本书是一本理论与应用并重、系统性与前沿性兼具的综合性教材与参考书，不仅系统阐述了群体智能的理论根基、经典模型和主流算法，更深入探讨了群体智能在动态复杂系统中的智能涌现机制、自组织决策逻辑与科学评价体系，并紧密结合当前的研究热点与工程实践，展示了其在无人机集群、群智众创、智能交通等领域的前沿应用。
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“智能科学与技术丛书”序
前言
第1章 绪论 1
1.1 群体智能简介 1
1.2 群体智能的研究内容 5
1.3 群体智能的研究方法 6
1.4 群体智能的典型应用 7
1.4.1 在无人集群领域中的应用 7
1.4.2 在互联网群智众创领域中的应用 8
1.4.3 在交通控制领域中的应用 9
1.4.4 在金融系统领域中的应用 10
1.5 群体智能的发展趋势及前沿挑战 11
习题 12
参考文献 13
第2章 群体智能的生物学基础 14
2.1 概述 14
2.2 群体运动的模式及特点 16
2.3 分散式群体运动策略 18
2.3.1 自发式分群策略 18
2.3.2 应激式分群策略 20
2.4 分散式群体控制策略 21
2.4.1 同构式分群策略 22
2.4.2 异构式分群策略 22
2.4.3 指派/协商机制实现的分群策略 24
2.4.4 网络拓扑实现的分群策略 25
2.5 分散式群体控制理论分析 26
2.5.1 分散式群体模型稳定性分析 27
2.5.2 分散式群体模型可控性分析 27
2.5.3 分散式群体模型信息约束分析 27
2.6 分散式群体决策 28
2.6.1 觅食行为的分散式群体决策 28
2.6.2 筑巢行为的分散式群体决策 30
2.7 本章小结 31
习题 32
参考文献 33
第3章 群体智能的社会学基础 36
3.1 概述 36
3.2 群体决策 39
3.3 社会力模型 40
3.3.1 USFM 40
3.3.2 FSFM 42
3.3.3 加入领导者的改进社会力模型 44
3.4 公共物品博弈模型 45
3.4.1 静态多层网络模型 46
3.4.2 动态多层网络模型 47
3.4.3 考虑偏好机制的公共物品博弈模型 49
3.5 网络舆论模型 50
3.5.1 舆情传播模型 50
3.5.2 多层网络舆情传播模型 51
3.6 行走者模型 55
3.6.1 行走动力学与疏散 55
3.6.2 行走预测 57
3.7 共享出行 59
3.7.1 网约共享 59
3.7.2 拼车系统 61
3.7.3 共享出行公平性研究 63
3.8 本章小结 65
习题 66
参考文献 66
第4章 典型群体智能模型 70
4.1 概述 70
4.2 生物群体行为机制及模型 70
4.2.1 群集运动驱动机制 70
4.2.2 典型生物群体行为机制 72
4.2.3 群体智能行为特点 76
4.2.4 典型群体运动模型 77
4.3 仿生物群集行为的自主集群 80
4.3.1 生物群集与无人机集群的映射机制 80
4.3.2 基于生物群集行为的集群自主控制 82
4.4 生物群体运动模型 83
4.4.1 Vicsek模型 85
4.4.2 Boids模型 88
4.4.3 Chemotaxis模型 91
4.5 典型生物群体智能模型分类 93
4.5.1 基于行为的模型 93
4.5.2 多尺度模型 94
4.5.3 基于数据的模型 94
4.5.4 物理学和生物学启发的模型 95
4.5.5 综合模型 95
4.6 发展与展望 96
4.6.1 群集运动的复杂性 96
4.6.2 跨学科研究的需要 97
4.6.3 技术与方法的创新 98
4.7 本章小结 99
习题 100
参考文献 100
第5章 群体智能优化算法 104
5.1 概述 104
5.2 群体智能优化算法特点 104
5.3 群体智能优化算法计算范式与框架 106
5.3.1 一般计算范式 106
5.3.2 一般框架 106
5.4 部分经典群体智能优化算法 107
5.4.1 粒子群优化算法 107
5.4.2 蚁群优化算法 110
5.4.3 人工鱼群算法 114
