1、2018/7/19,高级人工智能 史忠植,1,高级人工智能第十六章,史忠植 中国科学院计算技术所,人工生命 Artificial Life,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,2,内容提要,16.1 引言16.2 研究人工生命的原因16.3 人工生命的探索16.4 人工生命的模型16.5 人工生命的研究方法和战略16.6 计算机生命16.7 细胞自动机16.8 形态形成理论16.9 混沌理论16.10 人工生命的研究平台16.11 群体智能16.12 人工鱼,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,3,引 言,人工生命定义1研究具有自然生命系统行为的人造系统。,2018/7/19,高级
2、人工智能 史忠植,4,人工生命,定义2人工生命是研究怎样通过抽取生物现象中的基本动力规则来理解生命，并且在物理媒体如计算机上重建这些现象，使它们成为一种新的实验方式和受操纵。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,5,人工生命,定义3在人工生命中的所有存在或将会存在的事物中，我们至少可以说这一领域从总体来说，代表了一种尝试，就是加重了生物学中合成理论的分量。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,6,人工生命,定义4人工生命模型有足够强大的功能来获取复杂系统中更多的认知。这种方式较之自然系统更容易被操纵、重复和精确控制实验。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,7,人工生命,人工
3、生命是指用计算机和精密机械等生成或构造表现自然生命系统行为特点的仿真系统或模型系统。自然生命系统的行为特点表现为自组织、自修复、自复制的基本性质，以及形成这些性质的混沌动力学、环境适应和进化。 在现实世界中，普遍地存在着各类复杂系统，一般认为，非线性、不稳定性、不确定性是造成复杂性的根源。复杂事物只能照它复杂的面貌来理解。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,8,人工生命第一次会议,“人工生命关于生命系统合成与模拟的跨学科研讨会”。本次会议于1987年9月在美国新墨西哥的罗斯阿拉莫斯举行。本次会议的论文集共收录了24篇论文，内容主要分布在：人工生命研究的理论、生命现象的仿真、细胞自动机（
4、简称CA）、遗传算法、进化仿真等5个方面，兰顿发表了题为“人工生命”的开拓性论文，他在文中提出了人工生命的概念，并讨论了它作为一门新兴的研究领域或学科存在的意义。兰顿被公认为人工生命研究的创立者。这次会议标志着人工生命研究领域的诞生。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,9,人工生命第二次会议,“人工生命人工生命研讨会”。本次会议于1990年2月在美国新墨西哥的圣菲举行）。该会议论文集共收录了31篇论文，内容分为概述、自组织、进化动力学、开发、学习与进化、计算、哲学与突现、未来等8部分。其中兰顿的“混沌边缘的生命”、约翰科赞（John Koza）的“遗传进化和计算机程序的共进化”属于经典
5、之作。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,10,人工生命第三次会议,“人工生命人工生命研讨会”，1992年6月在美国新墨西哥的圣菲举行。本次会议的论文集共收录了26篇论文，内容除涉及遗传算法、进化仿真、突现行为、适应度概貌图、群体动力学和混沌机制等人工生命经典内容之外，还讨论了机器人规划应用问题。科赞的“人工生命：自我复制的自发突现与进化的自改进计算机程序”堪称杰作，从遗传编程算法方面探讨了在人工生命研究中关键的突现机理。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,11,人工生命第四次会议,“人工生命IV第四届国际生命系统合成与模拟研讨会”，1994年7月在美国麻省理工学院举行。本次会
6、议的论文集共收录了56篇论文，内容分为特邀报告、长文和短文3个部分，它覆盖了协同进化、遗传算子、进化与其它方法（如神经网络等）的综合、AL算法、关于混沌边缘和分岔的研究、AL建模、学习能力、进化动力学、细胞自动机、DNA非均衡学说研究、人工生命在字符识别、机器人等方面的应用等较为广泛的内容。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,12,人工生命第五次会议,“人工生命第五届国际生命系统合成与模拟研讨会”，1996年5月16-18，在日本古城奈良举行，来自世界各地的500多名学者参加了会议。这是人工生命首次在亚洲召开的国际会议。人工生命概念刚提出，就引起日本学者的关注，第一次人工生命国际会议就
