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群體智能

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創建者：匿名 創建時間：2026-02-05
群體智能圖1

群體智能的實例教程

無人系統群體智能及其研究進展 關鍵詞：無人系統；群體智能；理論方法；核心技術；系統構建 群體智能研究起源于對蟻群、蜂群等簡單社會性生物群體行為的觀察與模擬. 該概念自20世紀80年代一經提出，便引起了各相關領域研究人員的高度關注。 近年來，人們在模擬、延伸和擴展簡單社會性生物群體智能的同時，也有研究者從人類社會的群體智能等其它視角探索著集體的偉大力量。經過在不同應用領域的不斷拓廣，使得群體智能有了更豐富的內涵與外延. 鑒于生物和人類群體智能所體現的集群優勢和廣泛的應用前景，2017年7月，在國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》中明確指出“群體智能”是人工智能領域的一個新的研究方向。 隨后，由科技部啟動的《科技創新2030“新一代人工智能”重大項目指南》中，將“群體智能”列為人工智能領域的五大持續攻關方向之一。2020年1月，由中國科學院印發的《人工智能發展白皮書》中，又將“群體智能技術”列為人工智能領域的八大關鍵技術之一。 無人系統群體智能作為群體智能的一種重要形態，伴隨著無人系統集群化、智能化得以快速發展。 為持續開展相關研究，需要在總結已有無人系統群體智能相關研究基礎上，進一步梳理無人系統群體智能的理論方法、核心技術以及系統構建問題，以推進我國此類群體智能研究及其系統研發，服務我國新一代人工智能發展目標。 2、群體智能的基本概念與分類 群體智能(Swarm Intelligence)概念最早于1989年由Beni和Wang在研究細胞機器人的自組織現象提出，用以刻畫群居性生物通過協作而涌現出的集體智能行為，以及受自然界中群體協作行為啟發來解決問題或構建人工集群系統的方法。 一般認為，群體智能是指由一定規模的個體通過相互協作在整個群體系統宏觀層面表現出來的一種分散、去中心化的自組織行為.
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基于聯盟的無人機集群避障方法 符小衛，張嘉平，魏 可 （西北工業大學電子信息學院，西安 710129） 摘 要: 無人機集群的避障行為作為群體行為的一種，在國內外得到了廣泛的研究和應用。針對切換拓撲結構下的集群避障控制問題，設計了僅需個別無人機獲取虛擬長機信息的集群避障方法。通過對無人機集群劃分聯盟，選出集群子網中的導航信息無人機來獲取虛擬長機的信息，在避障時可保證集群的連通性。在此基礎上，通過對集群中各導航信息無人機施加一個垂直于虛擬長機運動軌跡的額外排斥力，并將虛擬長機對導航信息無人機的引導力權值因子進行設計，使其成為與虛擬長機和導航信息無人機距離相關的自適應因子。不但保證集群在面對較大障礙物時能有效地進行避障，而且解決了傳統人工勢場避障方法中存在的局部極小值問題。仿真結果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性。 關鍵詞: 無人機集群；拓撲切換；信息濃度；聯盟；改進BFS；避障控制 1 引 言 近年來，無人機集群在軍事和民用領域具有廣泛的應用[1]，得到了科研和工程領域的重點關注。無人機集群指通過自組織機制，使具備有限自主能力的多架無人機在沒有集中指揮控制的情況下，通過相互間信息通信產生整體效應，實現較高程度的自主協作，從而在盡量少的人員干預下完成預期的任務目標。本文重點研究無人機集群避障控制方法。針對無人機集群避障問題，國內外學者進行了大量研究，常用的防碰撞控制方法包括人工勢場、神經網絡、最優化理論等。其中人工勢場原理簡單、易于理解、計算量小，在避障控制策略中成為首選方法[2]。 文獻[3]用勢能場方法模擬了群聚行為和凝聚力，并使用結構勢函數來實現集群間的防碰撞，當兩機之間的距離偏小時，排斥因子起主要作用，兩機分離，避免碰撞，該方法并不能保證相對距離大于最小安全距離。
