17、群体智能算法：简介、历史与应用

群体智能算法：简介、历史与应用

1. 引言

群体智能（Swarm Intelligence，SI）源于对社会生物群体行为的研究。对这些生物群体社会行为的研究，催生了高效的优化和聚类算法。例如，对鸟群飞行的模拟研究促成了粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的诞生，对蚂蚁觅食行为的研究则产生了蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）。

算法开发的一个重要方向是设计能够解决日益复杂问题的算法模型。通过对生物和自然智能的建模，已经取得了巨大的成功，形成了所谓的“智能系统”，包括人工神经网络、进化计算、群体智能、人工免疫系统和模糊系统等。这些智能算法与逻辑、演绎推理、专家系统、基于案例的推理和符号机器学习系统一起，构成了人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域的一部分。AI 可以看作是多个研究学科的结合，如计算机科学、生理学、哲学、社会学和生物学。

社会动物和昆虫的研究产生了许多群体智能的计算模型。启发计算模型的生物群体系统包括蚂蚁、白蚁、蜜蜂、蜘蛛、鱼群和鸟群等。在这些群体中，个体的结构相对简单，但它们的集体行为通常非常复杂。群体的复杂行为是个体之间随时间相互作用模式的结果，这种行为不是任何单个个体的属性，通常也难以从个体的简单行为中预测或推断出来。

2. 历史

如今，群体智能算法因其能够解决各种复杂的优化问题而备受欢迎。“群体智能”这一术语自 20 世纪 80 - 90 年代以来开始被使用，它是基于对各种分散系统中个体行为的研究而形成的人工智能的一部分。以下是按时间顺序排列的一些基于群体的流行优化算法：
| 年份 | 基于群体的优化