7、有日本学者参加。这次会议在日本的召开，标志着日本成为亚洲人工生命研究的中心。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,13,人工生命第六次会议,“人工生命VI第六届国际人工生命研讨会”，1998年6月26-29在美国洛杉矶加利福尼亚大学举行。这次会议的主题是“生命和计算：变化着的边界”。本次会议收到大约100篇提交的论文，其中39篇作为完整论文在这次会议的论文集中得到介绍。有9篇论文被认为是人工生命的新的高质量工作。这次会议主要的论文涉及的是计算的分子和细胞生物学。会议提供了许多新的关于发育过程、细胞分化机理和免疫反应模型制造的新见解。这些论文把人工生命扩展到令人兴奋的新方向。,2018/7
8、/19,高级人工智能 史忠植,14,人工生命第七次会议,“人工生命回顾过去，展望未来”, 于2000年8月1-6日在美国波特兰的里德学院举行。本次会议的主题是：“回顾过去，展望未来”。具体讨论的问题有以下几个方面：生命的起源、自组织和自复制问题，包括人工化学进化、自催化系统、虚拟新陈代谢等；发育和分化问题，包括人工的和自然的形态发生，多细胞分化与生物进化，基因调节网络等；进化和适应动力学问题，包括人工进化生态学，可进化性及其对生物组织的影响，进化计算等；机器人和智能主体，包括进化机器人，自主适应机器人和软件智能体等；通讯、协作和集体行为，包括突现集体行为，通讯和协作的进化，语言系统、社会系统、
9、经济系统和社会-技术系统等；人工生命技术和方法的应用，包括工业和商业的应用，可进化硬件、自修复硬件和分子计算，金融和经济学，计算机游戏，医疗应用，教育应用等；认识论和方法论基础问题，包括人工生命的本体论、认识论以及伦理和社会影响等。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,15,人工生命第八次会议,“人工生命VIII”于2002年12月9-13日在澳大利亚悉尼新南威尔士大学举行。本次会议具体讨论的问题有以下几个方面：生命起源，发育和差异，进化和自适应动力学，机器人和智能主体，通讯、协作和集体行为，人工生命技术的应用，仿真和综合工具和方法论等。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,16,
10、人工生命第九次会议,第9届会议人工生命国际会议于2004年9月12-15日在美国波士顿举行。人工生命研究生命的组织原理，而不是像地球上存在的碳生命那样。 What are the principles of evolution, learning and growth which can be understood well enough to simulate as an information process?,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,17,人工生命第九次会议,Can robots be built faster and cheaper by mimicking biol
11、ogy than by the product design process used for automobiles and airplanes? What kinds of constraints should be placed on sciences, such as Wet Alife which work with self-replicating elements? What components of physics and chemistry support emergence and automatic discovery of physical and cognitive
12、 mechanisms of life forms? How can we unify theories from dynamical systems, game theory, evolution, computing, geophysics, and cognition?,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,18,相关会议,10 years ago, the ALIFE 4 conference in Boston heralded breakthroughs such as Karl Sims co-evolving computer graphic creatures. Come
13、 to this meeting to see what the next decade willunleash! 2001年成立了国际人工生命学会(http:/www.alife.org/ International Society for Artificial Life)。 2005年9月在英国肯特大学举行欧洲第8届人工生命学术会议，请参见网址：http:/www.ecal2005.org/。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,19,相关刊物,Artificial Life (MIT Press) Adaptive Behavior (MIT Press) Artificial L
