群集智能

摘要： 保洁服务公司的清洁任务往往具有不同级别、不同时长和不同周期等特点,缺乏通用清洁排班问题模型,现阶段主要依赖人工排班方案,存在耗时费力且排班质量不稳定等问题.因此提出了属于NP难问题的带约束的清洁排班问题的数学模型,并使用模拟退火算法(SA)、蜂群算法(BCO)、蚁群算法(ACO)和粒子群优化算法(PSO)对该模型进行求解,最后以某清洁服务公司实际排班情况进行了实证分析.实验结果表明,与人工排班方案进行对比,启发式智能优化算法求解带约束的清洁排班问题具有明显优势,获得的清洁排班表的人力需求明显减少.具体来说,在一年排班周期内这些算法比人工排班方案可节省清洁人力218.62～513.30 h.可见基于启发式智能优化算法的数学模型对带约束的清洁排班问题的求解可行且有效,能为保洁服务公司提供科学管理的决策支持.

摘要： 为解决城市共享单车供需与分布的不均衡状态,研究基于群集智能优化算法的城市共享单车优化分布方法.通过分析城市共享单车优化分布问题了解到共享单车的合理有效调度是实现城市共享单车优化分布的基础.以共享单车停放点满意度最大化为目标函数,引入模糊时间理念,创建带模糊时间窗的车辆调度模型,通过蚂蚁移动规则和信息素全局更新规则构成蚁群算法,并对蚁群算法进行适度改进,利用改进蚁群算法结合算法过程求解车辆调度模型,获取共享单车最优调度路径,完成城市共享单车合理有效的调度,实现城市共享单车的优化分布.以广州市越秀区15个共享单车停放点为实验对象,结果表明,该方法获取的最优路径简洁便利,没有出现重复交叉路段,且最优路径寻得次数相对较为稳定.

摘要： The status of current various swarm intelligence algorithms contains many strategies which cover their core issues,therefore,a new swarm intelligence algorithm by simulating sheep behaviors optimization (SO) is devised. Based on the core of swarm intelligence algorithms,SO designs three kinds of strategies,namely global exploration,local exploitation and escaping from local optimization,by simulating three different kinds of corresponding sheep behaviors,namely bellweth-er guidance,moving to each other,and shepherd dog supervision respectively. The experimental results of benchmark test functions demonstrate that,compared with particle swarm optimization,SO gets better solution,faster convergence speed and better stability.%针对当前多种群集智能算法往往包含过多策略而掩盖算法核心机理的现状,设计了一种模拟羊群行为的新型群集智能算法.该算法从群集智能算法的核心出发,通过分别模拟羊群的三类行为:头羊引领、羊群互动和牧羊犬监督,设计群集智能算法中相对应的三种策略:全局探索、局部开发和跳出局部优化.基准测试函数的实验结果表明,较之粒子群算法,该算法能获得更高质量的解,同时具有更快的收敛速度和更好的稳定性.

摘要： 面对海量、异构、动态的文本信息,对文本进行自动分类具有重要的意义.近年来,逐步发展起来的群集智能理论和方法为文本分类提供了一种新的智能化手段.笔者将群集智能中发展较为成熟的粒子群智能算法尝试性地引入到文本分类领域.构建了文本预处理模型,该模型是文本分类模型的基础.构建了基于PSO的文本分类模型Text PSO-Miner,并在文本集的向量空间矩阵上进行测试和比较.Text PSO-Miner的各项性能指标都优于经典的分类模型(SVM,KNN,NB)和基于ACO的文本分类模型.结果表明:Text PSO-Miner文本分类模型能够更好地应用于文本分类.

摘要： 道外区是哈尔滨建城伊始延续至今的城市人居原生、活态样本,空间以东北大院为母题,形塑中华巴洛克的"混血"文脉.本文立足当下街区即将被改造的存活拐点,基于空间句法理论及数据分析,提出街区空间结构的再生规划.首先是结构轴网的再生,即提取道外区不同历史时期的演化轴网,运用空间句法集成核、整合度等参数值解析道外区与哈尔滨市城市结构从同构异生到同构同生的轴网生长关系.其次是结构组织的再生,即运用凸空间模型对院落群集生长原型进行挖掘和提取,选取不同小院落组群进行定量分析,总结定性规律.最后是结构机能的再生,即基于以上分析提出院落群集生形的活化再生策略.

