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群智能新研究:角色-匹配的狼群劳动分工

智能系统学报 2021年第1期16卷 125-133页

作者：吴虎胜肖人彬武警工程大学装备管理与保障学院陕西西安710086 华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074

启发于生物狼群群体的劳动分工行为,本文提出一种新颖的角色-匹配狼群劳动分工方法。通过剖析自然狼群的生物学行为,概括提炼出狼群劳动分工行为的个体任务的专职化、个体角色可塑性和任务分配均衡性3个典型特征,并建立了生物狼群劳动... 详细信息

启发于生物狼群群体的劳动分工行为,本文提出一种新颖的角色-匹配狼群劳动分工方法。通过剖析自然狼群的生物学行为,概括提炼出狼群劳动分工行为的个体任务的专职化、个体角色可塑性和任务分配均衡性3个典型特征,并建立了生物狼群劳动分工行为与普适性任务分配问题之间的仿生映射关系;从狼群"个体-个体"+"个体-环境"的交互方式角度出发,分析了角色-匹配的狼群劳动分工的个体角色转换和任务调整机制,研究了狼群角色-匹配的柔性劳动分工机制,提出了一种新的群智能方法,即角色-匹配的狼群劳动分工方法;将狼群的角色-匹配劳动分工与蚁群的刺激-响应劳动分工和蜂群的激发-抑制劳动分工进行了比较分析,并展示出角色-匹配狼群劳动分工方法的应用前景。

关键词：群智能狼群劳动分工任务分配自组织角色-匹配激发-抑制刺激-响应

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群智能算法优化支持向量机参数综述

智能系统学报 2018年第1期13卷 70-84页

作者：李素袁志高王聪陈天恩郭兆春北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

支持向量机建立在统计学习的理论基础之上,具有理论的完备性,但是在应用上仍然存在模型参数难以选择的问题。首先,介绍了支持向量机和群智能算法的基本概念;然后,系统地叙述了各种经典的群智能算法进行支持向量机参数优化取得的最新研... 详细信息

支持向量机建立在统计学习的理论基础之上,具有理论的完备性,但是在应用上仍然存在模型参数难以选择的问题。首先,介绍了支持向量机和群智能算法的基本概念;然后,系统地叙述了各种经典的群智能算法进行支持向量机参数优化取得的最新研究成果以及总结了优化过程中存在的问题和解决方案;最后,结合该领域当前研究现状,提出了群智能算法优化支持向量机参数研究中需要关注的问题,展望了这一研究方向在未来的发展趋势和前景。

关键词：支持向量机统计学习群智能参数优化全局寻优并行搜索收敛速度寻优精度

暖通空调系统群智能协调优化方法与节能控制策略研究

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中国设备工程 2022年第18期 89-91页

作者：江浩上海电器科学研究所(集团)有限公司上海电器科学研究院上海市智能电网需求响应重点实验室国家能源智能电网用户端电气设备研发(实验)中心上海200063

随着人工智能技术和物联网技术高速发展,为了更好地满足建筑功能提升的核心发展要义,需要建立起稳定的数据采集和高效协同的智能化控制平台,满足系统控制的实时性要求。群智能建筑平台采用分布式的控制系统架构能够充分满足基础功能的... 详细信息

随着人工智能技术和物联网技术高速发展,为了更好地满足建筑功能提升的核心发展要义,需要建立起稳定的数据采集和高效协同的智能化控制平台,满足系统控制的实时性要求。群智能建筑平台采用分布式的控制系统架构能够充分满足基础功能的发展要求,为智能协同化管理提供了全新的解决思路。对此本文结合着智能化设备的核心发展要义,展开了相关的分析和研究,首先对群智能系统与传统楼控系统对比,明确了群智能系统的基础发展要义,挖掘了输配系统“流量-压力”关系,明晰了群智能系统的基础架构,并且根据信息流动的参数布局形式提出了群智能建筑机电系统的核心要点,使得建筑机电系统实现高质量的智能化控制。

关键词：暖通空调群智能协调优化节能控制策略

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群智能理论及应用

电子学报 2003年第Z1期31卷 1982-1988页

作者：彭喜元彭宇戴毓丰黑龙江省移动通信公司黑龙江哈尔滨150090

作为一种新兴演化计算技术 ,群智能已成为新的研究热点 ,它与人工生命 ,特别是进化策略和遗传算法有着极为特殊的联系 ,已完成的理论和应用研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法 .更为重要的是 ,群智能的潜... 详细信息

作为一种新兴演化计算技术 ,群智能已成为新的研究热点 ,它与人工生命 ,特别是进化策略和遗传算法有着极为特殊的联系 ,已完成的理论和应用研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法 .更为重要的是 ,群智能的潜在并行性和分布式特点为处理大量的以数据库形式存在的数据提供了技术保证 .本文介绍了群智能理论的产生和发展过程 ,并着力阐述了两种典型算法 ;