14、ife and Robotics (Springer Verlag) Advances in Complex Systems (formerly Journal of Complex Systems) (Editions Hermes) Biological Cybernetics (Springer Verlag) Complexity (Wiley) Cybernetics & Systems Analysis (Plenum) Evolution (Society for the Study of Evolution) Evolution of Communication (John B
15、enjamins Publishing Co.) Evolutionary Computation (MIT Press),2018/7/19,高级人工智能 史忠植,20,相关刊物,IEEE Transactions on Evolutionary Computation (IEEE) IEEE Transcations on Fuzzy Systems (IEEE) IEEE Transactions on Neural Networks (IEEE) IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics B: Cybernetics (IEE
16、E) Journal of Complexity (Academic Press) Journal of Social and Evolutionary Systems (JAI) Journal of Theoretical Biology (Academic) Kybernetes (MCB) Open Systems & Information Dynamics (Kluwer),2018/7/19,高级人工智能 史忠植,21,AI vs. AL,Complex human functionsTop-downGlobal ControlComplex RulesPreprogrammed
17、 behaviorKnowledge-Representation,Basic natural behaviorBottom-upLocal ControlSimple RulesEmergent behaviorAvoid Knowledge-Representation & Planning,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,22,研究人工生命的原因,人工生命的研究可使我们更好地理解突发特征，个体在低级组织中的集合，通过我们的相互作用，常可产生特征。人工生命将会成为研究生物的一个特别有用的工具。对于发展新技术及增强我们控制自然的能力，人工生命系统是很有潜力的。人工生命的另一显著应用
18、是遗传工程。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,23,人工生命的探索,20世纪初，逻辑在算术机械运算中的运用，导致过程的抽象形式化。40年代末，50年代初，冯.诺伊曼提出了机器自增长的可能性理论。以计算机为工具，迎来了信息科学的发展。70年代以来，科拉德(Conrad)和他的同事研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出了不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络又兴起，出现了许多神经网络模型和学习算法。与此同时，人工生命的研究也逐渐兴起。1987年召开了第一届国际人工生命会议。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,24,人工生命的模型,计算机病毒计算机的进程生物
19、统计学和个体胎生学机器人自催化(autocatalytic)网络细胞自动机人工核苷酸,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,25,人工生命的研究方法和战略,按照人工生命的组织机构，人工生命的内容大致可以分成两类：构成生物体的内部系统，包括脑、神经系统、内分泌系统、免疫系统、遗传系统、酶系统、代谢系统等。在生物体及其群体中表现的外部系统。生物群体中环境适应系统和遗传进化系统等。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,26,模型法。根据内部和外部系统所表现的生命行为，建造信息模型。工作原理法。生命行为所显示的自律分散和非线性的行为，它的工作原理是混沌和分形，据此研究它的机理。,人工生命研究
20、的方法,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,27,采用以计算机等信息处理机器为中心的硬件生成生命行为。 一种是采用已有的信息处理机器和执行装置，实现具有人工生命行为的系统。另一种是用生物器件构造生命系统。这些都通称为生物计算机，是一种向人工生命接近的方法。用计算机仿真，研究开发显示生命体特征行为的模型软件。简单地说，神经网络系统和遗传算法等，都是采用信息数学模型，模拟人工生命的生成。基于工作原理，利用计算机仿真生成生命体。生命现象的基础是随物理熵的增大而杂乱无章。生成这种现象的原理是混沌的分形、耗散结构、协同反应等，采用这些产生生命现象。通过计算机仿真，分析生命特有的行为生成，建立新的理