摘要： 本文基于沙丁鱼群遇海豚捕食时的运动特征,以沙丁鱼群与海豚为研究对象,研究各自生物在此情况下的行为特征,并以此为基础进行比较分析.运用MATLAB等软件进行数据分析与函数设计,根据沙丁鱼群遇海豚捕食运动规律建立相关模型,从而实现对此情景的仿真模拟.针对二者相遇时双方的反应,结合上述模型与算法,我们不难将海豚捕食沙丁鱼群情景重现,此原理经由推广应用于社会新颖事物,使得此类模型得以实践与进步.

摘要： 创新型小微企业群集智能集中表现为企业群体网络结构优化和创新绩效提升.以创新型小微企业群体为研究对象,实证分析企业群体的网络关系强度、网络关系广度、网络关系稳定性与创新绩效之间的关系.研究结果表明,群集智能的学习特性、边界最大化特性对创新型小微企业创新绩效具有显著正向影响,群集智能的抗扰动性对创新型小微企业创新绩效具有较弱的正向影响,而环境不确定性对前两者的显著正向影响存在明显的负向调节作用,对后者较弱的正向影响则不存在负向调节作用.据此,提出群集智能视角下创新型小微企业通过集聚式发展提升创新绩效的要求.%The Emergence of Collective Intelligence of Innovative Small and Micro Enterprises focus on optimization of their network structure and enhance of their innovation performance .This paper empirically analysis the relationships between enterprise network strength ,network breadth ,network stability and enterprise innovative performance ,to explain the im-pact of how learning characteristic ,maximization of boundary ,adaptability affects the performance ,with innovative small and micro enterprises as the research objects .The results show the network strength ,the network breadth had a significant positive impact on innovation performance ,the network stability on innovative performance had a weak positive effect ,envi-ronmental dynamism had a negative mediating role between the network strength and innovation performance .Environ-mental dynamism had a negative mediating role between the network breadth and innovation performance .

摘要： 针对机器人的路径规划问题,本文提出了采用改进的具有群集智能的蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC),结合三次贝塞尔曲线来描述路径,共同实现路径优化的方法.为了克服标准ABC容易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺点,对雇佣蜂阶段和守望蜂阶段进行改进,且与其他算法得到的优化曲线相比较,进而得出不同算法在路径优化方面的优劣性.实验结果表明:改进的蜂群算法在路径优化方面具有更好的寻优性能,能够得到更短路径.

摘要： 复杂软件系统正在成为一种泛在的新型软件形态,在社会、经济、军事活动中占据越来越重要的地位.然而应用传统的软件工程方法进行复杂软件系统开发十分困难.首先分析了复杂软件系统开发过程的特征,发现了其中蕴含的生物智能和“共进化”机制;进而提出一种基于群集智能的复杂软件系统演化模型;最后,基于该模型给出了复杂软件系统开发过程改进的方法建议.

摘要： 为提高基本蝙蝠算法的局部最优解开发能力,拟引入速度权重扰动机制,提出一种基于速度权重扰动机制的改进蝙蝠优化算法.在算法迭代寻优过程中,蝙蝠个体自身当前位置优于群体当前位置均值时,选择带有速度权重扰动机制的速度演化策略更新下一代速度信息,从而提高算法跳出局部最优的能力,并最终实现群体逼近收敛到全局最优解.针对典型基准测试函数的仿真实验结果表明,该速度机制能够有效提高蝙蝠个体的局部开发能力,加强算法的全局寻优能力.

摘要： 在当前港口间竞争日益白热化的背景下，集装箱码头物流系统(Container Terminal Logistics Systems，CTLS)生产调度和管理决策水平的高低对于其提高自身运作效率和通过能力，具有至关 重要的作用。本文利用基于Agent的计算及源于Agent技术的群集智能，在基于仿真的优化的思想下，提出基于哈佛结构和群集智能的CTLS建模优化体系。通过对CTLS中场桥调度问题的实 例仿真分析，可得出上述体系可明显提高作业设备的利用率和堆场吞吐量，从而验证了该建模优化方法的可行性与可信性。

摘要： 个体的随机行为通过非线性相互作用,会在群体水平上产生复杂的有序结构,形成模式,获得群集决策.因而描述一个简单的群集智能系统,并对之进行了简单的协同学分析.分析表明,群集决策是系统的自组织行为.