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通過以上3種類型協同任務的相關研究工作可以看出，無人機集群的分布式協同方式雖然充分考慮了“分布式”特點，能夠根據任務目標和集群特征，設置有效的目標函數和優化方法去尋求最優或者較優的結果，但是其任務執行環境和求解目標需要在任務執行之前進行優化計算，然后分配執行，不能適應實際中動態的任務目標和環境變化，缺乏“智能性”的感知和適應性行為。隨著人們對“蜂群”“鳥群”等生物群體智能研究的深入，群體智能協同被進一步引入到無人機的協同中。 3 群體智能協同 “鳥群”“蟻群”等生物群體，雖然其中的個體智能有限，但是群體卻展現出高度的自組織性，這一特點與無人機集群自主協同的需求相符，因而群體智能在無人機協同應用領域也得到了廣泛研究，使無人機集群協同具有了初步的智能性。具備群體智能的無人機集群系統在任務拆解和執行過程中引入了群體反饋和適變能力，可執行較復雜的動態任務，其過程如圖3所示。 圖3 群體智能協同階段的任務執行方式 Fig.3 Execution mode of tasks in swarm intelligent collaboration phase 3.1 協同路徑規劃 山區路徑規劃任務受到地形特征的強烈影響，難以預先確定性分配執行，簡單的分布式協同無法勝任。例如，為了執行山區應急物資運輸的路徑規劃任務，一種考慮路徑安全度的改進蟻群算法可快速收斂并生成更短路徑[8]。蟻群算法也被用于無人機協同飛抵空戰場的航跡規劃任務中[9]；一種基于改進混沌蟻群算法更能克服傳統蟻群智能算法中易出現局部極值、收斂效率低的缺陷，提升算法的全局尋優能力和搜索效率[10]。針對協同攻擊移動目標場景的航跡規劃，另一種改進的蟻群算法建立了結合任務分配的無人機群協同航跡規劃模型，可以快速地對地面多個移動目標規劃出有效的航跡[11]。
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<div contenteditable="false" width="100%"> <br> </div><div contenteditable="false" width="100%"> 群體智能算法 </div><div contenteditable="false" width="100%"> 群體智能算法模擬這樣的系統主要是因為以下原因：群體智能源自現存不同生物體的分布式行為;影響群體智能去中心化的有組織系統包括鳥群、魚群和昆蟲群落。這些算法可以應用由所有實體共享的簡單規則，并能夠利用個人之間的交互（稱為代理）在相互合作的基礎上解決優化問題。 </div><div contenteditable="false" width="100%"> 在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優化器 （PSO） 和蟻群優化器 （ACO）。在這里，我們將詳細解釋這兩者： </div><div contenteditable="false" width="100%"> 粒子群優化 （PSO） </div><div contenteditable="false" width="100%"> 粒子群優化 （PSO） 是一種優化技術，其中一組潛在解決方案使用鳥類成群或魚群的社會行為來解決問題。在集群內部，每個片段都被稱為一個粒子，它有可能提供解決方案。粒子成群地在搜索空間中徘徊，并根據自己的知識以及附近所有其他粒子的知識在這些步驟上移動它們的位置。
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群體智能算法 群體智能算法模擬這樣的系統主要是因為以下原因：群體智能源自現存不同生物體的分布式行為;影響群體智能去中心化的有組織系統包括鳥群、魚群和昆蟲群落。這些算法可以應用由所有實體共享的簡單規則，并能夠利用個人之間的交互（稱為代理）在相互合作的基礎上解決優化問題。 在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優化器 （PSO） 和蟻群優化器 （ACO）。在這里，我們將詳細解釋這兩者： 粒子群優化 （PSO） 粒子群優化 （PSO） 是一種優化技術，其中一組潛在解決方案使用鳥類成群或魚群的社會行為來解決問題。在集群內部，每個片段都被稱為一個粒子，它有可能提供解決方案。粒子成群地在搜索空間中徘徊，并根據自己的知識以及附近所有其他粒子的知識在這些步驟上移動它們的位置。 以下是 Python 中 PSO 的簡單實現，用于最小化 Rastrigin 函數： Code
