集群智能：從自然到人工系統(tǒng)

定　價：￥128.00

作　者：	埃里克·博納博著
出版社：	中國宇航出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787515918280	出版時間：	2020-08-01	包裝：	精裝
開本：	16	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　在近五年以來，類比昆蟲群落的方法成為求解問題的一個熱點，該方法強(qiáng)調(diào)分布式、簡單個體之間的直接/間接交互、靈活性和魯棒性，已經(jīng)成功應(yīng)用于組合優(yōu)化、通訊網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器人領(lǐng)域。越來越多的研究者對這一形成人工智能、群體智能的方法產(chǎn)生興趣，其中群體智能是指一系列簡單個體所涌現(xiàn)出來的集體智能。本書的每一章均圍繞一個生物學(xué)示例展開。首先對上述示例進(jìn)行描述，當(dāng)存在模型時對其進(jìn)行建模，并類比其機(jī)制來設(shè)計算法、多智能體系統(tǒng)和群體機(jī)器人。盡管由于生物學(xué)建模和工程同等重要，所以本書的寫作方式顯得與眾不同，但希望讀者能發(fā)現(xiàn)我們所做工作的有趣性和有用性。

作者簡介

　　李杰，北京理工大學(xué)教授，兵器科學(xué)與技術(shù)武器系統(tǒng)總體方向博士生導(dǎo)師，軍委科技委首席專家。1997年畢業(yè)于北京理工大學(xué)機(jī)電工程系獲工學(xué)博士學(xué)位，并進(jìn)入北京理工大學(xué)機(jī)電工程系工作。長期從事智能微小型巡飛器設(shè)計、信息感知與處理、引信智能化技術(shù)等方面研究，正在承擔(dān)軍委科技委、火箭軍/陸軍/空軍“十三五”在智能化微小型巡飛器領(lǐng)域多個預(yù)先研究項目。以第一獲獎人獲國防科學(xué)技術(shù)二等獎3項，三等獎3項，申請及授權(quán)國家或國防發(fā)明專利40余項。

圖書目錄

目錄

第1章簡介1

1.1社會性昆蟲1

1.2社會性昆蟲群落的集體行為建模7

1.2.1建模與設(shè)計7

1.2.2社會性昆蟲群落中的自組織8

1.2.3共識主動性（Stigmergy）13

1.3交互建模15

1.4從算法到機(jī)器人16

1.5閱讀導(dǎo)引18
第2章螞蟻覓食行為在通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用：組合優(yōu)化和路由20

2.1概述20

2.2蟻群覓食策略20

2.2.1自然界中的優(yōu)化：二元橋?qū)嶒?0

2.2.2自然界中的優(yōu)化：子巢穴間的“交通網(wǎng)絡(luò)”26

2.2.3行軍蟻的狩獵模式26

2.3蟻群優(yōu)化算法：旅行商問題32

2.3.1螞蟻系統(tǒng)33

2.3.2蟻群系統(tǒng)38

2.3.3基于螞蟻系統(tǒng)或蟻群系統(tǒng)的其他方法45

2.4蟻群優(yōu)化：二次分配問題46

2.4.1螞蟻系統(tǒng)應(yīng)用于二次分配問題46

2.4.2混合螞蟻系統(tǒng)51

2.4.3ASQAP算法的擴(kuò)展56

2.5蟻群算法在優(yōu)化領(lǐng)域中的其他應(yīng)用56

2.5.1ASJSP：一種用于作業(yè)車間調(diào)度問題的ACO算法59

2.5.2ANTCOL：用于圖形著色問題的ACO算法60

2.5.3ASVRP：針對車輛路徑問題的ACO算法61

2.5.4HASSOP：順序排序問題的ACO算法62

2.5.5ASSCS：最短公共序列問題中的ACO算法63

2.6關(guān)于ACO算法的幾點思考64

2.6.1ACO算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)64

2.6.2ACO算法和進(jìn)化算法65

2.6.3連續(xù)優(yōu)化65

2.7電信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用67

2.7.1ABC：電話網(wǎng)絡(luò)中的路由68

2.7.2ANTNET：數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)中的路由78

2.7.3一種基于螞蟻系統(tǒng)的螞蟻路由算法85

2.7.4約束條件與討論87

2.7.5在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中查找信息88

2.8要點謹(jǐn)記89
第3章勞力分工和任務(wù)分配90

3.1概述90

3.2社會性昆蟲中的勞力分工90

3.3響應(yīng)閾值91

3.3.1引言91

3.3.2響應(yīng)閾值：簡介和實驗證明93

3.3.3單任務(wù)模型98

3.3.4模型分析：確定性方程100

3.3.5多任務(wù)模型104

3.3.6“緊急”任務(wù)接續(xù)模型105

3.4專一化110

3.5多智能體系統(tǒng)中的差異化和自適應(yīng)任務(wù)分配117

3.5.1多智能體系統(tǒng)或機(jī)器人群體中的差異化117

3.5.2自適應(yīng)任務(wù)分配117

3.5.3與“競標(biāo)”算法的聯(lián)系122

3.6要點謹(jǐn)記123
第4章墓地結(jié)構(gòu)、育雛分選、數(shù)據(jù)分析和圖分割124

4.1概述124

4.2墓地結(jié)構(gòu)和育雛分選124

4.3一種墓地聚類和育雛分選的模型126

4.3.1聚類126

4.3.2分類128

4.3.3空間熵及其變體128

4.4探索性數(shù)據(jù)分析129

4.5圖分割136

4.6機(jī)器人應(yīng)用144

4.6.1介紹144

4.6.2示例144

4.6.3其他工作147

4.6.4從聚類到分類149

4.6.5發(fā)展設(shè)想149

4.7要點謹(jǐn)記150
第5章自組織與模板：在數(shù)據(jù)分析和圖形分區(qū)中的應(yīng)用152

5.1概述152

5.2自組織和模板的相互作用152

5.3建造蟻后房的一種“反應(yīng)擴(kuò)散”模型156

5.4細(xì)胸蟻屬albipennis螞蟻巢壁建造159

5.5應(yīng)用165

5.5.1數(shù)據(jù)分析166

5.5.2圖像分割166

5.6要點謹(jǐn)記168
第6章筑巢和自組裝169

6.1概述169

6.2社會性昆蟲的筑巢行為169

6.2.1定量的共識主動性：共識主動性和自組織170

6.2.2定性/離散的共識主動性171

6.3自組裝模型175

6.3.1模型175

6.3.2仿真176

6.3.3分析180

6.3.4探索建筑結(jié)構(gòu)的空間180

6.4生物學(xué)之外的應(yīng)用188

6.4.1簡介188

6.4.2自組裝機(jī)器人189

6.4.3建筑設(shè)計201

6.4.4不斷發(fā)展的功能201

6.5要點謹(jǐn)記203
第7章昆蟲和機(jī)器人的合作運(yùn)輸204

7.1概述204

7.2螞蟻對獵物的協(xié)同運(yùn)輸204

7.2.1單獨運(yùn)輸與合作運(yùn)輸206

7.2.2從獨立到合作運(yùn)輸206

7.2.3招募行為208

7.2.4合作運(yùn)輸中的協(xié)調(diào)209

7.2.5合作運(yùn)輸中參與者的數(shù)量210

7.2.6死鎖和恢復(fù)210

7.3集群機(jī)器人合作運(yùn)輸211

7.3.1簡介211

7.3.2基本模型及其實現(xiàn)212

7.3.3停滯后恢復(fù)：模型和機(jī)器人實現(xiàn)214

7.4要點謹(jǐn)記217
第8章結(jié)語218
參考文獻(xiàn)220