群体智能
群体智能的相关文献在1983年到2022年内共计811篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文644篇、会议论文34篇、专利文献750304篇;相关期刊322种,包括电脑知识与技术、计算机工程、计算机工程与科学等;
相关会议34种,包括2011年中国自动化大会暨钱学森诞辰一百周年及中国自动化学会五十周年会庆、上海照明科技及应用趋势论坛、中国自动化学会第二十五届青年学术年会等;群体智能的相关文献由1774位作者贡献,包括吴启迪、汪镭、康琦等。
群体智能—发文量
专利文献>
论文:750304篇
占比:99.91%
总计:750982篇
群体智能
-研究学者
- 吴启迪
- 汪镭
- 康琦
- 王联国
- 刘弘
- 王志刚
- 洪毅
- 潘宏侠
- 施秋红
- 李阳
- 李静林
- 魏秀业
- 乔少杰
- 刘波
- 周傲
- 姚瑶
- 安静
- 张燕
- 张鹏
- 曾建潮
- 朱云龙
- 李恪
- 王尚广
- 范衠
- 付志航
- 刘志晗
- 刘成忠
- 华先胜
- 史忠植
- 夏慧明
- 孙其博
- 张强
- 张纪会
- 徐选华
- 房春荣
- 李志蜀
- 李玉莹
- 杜振鑫
- 杨放春
- 杨淑莹
- 王勇
- 王静莲
- 王静逸
- 窦全胜
- 胡建
- 蔡卓骏
- 薛颂东
- 袁泉
- 谭营
- 赵付青
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陈正岩
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摘要:
量子粒子群算法是一种应用广泛的智能种群优化算法,但是由于其后期种群多样性快速下降,导致在计算多峰优化问题时,容易陷入局部最优点。为了改进其搜索性能,本文通过改进Tent混沌映射并将其融入算法中,提出一种改进的量子粒子群算法。该算法通过对粒子分组设置,并进行不同策略的混沌搜索,充分利用混沌搜索的随机性和遍历性来提高种群的多样性,从而增强算法的全局搜索能力和提高算法收敛精度。为了评估改进算法,本文将改进算法与其他粒子群算法分别求解标准测试函数,仿真结果表明,改进算法具有更好的搜索性能。
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王茂;
周少武;
张红强;
吴亮红;
周游;
何昕杰
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摘要:
未知环境下,群机器人无法预先获取多目标搜索的环境信息,仅可局部感知与局部通信.本文针对避障效率与搜索效率的缺陷提出边界扫描的避障策略和目标位置估计的粒子群算法,边界扫描的避障策略(BSOA)将障碍物简化成连续障碍物与非连续障碍物两种情况,并根据情况向特定边界运动;目标位置估计的粒子群算法(TPEPSO)则利用获取的目标信号估计目标位置,结合粒子群算法到达目标附近,从而实现目标搜索.提出的方法与基于简化虚拟受力分析模型的循障避碰方法(SVF)及扩展粒子群算法(EPSO)、自适应机器人蝙蝠算法(ARBA)仿真比较,搜索效率提高5.72%~21.58%,总能耗减少4.30%~19.11%.
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王占丰;
张林杰;
吕博;
季宇凯;
胡超;
温胜昔
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摘要:
云计算已成为当前最为重要的计算模式并在不断地演化,而调度在云计算系统中起着关键作用,需要考虑资源需求的多维性、计算资源的多样性以及共享集群的多个用户之间的公平性。在分析云计算资源调度基本框架的基础上,分别从资源调度框架和调度算法两方面对云计算资源调度关键技术进行综述,并从群体智能调度算法和非群体智能调度算法两类方法对其进行详细阐述,最后指出未来智能资源调度器的发展方向。
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王媛媛
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摘要:
基于知识生态系统情境,探究群体智能的涌现机制,为提升组织整合效果,提高创新能力提供新视角。通过对知识生态系统和群体智能理论内涵的解读,围绕用户群体标签化分类资源的行为,以复杂适应性系统为理论基础,对组织间标签化群体智能的过程机制进行阐述和分析,并对其所产生的知识涌现结果进行过程描述。本文通过知识生态系统动力机制为出发点,为实现标签化的全体智能提供动力,也为后续相关研究提供理论参考。
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刘鹏元;
苏先创;
张惠凯
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摘要:
多智能体系统能够在部分能力不足时更有效地到达目标,具有许多组件的多智能体系统如何到达期望目标是一个重要议题。受生物的嗅觉和视觉导航模式启发,使用群决策方法建立多智能体导航模型,以更好地发挥多智能体系统鲁棒性优势。由于多个智能体对信息和动作的集体决策,驱使模型生物朝着特定目标前进。使用栅格地图开发受生物嗅觉启发的导航算法,并通过迷宫实验考察使实体尽可能接近目标的最佳参数。实验结果表明,在复杂障碍环境下,在嗅觉和视觉模式之间取得平衡是一个关键点。超出该临界点,模拟生物在复杂环境中的导航能力将大大增加,在智能体能力不足时可越过障碍到达可见目标。