5.4.4 细菌觅食优化算法 115
5.5 部分新型群体智能优化算法 117
5.5.1 鲸鱼优化算法 118
5.5.2 灰狼优化算法 121
5.5.3 蜘蛛蜂优化算法 125
5.5.4 斑马优化算法 129
5.5.5 烟花算法 134
5.5.6 蝙蝠算法 138
5.5.7 果蝇优化算法 143
5.5.8 星雀优化算法 146
5.6 本章小结 152
习题 153
参考文献 154
第6章 复杂系统与群体智能涌现 156
6.1 概述 156
6.2 复杂系统的智能涌现 156
6.2.1 复杂系统的特征 156
6.2.2 复杂系统智能涌现原理 158
6.2.3 复杂系统智能涌现应用 162
6.3 生物群体的智能涌现 164
6.3.1 生物群体智能涌现特征 164
6.3.2 生物群体智能涌现原理 166
6.3.3 生物群体智能涌现应用 167
6.4 社会系统中集群行为涌现 168
6.5 互联网群体智能的涌现 171
6.6 众包 174
6.6.1 移动众包 174
6.6.2 软件众包 175
6.7 技术与工程系统中的涌现现象 176
6.7.1 城市计算 177
6.7.2 智能制造 178
6.8 本章小结 179
习题 180
参考文献 180
第7章 群体智能自组织决策方法 183
7.1 概述 183
7.2 群体智能自组织决策的通信策略设计 185
7.2.1 基于规则的仿生通信策略设计 187
7.2.2 基于数据驱动的智能隐式通信策略设计 190
7.3 群体智能自组织决策机制设计 192
7.3.1 基于反应扩散方程的涌现机制 192
7.3.2 可扩展的涌现机制 196
7.3.3 基于非仿生方式的涌现机制 201
7.4 分布式实时优化决策方法 203
7.4.1 目标引导的固定翼无人机集群决策方法 203
7.4.2 基于蚁群行为的自组织覆盖搜索方法 206
7.4.3 基于深度学习的仿生集群决策方法 207
7.4.4 基于强化学习的集群决策方法 210
7.5 本章小结 211
习题 212
参考文献 213
第8章 群体智能评价方法 214
8.1 概述 214
8.2 群体智能评价定义与研究现状 214
8.2.1 群体智能评价定义 214
8.2.2 群体智能评价研究现状 217
8.3 典型的群体智能评价方法 222
8.3.1 通用智能评价方法 222
8.3.2 AIQ评价方法 224
8.3.3 基于任务表现的评价方法 225
8.3.4 基于群体行为特征的评价方法 227
8.3.5 基于群体认知能力的评价方法 230
8.3.6 基于计算模型的评价方法 232
8.4 群体智能评价方法的比较 235
8.5 群体智能优化算法性能评价 237
8.6 OODA群体智能水平评价模型及方法 243
8.6.1 基于群体OODA的无人集群系统智能评价模型 243
8.6.2 无人集群系统及其智能评价协同进化模型 243
8.6.3 基于群体OODA的无人集群系统智能等级评价模型 245
8.6.4 无人集群系统智能评价实现方法 249
8.7 本章小结 253
习题 254
参考文献 254
第9章 群体智能系统及典型应用 257
9.1 概述 257
9.2 基于生物群集行为的无人机集群系统控制 257
9.2.1 无人机集群系统 257
9.2.2 生物群集与多无人机系统的映射机制 261
9.2.3 仿生物群集行为的无人机集群自主控制 262
9.3 基于互联网的大规模群体协作 264
9.3.1 网络百科的在线协作 264
9.3.2 众包的在线协作 269
9.4 典型应用案例 276
9.4.1 哈佛大学的小型建造机器人 276
9.4.2 仿生物细胞群体机器人 277
9.4.3 仿鸟类无人机集群 280
9.4.4 开源软件项目 283
9.4.5 众包平台 284
9.4.6 社交媒体协作 286
9.5 本章小结 287
习题 288
参考文献 288
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