关键词：群智能微粒群算法蚁群算法优化算法

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群智能在知识发现中的实现方法对比研究

计算机应用研究 2006年第7期23卷 8-11页

作者：单世民邓贵仕何英昊大连理工大学系统工程研究所辽宁大连116023 大连理工大学城市学院辽宁大连116600

群智能方法是新兴的模拟计算技术,在求解复杂的优化问题中表现出良好的性能。对比讨论了群智能的两个重要组成方面(蚁群算法和微粒群算法)在知识发现中的实现方法,阐述了算法的原理和特性,并提出了一些在将来需要解决的问题。

关键词：群智能知识发现蚁群算法微粒群算法

一种面向时间分配问题的群智能劳动分工新方法

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智能系统学报 2019年第3期14卷 438-448页

作者：肖人彬王英聪华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 郑州轻工业大学电气信息工程学院河南郑州450002

本文以给不同信号相位的车辆分配绿灯时间的交通信号配时问题为代表,将群智能劳动分工应用到时间分配问题的求解中,提出一种新颖的蜂群劳动分工算法(bee swarm labor division algorithm, BSLDA)。首先从时间分配的视角对交通信号配时... 详细信息

本文以给不同信号相位的车辆分配绿灯时间的交通信号配时问题为代表,将群智能劳动分工应用到时间分配问题的求解中,提出一种新颖的蜂群劳动分工算法(bee swarm labor division algorithm, BSLDA)。首先从时间分配的视角对交通信号配时问题进行分析,然后将激发抑制原理引入 BSLDA,为每个信号相位定义了激发剂和抑制剂,并设计了增加绿灯时间、减少绿灯时间和保持绿灯时间 3种行为。在群智能劳动分工激发抑制原理作用下,BSLDA中的每个信号相位都能根据环境变化选择恰当的行为完成时间分配。最后采用真实的交通流数据进行仿真实验,结果表明本文方法适于求解不确定环境下的交通信号配时问题。

关键词：群智能劳动分工任务分配激发抑制原理个体-个体交互自组织时间分配交通信号配时

应用“群智能”技术打造智慧场馆——以国家体育场(鸟巢)智慧场馆建设项目为例

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中国测绘 2023年第4期 63-65页

作者：吴涛(文/图) 何凤娟(文/图) 李田尧(文/图) 同方股份有限公司

2022年冬奥会是中国历史上第一次举办冬季奥运会,也是中国继北京奥运会、南京青奥会之后第三次举办的奥运赛事重大盛会,北京、张家口同为主办城市,吸引了来自世界各国的运动员、官员以及观众。国家体育场(以下简称“鸟巢”)承担着冬奥... 详细信息

2022年冬奥会是中国历史上第一次举办冬季奥运会,也是中国继北京奥运会、南京青奥会之后第三次举办的奥运赛事重大盛会,北京、张家口同为主办城市,吸引了来自世界各国的运动员、官员以及观众。国家体育场(以下简称“鸟巢”)承担着冬奥会、冬残奥会开闭幕式演出有关运行保障任务,为了实现打造精彩、非凡、卓越的冬奥会开闭幕式的目标,需要做好场馆硬件基础设施和软件功能的智能化建设提升工作,以满足冬奥标准在安保、管理、服务等方面提出的更高要求。

关键词：冬季奥运会冬奥会北京奥运会硬件基础设施智能化建设软件功能场馆建设群智能

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群智能理论及应用研究

计算机工程与应用 2006年第17期42卷 31-34页

作者：冯静舒宁武汉大学遥感信息工程学院

群智能是一种由无智能或简单智能的个体通过任何形式的聚集协同而表现出智能行为。它为在没有集中控制且不提供全局模型的前提下寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。目前,群智能已成为有别于传统人工智能中连接主义、行为主义和... 详细信息

群智能是一种由无智能或简单智能的个体通过任何形式的聚集协同而表现出智能行为。它为在没有集中控制且不提供全局模型的前提下寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。目前,群智能已成为有别于传统人工智能中连接主义、行为主义和符号主义的一种新的关于智能的描述方法。论文对群智能理论的起源背景、发展及应用作了系统阐述,并对群智能与一般演化计算的异同作了深入分析。

关键词：群智能蚁群算法粒子群优化算法演化计算

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群智能在多智能体系统中的应用研究进展

计算机科学 2012年第6期39卷 6-9页

作者：段俊花朱怡安钟冬西北工业大学计算机学院西安710072

群智能算法是受群居性昆虫群体的集体行为启发而设计的分布式问题求解方法,将它应用到多智能体系统,旨在提高系统的鲁棒性、灵活性和自适应性。以群智能在多智能体系统中的应用为线索,首先介绍群智能的核心机制,然后从多智能体系统通信... 详细信息

群智能算法是受群居性昆虫群体的集体行为启发而设计的分布式问题求解方法,将它应用到多智能体系统,旨在提高系统的鲁棒性、灵活性和自适应性。以群智能在多智能体系统中的应用为线索,首先介绍群智能的核心机制,然后从多智能体系统通信机制、协作技术、学习问题及体系结构建立这几个方面总结群智能理论在多智能体系统中的已有工作。最后分析和讨论了群智能方法在多智能体系统应用中存在的问题,并提出今后的工作展望。

关键词：群智能多智能体系统 Stigmergy 分布式协作多智能体学习