摘要： 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是群集智能的典型代表,其参数较少且操作简单,故一直是智能优化算法研究应用的热点。然而PSO有易早熟和搜索精度不高的缺陷,针对此弊病,在基于仿真的优化(Simulation BasedOptimization,SBO)思想体系下,融合人工生命、基于Agent的计算和计算智能,提出面向SBO的PSO计算模型,并将PSO的系统研究和算法改良抽象为一个大规模组合优化问题的求解。最后利用一系列benchmark函数进行了仿真优化实验,取得了较好的结果,从而论证了本思想方法的可行性与可信性。

摘要： 群集智能由简单个体之间的相互作用涌现出来，这种涌现出来的智能可以解决许多复杂的问题。首先，从细菌群体觅食特性出发，引出了该行为与多机器人编队任务的相关性。然后，通过对群体觅食行为模型的扩展，建立了基于势场的多机器人分布式编队控制模型；最后，在不同规模下的多机器人编队仿真实验表明，本文的方法能够控制多机器人完成编队任务，并且使得机器人在遇到障碍物时能灵活躲避障碍物，离开障碍物后又快速恢复队形。

摘要： 群集智能由简单个体之间的相互作用涌现出来，这种涌现出来的智能可以解决许多复杂的问题。群体稳定地自聚是有效完成任务的前提。首先从群集智能系统中个体的局部感知能力出发，建立群体聚集的个体运动学模型。然后利用Lyapunov稳定性理论对系统的自聚性进行稳定性分析。在分析中考虑了个体感知能力有限、动态环境以及噪声等复杂环境情况，使得系统分析更加接近实际。最后，通过仿真实验验证了理论的正确性。

摘要： 针对虚拟企业的复杂性特征,提出了以群集智能这种新颖的复杂系统建模手段研究虚拟企业的组建过程.在对虚拟企业运行特点与蚁群劳动分工模型的对比分析的基础上,将企业单元定义为人工蚂蚁,根据虚拟企业运行的要求重新设计蚂蚁的属性特征、任务执行和学习规则、活动环境等模块,构造出扩展的蚁群劳动分工模型.分析了扩展蚁群劳动分工模型的适用范围和内在特性,并展望了今后进一步研究的方向.

摘要： 群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优化算法的有力方法.对以蚁群算法为代表的群集智能研究已经逐渐成为一个研究热点.本文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法,提高了蚁群算法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.

摘要： 本发明提供一种群集系统，利用现用系统和备用系统双方的群集成员进行对接收通信量的协议处理。备用系统废弃完成协议处理的接收通信量，只有现用系统将接收通信量提交给AP。AP以自己的方法进行应用业务处理的冗余化。使用下位层的数据决定担当对接收通信量的协议处理的群集成员，使用完成协议处理后的上位层的数据，决定进行应用业务处理的群集成员。

摘要： 本发明提出了一种仿欧椋鸟群集飞行的大规模智能群体自主协同的建模方法，包括初始化种群及其参数，设定初始状态下，所有Agent都将初始位置作为个体最优位置，并且所有Agent都将自己最邻近的6或7个邻居的最优值作为局部最优；适应度函数计算，设定每个Agent个体周围的邻居分布各向异性，但其最邻近6或7个邻居为各向同性，Agent个体之间的相互作用取决于拓扑距离；选择更新同伴，包括为某Agent选择最邻近的6或7个邻居之一作为其更新同伴；定义Agent之间的相互作用关系；进行Agent速度与位置的更新。本发明将在无人机集群密集编队、大型集合场所人群应急疏散、大规模机器人群体协同作业、疾病传播控制等军事、应急、工业、医疗等领域都具有非常广阔的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种水电站群集中监控智能报警方法，在电厂侧和集控侧采集电厂设备的基础信息，在集控侧对报警信息进行等级划分，根据电厂设备的基础信息设置条件报警和延时报警，滤除无效报警信息和滤除重复报警。根据报警信息的等级，将报警信息按照从高到低的顺序依次排列，获取报警信息表，根据报警信息表对每一个电厂设备进行关联报警，获取关联报警信息表；根据基础信息，建立设备运行专家知识库，进行辅机设备健康预警，获取健康预警报警表，通过报警信息表、关联报警信息表和健康预警报警表获取巡检报告。本发明能够去除无效重复报警，滤除扰动报警，增加报警信息关联分析，从根本上减少报警数量，同时让运行人员及时掌握报警信息。

