索范围就会减少，容易陷入局部最优
BETA:Beta值越大，蚁群越就容易选择局部较短路径，这时算法收敛速度会
     加快，但是随机性不高，容易得到局部的相对最优
'''
(ALPHA, BETA, RHO, Q) = (1.0,2.0,0.5,100.0)
# 城市数，蚁群
(city_num, ant_num) = (50,50)
distance_x = [
    178,272,176,171,650,499,267,703,408,437,491,74,532,
    416,626,42,271,359,163,508,229,576,147,560,35,714,
    757,517,64,314,675,690,391,628,87,240,705,699,258,
    428,614,36,360,482,666,597,209,201,492,294]
distance_y = [
    170,395,198,151,242,556,57,401,305,421,267,105,525,
    381,244,330,395,169,141,380,153,442,528,329,232,48,
    498,265,343,120,165,50,433,63,491,275