1、系统划分为与之 相应的每个具有各自的数据知识模型以及接口等,以自底向上 的方式,从研究个体微观行为着手,进而获得系统宏观行为。生态学理论体 系认为,生态学应当借鉴生物进化理论,把生态系统作为由多组成的复杂 系统进行研究。在这种研究方法中将组成生态系统的个体看作是具有认知与 适应学习能力的。通过个体的简单行为,个体之间以及个体与环境之间的交互与协调,最终形成复杂的生态现象。这种思想和基于建模仿真技 术的思路不谋而合,因此,多仿真方法比传统的仿真模型更适合用来研究 人工生态系统,对人工生态系统及其理论模型生成方法与实现技术的研究具有 重要意义。本文以蚂蚁觅食过程这典型的生态系统为研究对象进行仿真 研究,结果表明基于多的仿真方法非常适合于这类复杂系统的研究,具 有很大的发展。

2、前景，美国 和欧盟均于近几年开始出资资助基于群智能模拟的相关研究项目，并在些 院校开设群体智能的相关课程。国内，国家自然科学基金十五期间学科 交叉类优先资助领域中的认知科学及其信息处理的研究内容中也明确列出 了群智能领域的进化自适应与现场认知主题。 蚁群优化算法最初用于解决问题，经过多年的发展，已经陆续渗透 到其他领域中，如，图着色问题大规模集成电路设计通讯网络中的路由 问题以及负载平衡问题车辆调度问题等。蚁群算法在若干领域己获得成功 的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。 本文的工作 本文选择了自然界的蚂蚁作为研究对象，通过研究蚂蚁的群体行为，首先对 系统进行建模然后用计算机仿真的方法建立了个具有蚂蚁所拥有特性的虚拟 系统，并用图形化的方式进行了演示，通。

3、象。他认为神经网络 元胞自动机等可以算作涌现现象的模型。群体智能的涌现现象与系统论和复杂系 统中阐述的涌现本质上是相同的，它是基于主体的涌现。年霍夫施塔特对基 于主体的涌现作了描述，整个系统的灵活的行为依赖于相对较少的规则支配的大 量主体的行为。研究群体智能系统，要弄清涌现现象的普遍原理，建立由简单规 则控制的模型来描述涌现现象的规律。 智能的研究方法 随着复杂系统以及复杂性研究热潮的到来,复杂系统的仿真问题逐渐成为该 领域的热点问题之。国内外研究表明,传统的建模方法诸如还原论方法归 纳推理方法等已经不能很好地刻画复杂系统,需要采用新的建模理论与仿真方 法。而多的建模理论和仿真技术是最具活力最有影响的方法之,适 合于复杂系统的研究。其基本思想是通过模拟现实世界,将复。

4、动对蚁群算法的研究。国内于 年末才开始有少量公开报道和研究成果。美国五角大楼正在资助关于群智能系 统的研究工作群体战略，它的个实战用途是通过运用成群的空中无人驾 驶飞行器和地面车辆来转移敌人的注意力，让自己的军队在敌人后方不被察 觉地安全进行。英国电信公司和美国世界通信公司以电子蚂蚁为基础，对新 的电信网络管理方法进行了试验。群智能还被应用于工厂生产计划的制定和 运输部门的后勤管理。美国太平洋西南航空公司采用了种直接源于蚂蚁行 为研究成果的运输管理软件，结果每年至少节约了万美元的费用开支。 英国联合利华公司己率先利用群智能技术改善其家牙膏厂的运转情况。美 国通用汽车公司法国液气公司荷兰公路交通部和美国些移民事务机构也都采用这种技术来改善其运转的机能。鉴于群智能广阔的应用。

5、介。从蚂蚁觅食到蚂蚁 聚集尸体到蚂蚁搬运筑巢，个体之间的通信机制总是离不开机制，对 于环境的作用，通常由各种各样的信息素来体现。 涌现 群体智能中的智能就是大量个体在无中心控制的情况下体现出来的宏观有序 的行为。这种大量个体表现出来的宏观有序行为称之为涌现现象。没有涌现现象， 就无法体现出智能。因此，涌现是群体智能系统的本质特征。只知道孤立的个体 行为并不能了解整个系统的情况，仅仅研究孤立的部分无法有效地研究整体性 质，因此，对涌现现象的研究必须既研究各个部分，又研究各个部分之间的相互 作用。遗传算法之父约翰霍兰在文献中对涌现现象进行了较为深入的 探索。他认为涌现现象的本质是由小生大，由简入繁，并且把细胞组成生命 体，简单的走棋规则衍生出复杂的棋局等现象都视为涌现现。

6、空间。 本文用多方法有效地为蚁群系统建立模型，实现对于蚁群行为的模拟， 并从中抽象提取出些蚁群的相关知识。本文选择了自然界的蚂蚁作为研究对 象，通过多系统来研究蚂蚁的群体行为，其中把个体蚂蚁看作，鱼群 仿真系统就可以看作是个多系统。基于的建模就是把作为系 统的基本抽象单位，采用相关的技术，先建立组成系统的每个个体的 模型，然后采用合适的体系结构来组装这些个体，最终建立整个系统模 型。 多系统， 多定义 对的定义为是个被置于个环境中的计算机系统， 为了实现其设计的目标，能在环境中自主行为。而多系统则更侧重 于之间的组织关系，后续研究更是演变到社会学和生命科学，和人工生命 中群的概念有所交叉。为表示社会和自然科学问题提供了种方法。 硬件的交互群体机器人 交互式软。