摘要： 本发明提供一种基于双层网络的多智能体群集控制方法，设计了双层网络，智能体通过上层网络分布式地估计自身的期望速度，操作员的输入能够通过上层网络进行操作员操作意图的前馈，影响每个智能体的期望速度的估计过程；然后通过传递各自的期望速度，通过下层网络快速计算出各自的实际速度和实际运动方向，实现各智能体的速度一致、距离保持、跟随人的输入进行运动；由此可见，本发明中的每个智能体更早地意识到集群的运动趋势，将人的控制意图更快地传给整个多智能体系统，能够提高多智能体系统对输入的响应，保证了操作员的操作效率，还降低了操作员的精力损耗，降低了多智能体系统的人机比例，从而降低了任务人工成本。

摘要： 本发明提供一种群集系统，利用现用系统和备用系统双方的群集成员进行对接收通信量的协议处理。备用系统废弃完成协议处理的接收通信量，只有现用系统将接收通信量提交给AP。AP以自己的方法进行应用业务处理的冗余化。使用下位层的数据决定担当对接收通信量的协议处理的群集成员，使用完成协议处理后的上位层的数据，决定进行应用业务处理的群集成员。

摘要： 公开了用于通过示踪剂分析法对复杂异质群落进行微生物株系分析、确定其功能关系及相互作用以及合成包括给药微生物群集和接种微生物群集的微生物群集的方法、设备和系统。

摘要： 本发明公开了一种基于群集理论的智能网联队列合流控制方法，方法包括：系统动态方程建模，所述方程中变量包括车辆横纵向位置、速度和控制输入；在智能网联组群驶入合流区断面时刻，依据智能网联队列合流次序建立智能网联队列的领航车之间的网络拓扑；根据智能网联队列的网络拓扑和智能网联队列长度确定理想控制间距；根据理想控制间距设计智能网联组群控制协议；设计智能网联队列控制协议。本发明提供的方法综合考虑了横向控制在合流场景下的适用性，提出的人工函数能够更好地适用不同合流场景，进而实现队列和组群控制，为道路交通安全提供保障。

摘要： 本发明公开了一种基于群集智能的多沙河道水沙模型参数自适应率定方法，步骤一、设定河道水位、含沙量的模拟值和实测值的相对误差之和的最小值为目标函数，设定目标函数的对应解；步骤二、生成初始种群，步骤三、构建多沙河道水沙耦合数值模型，计算目标函数值；步骤四、利用Lévy飞行原理更新鸟窝位置；步骤五、更新当前最优函数值并记录；步骤六、随机更新鸟窝位置；步骤七、判断是否结束迭代，输出最优鸟窝位置；步骤八、根据最优鸟窝位置获取最优水沙参数值，并且结合多沙河道水沙耦合模型开展多沙河道水沙智能预报。本发明不仅有效解决了水沙参数率定复杂的问题，提高了模型率定和使用效率；同时提高了多沙河道洪水预测预报的精确度。

摘要： 本公开提供一种基于群集智能的多无人机协同区域巡视控制方法，使N架无人机在各自的目标位置做圆周运动，最终实现对目标区域的协同覆盖巡视，且达到稳定状态时，N架无人机进入同步监视模式或平衡监视模式，从而能够使多架无人机进行协同作业，扩大可巡视区域或提高巡视效果，且自主化程度高。

摘要： 本发明公开了一种基于群集智能的多沙河道水沙模型参数自适应率定方法，步骤一、设定河道水位、含沙量的模拟值和实测值的相对误差之和的最小值为目标函数，设定目标函数的对应解；步骤二、生成初始种群，步骤三、构建多沙河道水沙耦合数值模型，计算目标函数值；步骤四、利用Lévy飞行原理更新鸟窝位置；步骤五、更新当前最优函数值并记录；步骤六、随机更新鸟窝位置；步骤七、判断是否结束迭代，输出最优鸟窝位置；步骤八、根据最优鸟窝位置获取最优水沙参数值，并且结合多沙河道水沙耦合模型开展多沙河道水沙智能预报。本发明不仅有效解决了水沙参数率定复杂的问题，提高了模型率定和使用效率；同时提高了多沙河道洪水预测预报的精确度。