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肖人彬;
冯振辉;
王甲海
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摘要:
群体智能作为我国新一代人工智能发展规划中的主攻方向之一,正成为人工智能领域关注的焦点,同时也涌现出若干新的概念和前沿课题。本文在梳理国内外相关文献研究工作的基础上,首先追溯群体智能的发展,通过对其不同发展阶段智能水平的考察,围绕群体智能的范畴进行概念辨析。基于将群体智能分为群智能和众智能两大类别的观点,给出了群体智能概念的整体性描述;进而将群体智能分为群体智能1.0阶段和群体智能2.0阶段;群体智能1.0对应的是群智能阶段,而群体智能2.0对应的是众智能阶段。其次在上述概念辨析的基础上,分别对群智能和众智能的相关研究进展进行概要论述和归纳总结,阐述了群智能进化的有关研究成果和钱学森的大成智慧学的核心内容。最后基于复杂系统理论的思想,从系统涌现的视角讨论群体智能的应用问题,针对社会系统中的集群行为、交通系统中的群体出行和集群机器人系统群体协同等,联系实际应用背景进行综述和分析。
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伍洲;
张洪瑞;
张海军;
宋晴
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摘要:
近邻场优化算法(neighborhood field optimization,NFO)是一种受生物个体向邻居学习行为启发的新型群体智能优化算法,该算法具有参数较少、结构简单和局部寻优性能强等优点,吸引了国内外众多学者的关注和研究。简单阐述NFO算法的寻优原理和搜索步骤,并分析了现有的算法的改进研究,包括混合算法、编码方式以及搜索步长等改进策略,同时对算法在能源效率、路径规划、经济调度等方面的应用进行概括总结。结合NFO算法的特点及现有研究成果,对算法的未来研究内容与方向做出展望。
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黄维和;
张曦;
张晗;
潘凯;
刘定智;
韩克江;
刘勇
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摘要:
在"碳中和"愿景下,随着市场化程度加深,天然气市场竞争必然不断加剧,对于传统天然气销售企业来说机遇与挑战并存。基于当前天然气销售企业在客户洞察与市场感知两方面存在的能力瓶颈问题,研究如何用人工智能技术加以突破。通过分析人工智能技术发展成熟度和天然气市场特征,研究得出大数据智能、知识图谱、群体智能、可解释智能技术将在天然气销售领域有广泛应用潜力,总结了天然气销售企业在发展应用人工智能技术时关于数据、人才、体制机制等面临的问题和解决思路,为天然气销售企业实现数字化转型和智能化发展提供重要参考。
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王洋;
于君
- 《2016山西省通信学会学术年会》
| 2016年
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摘要:
群体智能表征了典型的动物性群体所具有复杂的等级结构和组织功能.本文将Apriori算法和狼群狩猎搜索相结合提出了一种融合Apriori算法的评价指标(支持度、置信度)和狼群狩猎搜索的关联规则挖掘算法群体智能.群体智能算法中,头狼负责指挥调度和猎物筛选,探狼负责寻觅猎物和提供狩猎路径,猛狼负责选择性狩猎.以自然狼群对猎物气味浓度跟踪、选择狩猎的特征,实现探狼的"气味浓度递增性"搜索过程以及猛狼的"等宽"狩猎区域狩猎过程.论文结合Apriori算法和FP-Growth算法对群体智能算法中狼群规模、猛狼和探狼数量分布、迭代次数、探狼攻击范围、猎物分布等参数与关联规则的关系进行了分析.最后,结合网络告警数据对群体智能算法输出的关联规则在关联率、关联强度两个维度进行了测试评估.
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Wang Jingyi;
王静逸;
Gao Yuan;
高原;
Xiong Jian;
熊健
- 《第15届中国CAE工程分析技术年会暨首届中国数字仿真联盟论坛》
| 2018年
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摘要:
随着机器学习、深度学习的发展,特别是神经网络的突破,人工智能得到巨大进步.在研究和应用方面,人工智能的发展,大多集中在图像、分析、推荐等领域.本文核心组件的研究和开发,是希望提高群体智能的问题.它可以加强交通、集群控制、协调操作、微观细胞研究等领域的人工智能发展.它的应用领域广泛,是未来社会研究、军事开发、工业制造、科研计算、数字化转型的重要技术.人工智能的发展,需要深入底层技术.在分布式人工智能方面,本文的核心组件具有一定程度的创新性.基于这种技术,希望在群体智能和分布式人工智能方面,做出一些创新性的结构.
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