21、论。利用上面3个策略，得到生命行为共同的一般性质，通过概括，建立生命的基本理论。这种策略形成自组织、超并行处理等理论。,人工生命研究的策略,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,28,生命系统中的一些最重要的特性是：生命体的复杂性和组织；构成它们的分子的化学结构唯一性；单个生命体的唯一性及变异；拥有遗传程序，最终形成遗传表现型；通过自然选择形成；行为的明显不确定性。,计算机生命,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,29,细胞自动机(CA)是另一种对结构递归应用简单规则组的例子。在细胞自动机中，被改变的结构是整个有限自动机格阵。在这种情况下，局部规则组是传递函数，在格阵中的每个自动机是
22、同构的。所考虑修改的局部上下文是当时邻近的自动机的状态。 自动机的传递函数构造一种简单的、离散的空间/时间范围的局部物理成分。要修改的范围里采用局部物理成分对其结构的“细胞”重复修改。这样，尽管物理结构本身每次并不发展，但是状态在变化。,细胞自动机,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,30,细胞自动机,元胞自动机产生和发展. 四个阶段: 1940s 诞生：Von Neumann 自我复制机. 1960-70s起步：JH.Conway 生命游戏. 1980s 理论研究：S.Wolfram CA分类. 1980-90s 应用：HPP-FHP格子气自动机. C.Langton N.Packar
23、d 人工生命,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,31,记V为细胞状态集，V中有一元素v0为静止状态，定义f是 V*V*VV的函数, 且满足 f(v0,v0,v0)=v0， 则(V,v0,f)称为是m个邻居的细胞自动机，f 称为该细胞自动机的变换函数。,二维空间中的细胞自动机,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,32,信号传播的过程,2 2 2 2 2 21 1 0 s 1 12 2 2 2 2 2,2 2 2 2 2 21 1 1 0 s 12 2 2 2 2 2,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,33,信号复制,2 2 2 2 2 21 0 s 1 1 12 2 1 2
24、 2 2* 2 1 2 * * 2 1 2 * *,2 2 2 2 2 21 1 0 s 1 12 2 s 2 2 2* 2 1 2 * * 2 1 2 * *,2 2 2 2 2 21 1 1 0 s 12 2 0 2 2 2* 2 s 2 * * 2 1 2 * *,时刻T,时刻T+1,时刻T+2,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,34,数据路径扩张,2 2 2 2 2 2 2 21 1 0 6 1 1 1 12 2 2 2 6 2 2 2* * * 2 0 2 * * * * 2 1 2 * * * * 2 1 2 * *,2 2 2 2 2 2 2 21 1 1 0 7 1 1
25、 12 2 2 2 0 2 2 2* * * 2 1 2 * * * * 2 1 2 * * * * 2 1 2 * *,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,35,f(0,1,2,7,6)=1 f(7,0,0,0,2)=3 f(2,0,0,2,3)=7 f(1,0,2,3,2)=6f(0,1,2,3,2)=1 f(3,0,2,2,1)=0 f(7,0,2,1,2)=0 f(1,0,7,2,2)=3f(4,0,2,0,2)=2 f(2,0,0,2,4)=0 f(2,0,2,6,2)=4 f(2,0,0,1,4)=2f(4,0,2,6,2)=2 f(2,0,4,6,2)=4 f(1,2,4,
26、2,6)=4 f(4,1,2,2,2)=0f(2,0,0,4,2)=0 f(2,0,2,4,2)=0 f(2,0,1,2,4)=2 f(6,0,2,4,2)=4f(7,0,0,2,1)=0 f(0,1,2,7,2)=4,变换规则表,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,36,首先我们有一细胞空间，它组成了N维欧几里德空间，以及定义于该细胞空间的邻居关系。对于每个细胞空间，由于邻居关系，必有有限个细胞作为它的邻居。一个细胞自动机系统(简称“细胞系统”)是这样定义的：该系统对每个细胞给定有限个状态和一个区分状态(叫“空状态”)，及一条规则。该规则给出每个细胞在时刻T+1时的状态，且该规则是在时