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人工智能技術層展區 模式識別（人臉識別、圖像識別、視覺/語音/情感/生物識別）；理解（機器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術、認知計算、知識圖譜）；處理（語音、文本、情感、自然語言、自適應學習、量子智能計算、虛擬現實建模、直覺感知）；系統及執行（人機交互、靈巧作業、群體智能、自主無人系統的智能技術、混合增強智能新架構與新技術）。
人工智能技術層展區 模式識別（人臉識別、圖像識別、視覺/語音/情感/生物識別）；理解（機器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術、認知計算、知識圖譜）；處理（語音、文本、情感、自然語言、自適應學習、量子智能計算、虛擬現實建模、直覺感知）；系統及執行（人機交互、靈巧作業、群體智能、自主無人系統的智能技術、混合增強智能新架構與新技術）。
人工智能技術層展區 模式識別（人臉識別、圖像識別、視覺/語音/情感/生物識別）；理解（機器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術、認知計算、知識圖譜）；處理（語音、文本、情感、自然語言、自適應學習、量子智能計算、虛擬現實建模、直覺感知）；系統及執行（人機交互、靈巧作業、群體智能、自主無人系統的智能技術、混合增強智能新架構與新技術）。
光機設計與在光學平臺上設計光學系統不同，后者的目標是對光學元件進行原型設計或探索光學科學的新領域，而光機設計專注于產品（使用場景是在光學實驗室之外的廣泛領域）的機械部分，這些產品通常面向的是光學工程師或研究人員以外的用戶群體。從智能手機中的攝像頭到詹姆斯·韋伯太空望遠鏡中的反射鏡和透鏡，所有這一切都需要廣泛的光機設計，以確保整個產品滿足或超越其設計目標。
3Dfindit利用群體智能來簡化設計流程 CADENAS公司通過新的“群體智慧”功能簡化了3Dfindit用戶的設計流程。3Dfindit提供超過6000個經認證的制造商產品目錄。該平臺擁有一個大數據云，累計超過60億次制造商組件數據下載，這些數據將在未來作為群體知識提供給用戶和其他相關需求者。
這種群體智能模式將大幅拓展機器人的應用邊界，使其能夠勝任建筑工地、物流倉儲等復雜環境下的團隊作業。 未來展望：智能體社會的雛形 隨著技術的持續演進，具身智能正在向更高層級的自主性發展。下一代系統將具備目標設定和自我優化的能力，能夠根據環境變化主動調整行為策略。這種進化不僅帶來效率提升，更將重塑人機協作模式——從"人指揮機器"轉變為"人機共同決策"。
人工智能技術層展區 模式識別（人臉識別、圖像識別、視覺/語音/情感/生物識別）；理解（機器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術、認知計算、知識圖譜）；處理（語音、文本、情感、自然語言、自適應學習、量子智能計算、虛擬現實建模、直覺感知）；系統及執行（人機交互、靈巧作業、群體智能、自主無人系統的智能技術、混合增強智能新架構與新技術）。
群體智能算法 群體智能算法模擬這樣的系統主要是因為以下原因：群體智能源自現存不同生物體的分布式行為;影響群體智能去中心化的有組織系統包括鳥群、魚群和昆蟲群落。這些算法可以應用由所有實體共享的簡單規則，并能夠利用個人之間的交互（稱為代理）在相互合作的基礎上解決優化問題。
;影響群體智能去中心化的有組織系統包括鳥群、魚群和昆蟲群落。
圖2 三維空間避障路徑規劃問題描述 1.2 粒子群優化算法求解 粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一種基于群體智能的優化算法，模擬了鳥群覓食等自然現象，通過個體間的信息共享來尋找最優解。該算法具有簡單、易實現和全局搜索能力強等優點，非常適合用于復雜環境下的路徑規劃問題。