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集群智能:从自然到人工系统

集群智能:从自然到人工系统

定 价:¥128.00

作 者: 埃里克·博纳博 著
出版社: 中国宇航出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787515918280 出版时间: 2020-08-01 包装: 精装
开本: 16 页数: 字数:  

内容简介

  在近五年以来,类比昆虫群落的方法成为求解问题的一个热点,该方法强调分布式、简单个体之间的直接/间接交互、灵活性和鲁棒性,已经成功应用于组合优化、通讯网络和机器人领域。越来越多的研究者对这一形成人工智能、群体智能的方法产生兴趣,其中群体智能是指一系列简单个体所涌现出来的集体智能。本书的每一章均围绕一个生物学示例展开。首先对上述示例进行描述,当存在模型时对其进行建模,并类比其机制来设计算法、多智能体系统和群体机器人。尽管由于生物学建模和工程同等重要,所以本书的写作方式显得与众不同,但希望读者能发现我们所做工作的有趣性和有用性。

作者简介

  李杰,北京理工大学教授,兵器科学与技术武器系统总体方向博士生导师,军委科技委首席专家。1997年毕业于北京理工大学机电工程系获工学博士学位,并进入北京理工大学机电工程系工作。长期从事智能微小型巡飞器设计、信息感知与处理、引信智能化技术等方面研究,正在承担军委科技委、火箭军/陆军/空军“十三五”在智能化微小型巡飞器领域多个预先研究项目。以第一获奖人获国防科学技术二等奖3项,三等奖3项,申请及授权国家或国防发明专利40余项。

图书目录

目录



第1章简介1

1.1社会性昆虫1

1.2社会性昆虫群落的集体行为建模7

1.2.1建模与设计7

1.2.2社会性昆虫群落中的自组织8

1.2.3共识主动性(Stigmergy)13

1.3交互建模15

1.4从算法到机器人16

1.5阅读导引18
第2章蚂蚁觅食行为在通信网络中的应用:组合优化和路由20

2.1概述20

2.2蚁群觅食策略20

2.2.1自然界中的优化:二元桥实验20

2.2.2自然界中的优化:子巢穴间的“交通网络”26

2.2.3行军蚁的狩猎模式26

2.3蚁群优化算法:旅行商问题32

2.3.1蚂蚁系统33

2.3.2蚁群系统38

2.3.3基于蚂蚁系统或蚁群系统的其他方法45

2.4蚁群优化:二次分配问题46

2.4.1蚂蚁系统应用于二次分配问题46

2.4.2混合蚂蚁系统51

2.4.3ASQAP算法的扩展56

2.5蚁群算法在优化领域中的其他应用56

2.5.1ASJSP:一种用于作业车间调度问题的ACO算法59

2.5.2ANTCOL:用于图形着色问题的ACO算法60

2.5.3ASVRP:针对车辆路径问题的ACO算法61

2.5.4HASSOP:顺序排序问题的ACO算法62

2.5.5ASSCS:最短公共序列问题中的ACO算法63

2.6关于ACO算法的几点思考64

2.6.1ACO算法和神经网络64

2.6.2ACO算法和进化算法65

2.6.3连续优化65

2.7电信网络中的应用67

2.7.1ABC:电话网络中的路由68

2.7.2ANTNET:数据通信网络中的路由78

2.7.3一种基于蚂蚁系统的蚂蚁路由算法85

2.7.4约束条件与讨论87

2.7.5在网络环境中查找信息88

2.8要点谨记89
第3章劳力分工和任务分配90

3.1概述90

3.2社会性昆虫中的劳力分工90

3.3响应阈值91

3.3.1引言91

3.3.2响应阈值:简介和实验证明93

3.3.3单任务模型98

3.3.4模型分析:确定性方程100

3.3.5多任务模型104

3.3.6“紧急”任务接续模型105

3.4专一化110

3.5多智能体系统中的差异化和自适应任务分配117

3.5.1多智能体系统或机器人群体中的差异化117

3.5.2自适应任务分配117

3.5.3与“竞标”算法的联系122

3.6要点谨记123
第4章墓地结构、育雏分选、数据分析和图分割124

4.1概述124

4.2墓地结构和育雏分选124

4.3一种墓地聚类和育雏分选的模型126

4.3.1聚类126

4.3.2分类128

4.3.3空间熵及其变体128

4.4探索性数据分析129

4.5图分割136

4.6机器人应用144

4.6.1介绍144

4.6.2示例144

4.6.3其他工作147

4.6.4从聚类到分类149

4.6.5发展设想149

4.7要点谨记150
第5章自组织与模板:在数据分析和图形分区中的应用152

5.1概述152

5.2自组织和模板的相互作用152

5.3建造蚁后房的一种“反应扩散”模型156

5.4细胸蚁属albipennis蚂蚁巢壁建造159

5.5应用165

5.5.1数据分析166

5.5.2图像分割166

5.6要点谨记168
第6章筑巢和自组装169

6.1概述169

6.2社会性昆虫的筑巢行为169

6.2.1定量的共识主动性:共识主动性和自组织170

6.2.2定性/离散的共识主动性171

6.3自组装模型175

6.3.1模型175

6.3.2仿真176

6.3.3分析180

6.3.4探索建筑结构的空间180

6.4生物学之外的应用188

6.4.1简介188

6.4.2自组装机器人189

6.4.3建筑设计201

6.4.4不断发展的功能201

6.5要点谨记203
第7章昆虫和机器人的合作运输204

7.1概述204

7.2蚂蚁对猎物的协同运输204

7.2.1单独运输与合作运输206

7.2.2从独立到合作运输206

7.2.3招募行为208

7.2.4合作运输中的协调209

7.2.5合作运输中参与者的数量210

7.2.6死锁和恢复210

7.3集群机器人合作运输211

7.3.1简介211

7.3.2基本模型及其实现212

7.3.3停滞后恢复:模型和机器人实现214

7.4要点谨记217
第8章结语218
参考文献220

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