27、间t时该细胞自身的状态及它的邻居的状态的函数。我们把一个细胞的所有可能状态连同管理该细胞的状态变换的规则一起称为一个变换函数。所以一个细胞自动机系统是由一个细胞空间和定义于该空间上的变换函数所组成。细胞自动机状态由有限个细胞连同赋于每个细胞的状态所指定，可理解为其它的细胞都处于空的状态。,细胞自动机的概念可由以下方式建立,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,37,典型的形态形成理论是1968年Lindenmayer提出的L-系统。L-系统由一组符号串的重写规则组成，它与乔姆斯基(Chomsky)形式语法有密切关系。在下面“XY”表示结构中当出现X时用字符串Y代替。因为字符X可以出现在规则
28、的右边和左边，这组规则可以被递归地应用来重写新的结构。,形态形成理论,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,38,形态形成理论,规则采用上下文无关，即在特定部分改变时不考虑上下文中的关系。例如一组规则： (1) A CB (2) B A (3) C DA (4) D C,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,39,当把这组规则用于初始种子结构“A”，就可以得到下面的序列：次数 结构 应用规则 0 A 初始种子 1 C B 规则1，CB 代替A 2 D A A 规则3，DA代替C; 规则2，A代替B 3 C C B C B 规则4,C代替D; 规则1用两次,CB代替A 4 继续进行,例子
29、1,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,40,规则：(1) A CBD (2) B A (3) C C (4) D C(E)A (5) E D当把这组规则用于初始种子结构“A”，就可以得到下面的序列：次数 结构 应用规则 0 A 开始种子 1 CBD 规则 1. 2 CAC(E)A 规则 3, 2, 4. 3 CCBDC(D)CBD 规则 3, 1, 3, 5, 1. 4 CCAC(E)AC(C(E)A)C(E)A 规则 3, 3, 2, 4, 3, 4, 3, 2,3.,例子2,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,41,规则：(1) C C 在字符串左端的“C”保持“C” (2)
30、 CC C “C”和它左端的“C”保持“C” (3) *C * “C”和它左端的“*”变成“*” (4) *C C “*”和右端的“C”变成“C” (5) * * 在字符串右端的“*”保持“*”在这些规则下，初始结构“*CCCCCCC”将产生向右传播：次数 结构 0 *CCCCCCC 1 C*CCCCCC 2 CC*CCCCC 3 CCC*CCCC 4 CCCC*CCC 5 CCCCC*CC 6 CCCCCC*C 7 CCCCCCC*,例子3,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,42,从系统角度来看生命的行为，首先在物理上可以定义为非线性、非平衡的开放系统。所以，这种系统特殊行为是自然振
31、荡，即有限周期和混沌。这些生命特有的行为是本体主义和高级信息处理所关注的，人工生命中，它的生成原理是主要的。有限周期可以分为稳定的和不稳定的。把自然振荡称为稳定的有限周期。这种稳定的有限周期邻近的位相面轨道渐近闭轨道。有限振荡和混沌是结构稳定的两个方面。它们的差别仅仅在于有限周期的初始条件的差对于以后运动影响很大。在混沌中，初始条件的差随着时间很快扩大，近似再现是困难的。这种性质称为轨道不稳定性，这和基于有限周期的轨道稳定性的有序化形成明显对照。自然界中动力学分为有序和混沌。有序的规则行为是周期解。其它混沌系统是复杂的，长期不能预测的行为。两者从时间发展上基本上是动力学系统。所以，生命体是混沌
32、和有序的复合。,混沌理论,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,43,混沌理论,生命行为所提取的特征现象的发生原理的有序和混沌的计算能力怎样呢。首先，有序系统具有在它的周期上的复杂性，高度的复杂计算是不可能的。混沌系统必须有严格的规定，从理论上计算它的轨道的不稳定性行为是困难的，因此，仅考虑在混沌的边界所看到的生命行为。这样，信息的存储、传送、变换之类的基本操作可以通过有序和混沌的混合系统实现：(1) 信息存储是从有序系统所看到的稳定周期动力学获得。(2) 信息的传送和变换可以从混沌系统不稳定动力学实现。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,44,人工生命研究平台,A-Volve 生
33、命的空间科学 Christa Sommereer and Laurent Mignonneau Tierra 数字生命进化模型 Thomas Ray Avida 自适应的遗传基因系统 Amoeba 研究生命起源 Andrew Pargellis, Lucent Technologies,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,45,A-Volve,参观者创建动物时交互 参观者与动物 动物与动物之间交互,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,46,Tierra,细胞有机体以单细胞产生,通过一个 二进制的细胞分裂过程发展成多细胞 形式 细胞个体的每个细胞有相同的基因物质 充分发展的不同细胞有