7、过系统运行演示蚂蚁复杂行为产生过程。 对蚁群的觅食行为等规律进行了分析，并建立了种基于向量的数据模型， 模型由环境主体行为规则组成。环境为蚁群生存的空间，主体间通过环境相 互作用主体包括蚂蚁主体窝主体障碍物主体信息素主体和食物主体行 为规则有范围规则，环境规则，觅食规则，个智能体简单行为交互能够突现出所希望看到的高 层次复杂行为。这可以说是群体智能中个极为困难的问题。 群体智能的底层机制研究 自组织 自组织是种动态机制，由底层单元的交互而呈现出系统的全局性的结构。 交互的规则仅仅依赖于局部信息，而不依赖于全局的模式。自组织是系统自 身涌现出的种性质。系统中没有个中心控制模块，也不存在个部分控制另 部分。自组织的特点就是通过利用同种介质或者媒体创建时间或空间上的结 。

8、 对群体智能系统提出较为通用的模型将是今后研究的个重点。该模型用来 反映智能在群体系统中如何涌现的过程。建立这个模型，首先需要对群体系统的 基本的特征和机制有相当地理解。在此基础上，构建个体之间能够交互，具有 定学习能力的智能系统，进而解决具体的问题。 利用仿真平台 为了减少基于主体建模仿真实现中的重复工作，提高模型之间的互通性，出 现了些建模仿真平台。国内有国防科技大学开发的仿真平台，中科院计 算所史忠植等研制的系统等。国外的仿真平台有 和等。 面向对象技术 面向对象编程中的对象和主体有很多的相似之处，它们都是实体的属 性和行为的封装。并且对于面向对象和基于主体建模来说，实体及其交互关系的 描述是个共同的核心问题。由于两者之间有很多的相似性，有很多基于主体的第章。

9、。比如蚂蚁筑的巢寻找食物时的路径等。正反馈群体中的每个具有简单能力 的个体表现出种行为，会遵循已有的结构或者信息指引自己的行动，并且释放 自身的信息素，这种不断的反馈能够使得种行为加强。尽管开始都是些随 机的行为，大量个体遵循正反馈的结果是呈现出种结构。自然界通过系统的自 组织来解决问题。理解了大自然中如何使生物系统自组织，就可以模仿这种策略 使系统自组织。 间接通信 群体系统中个体之间如何进行交互是个关键问题。个体之间有直接的交流，。 首先引入来解释白蚁筑巢中的任务协调。在宏观上 提供了种将个体行为和群体行为联系起来的机制。个体行为影响着环境，又因此而影响着其它个体的行为。个体之间通过作用于环境并对环境的变化作出反应 来进行合作。总而言之，环境是个体之间交流交互的媒。

10、括主 体的结构知识行为等各个方面的性质主体系统的整体性质，多主体的组织 结构主体间的协调协同协商行为系统组织方法的研究。 年，提出了个类似群体的概念群体组织。如果许多主体组 成的群体以种方式系统的关联在起，使得联合行动比各自行动更加谐调和高 效。群体组织依赖于主体谐调其活动，主要借鉴动物或人类组织学原理来设计和 构造主体的组织结构。年，提出了类似于群体智能组织智能概 念，通过组织智能模型集和基于机器的知识处理和问题求解能力。个体 的感知推理交互能力，多系统的分布式结构和所表现出的组织智能， 都有力的表明了多系统和鱼群的相似性。运用多方法和技术，将能有 效的为群体系统建立模型，实现对群体行为的模拟，并从中抽象提取有待进 步发掘的群体知识。 基于主体的建模的实现方法 。

11、绪论 选题的背景和意义 受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了 系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。群体智能作 为个新兴领域自从世纪年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关 注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。群体智 能中的群体指的是组相互之间可以进行直接 通信或者间接通信通过改变局部环境的主体，这组主体能够合作进行分布问题 求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更 高智能行为的特性其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群 体表现出来的智能相对而言的。当群个体相互合作或竞争时，些以前不存在 于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。群体智能的提出由来。

12、件机器人系统，解决分布式规划任务 仿真。是增强个体的自治性和组织性的计算机工具。主要应用于 通信网络和物理，例如机器人。还有大批的学者研究。对生态系 统和社会系统的模拟。 动物群体和多系统 多系统源于人工智能学科，智能主体，主要指能在特定环境中， 能根据环境变化，灵活自主的采取行动，以满足系统目标的计算。通常，智能 主体具备感知推理学习自适应和协作能力。主要表现出反应性能够 有选择的感知和决策自主性能主动自治的行为协作性能与其它主体进行交互，并协同工作适应性能够根据经验学习和改进。 而则是通过多个之间的合作，以解决单主体的能力和知识所不能 处理的复杂问题的分布式系统。其中，多主体系统不存在全局控制，知识和数据 都是分散的，计算也异步执行。多主体系统主要研究的问题主要。

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