34、潜在的不同性, 以便它们能表示基因组的不同成分,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,47,Avida,分时 适应度 繁衍 选择安置方法 突变,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,48,Amoeba,自复制 最小自复制器有5条指令 最小有12个自复制器 16条指令 目标:随机生成自复制代,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,49,Autolife,张江研制的Autolife模型是一个能够进行“开放式进化”的人工生命系统李建会 2006。每个主体(agent)模型采用可以变化规则表长度的有限自动机模型建模。一方面主体可以进行自我繁殖，同时模型中的选择机制没有采用显式的适应度函数而
35、是采用能量消耗的简单模型而自发涌现出来，所以可以认为主体模型是一个类Tierra系统。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,50,Autolife,1. 内部结构：一群参数包括拥有的能量值、寿命、当前坐标、当前面对方向等等。一个可变化长度的规则表rules，这个规则表既可以当作指导生命体运动的程序规则，又可以当作遗传的数据（染色体）被遗传变异。2. 如何行动：每个仿真周期，生命体仅仅读入它所面对的前方三个方格情况，如果0是空格，1是有食物的方格，那么，每次生命体读入的就是一个010，001这样的三位长的二进制字符串。生命体还有一些被编码成0,1,2,3,4的内部状态，这样根据读入的二进制
36、串和内部状态，生命体会查找它的规则表rules，找到匹配的一条规则，得到输出动作(0,1,2,3,4)和下一时刻的状态。其中动作(0,1,2,3,4)都是动作的编码，它们分别表示前行、左转、右转、繁殖、播种，也就是说每个生命体在每个周期所采用的动作完全是由它们的规则决定的。其中繁殖就是在当前位置诞生一个新的生命体，并且父亲的所有状态都会遗传给后代。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,51,Autolife,3.环境规则：如果生命体所在的世界位置有食物，那么就会把这个食物吃掉，吃到食物就可以增加生命体的一定量的能量值。另外，生命体的每一种行动都会对应不同的能量消耗值，而新出生的生命体都会
37、从它的父亲那里得到一部分能量值，如果一个生命体的能量消耗殆尽，或者这个生命体的寿命超过了最大寿命就会死亡。为了限制生命体的繁殖，每个生命都有一个最大繁殖数量。4.遗传规则：当每次遗传的时候，父亲会把规则表完全遗传给后代，但同时在遗传的过程中会以概率muteP发生变异，并且，规则表的长度也会以lenP的概率发生变化（既可能增长也可能缩短）。生命体可以通过遗传变异来给自己编程。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,52,群体智能(Swarm Intelligence),2018/7/19,高级人工智能 史忠植,53,研究意义群体智能概念,群体智能这个概念来自对蜜蜂和蚂蚁的观察。一组相互之间可
38、以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境)的主体，这组主体能够合作进行分布问题求解 。任何启发于群居性昆虫群体和其它动物群体的集体行为而设计的算法和分布式问题解决装置都称为群体智能。 群体智能在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,54,研究意义群体智能的特点,分布式：能够适应当前网络环境下的工作状态; 鲁棒性：没有中心的控制与数据，个体的故障不影响整个问题的求解; 扩充性：个体的增加，系统的通信开销增加小;简单性：个体简单，实现也比较简单。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,55,研究意义,
39、群体智能的研究不仅在多主体仿真、系统复杂性以及NP问题等方面为人工智能、认识科学、计算经济学等领域的基础理论问题的研究开辟了新的研究途径，同时也为诸如组合优化、机器人协作、电信路由控制等实际工程问题提供了新的解决方法。因此，群体智能的研究具有重要意义和广阔的应用前景。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,56,研究现状国外,美国的SDG 组织在系统复杂性方面开展了研究。他们主要通过多主体的仿真来研究系统复杂性。他们开发的SWARM软件包为多学科进行基于多主体的建模提供了一个基础平台；加州工学院专门开设了群体智能的课程； 欧洲联盟资助的SWARM-BOTS项目的主要目标是研究设计和实现自组
40、织和自装配的装置的新途径。它的理论基础是群体智能和蚁群算法的近期研究成果，即对群居性昆虫和其它动物群体的自组织和自装配能力的研究。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,57,研究现状国内,国家自然科学基金“十五”期间学科交叉类优先资助领域第一类属于把握科学前沿，推动源头创新的项目。 其中第7项认知科学及其信息处理的研究内容就明确列出了群体智能的进化、自适应与现场认知。相关项目还有第9项复杂系统与复杂性。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,58,主要研究方向,蚁群寻食行为研究，相对应组合优化算法和通信网络路由控制算法；群体分工和任务分配行为研究，相对应多主体分工协作算法；巢穴组织和
41、自组织行为及群体分类行为研究，相对应数据分析和图的分割算法；建巢和自装配行为研究，相对应模拟建巢算法；群体合作搬运行为研究，相对应机器人合作搬运算法。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,59,所需解决的关键问题,蚁群算法 效率与理论；由于没有标准的测试集，除了寻食模型，蚁卵聚类、蚁群分工和蚁巢自装配等模型都只处于证实阶段 理论和实验 ；一个多主体自组织模型实验和测试平台 ；对于追求效率的实际问题，如何既保持群体智能系统的灵活性和鲁棒性等自组织特征又能保证系统的高效率也是一个关键问题 ；群体智能与分布式智能的智能主体研究相结合，将产生新的智能主体协作、建模等算法和机制，提出网络和网格环境
42、的自适应多智能主体系统 。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,60,蚂蚁寻找最短路径原理,A）蚁群到达决策点。,B）一些蚂蚁选择上方路径，一些蚂蚁选择下方路径。选择是随机的。,C）下方短路径蚂蚁到达相反方向的决策点的时间早于选择上方长路径的蚂蚁。,D）短路径上外激素以较高的速度积累。,外激素多的短路径将吸收更多的蚂蚁，反过来，更多的蚂蚁在短路径上会留下更多的外激素，加上外激素挥发效应，最后，蚁群都选择了最短路径。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,61,第k个蚂蚁从城市i到城市j 的跃迁概率为：,ij（t）为t时刻边e(i,j)上外激素的强度可见度ij为1/dij,2018/7
43、/19,高级人工智能 史忠植,62,一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法,相遇算法，提高了蚂蚁一次周游的质量，然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合，提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。实验结果表明该算法有较好的有效性。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,63,TSP实例,ST70（TSPLIB） 677.88 677.1096CHC144（中国144城市）30354.3kroB150 (TSPLIB) 26130 26127,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,64,基于群体智能的聚类算法CSI的研究,CSI聚类算法主要步骤；基本模型简化：概率转换公式；实验
44、结果 。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,65,基于蚁群算法的聚类算法,主要步骤：随机分布待聚类模式；每只蚂蚁计算当前对象在局部环境的群体相似度，并通过概率转换函数得到拾起或放下对象的概率，以这个概率行动；经过群体大量的相互作用，最终得到若干聚类中心；最后收集聚类结果。,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,66,概率转换公式的简化,基本模型,简化模型,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,67,实验结果,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,68,电信消费数据聚类分析实验结果比较,2018/7/19,高级人工智能 史忠植,69,基于群体智能的文档聚类算法CSIM的研究,为了处理聚类过程中出现的散点以及克服算法的一些随机因素，更是为了提高算法的效率，我们将基于群体智能的文档聚类算法与经典的K均值算法相结合，对算法进行了改进。混合算法的过程是这样的：首先采用基于群体智能文档聚类算法对聚类文档进行处理，得到初始的聚类中心个数和聚类中心模板，然后运用K均值算法再次聚类。这样，既保留了群体智能算法的自组织特征，又结合了K均值算法的高效率，同时也克服了两种算法的弱点，如群体智能算法的随机性和K均值算法的聚类中心个数的参数预定及输入顺序敏感。我们将算法缩写为CSIM。,
