| 题名 | 群体智能中的信息交流与协作——模型、优化及学习方法研究 |
| 作者 | 何小贤1,2 |
| 答辩日期 | 2008-01-05 |
| 文献子类 | 博士 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 朱云龙 |
| 关键词 | 群体智能 系统智能 交流模型 路径交换算法 邻域折扣信息学习方法 |
| 学位名称 | 博士 |
| 其他题名 | Interaction and Coodination in Swarm Intelligence: Modeling, Optimization and Learning Methods |
| 学位专业 | 机械电子工程 |
| 英文摘要 | 自然界是人类创新灵感的不竭源泉，生物智能是智能科学研究的出发点和归宿。在漫长的进化过程中，各种自然生命能够经受住优胜劣汰的竞争环境而最终生存下来的，不论是低等社会性昆虫，还是高等灵长类生物，无不具有非凡的能力和智慧。然而，在人工智能的研究中，人们长期以来关注的焦点，往往是致力于模拟和再现自然界高等生物的智能行为。从二十世纪九十年代初期，才逐渐开始关注社会性昆虫在群体层面所表现出来的智能，并由此引发了对低等生物乃至高等生物集体行为特性的研究热潮，集中表现为对群体智能的研究。群体智能在没有中央控制并且不提供全局模型的前提下，为设计智能系统、解决复杂问题提供了新的思路。这种方法用个体自治、涌现和局部规划代替了传统的集中控制、分治和全局规划，强调相对简单个体之间直接或间接交互作用，在系统上具有更强的适应性、鲁棒性、可扩展性、可重构性。本文从概念、性质、模型、方法等多角度对群体智能进行了深入研究，结合当前群体智能研究中的热点、难点和关键问题，对群体智能中的交流与协作，从理论和应用两方面进行了深刻研究，取得了诸多具有创新性和应用价值的研究成果，具体如下： 1. 群体智能理论研究论述了群体智能的学科地位，明确了群体智能的概念，分析了群体智能的特性，给出了群体和个体的形式化描述方法；通过将群体系统与复杂适应系统进行对比研究，提出群体系统是一类特殊复杂系统的观点；并从群体智能本身的局限性出发，提出了系统智能的思想。 2. 群体智能模型研究从自然界群体生物的交流与协作行为出发，分析了这些交流协作机制的共性特征，给出了群体系统在交流与协作中的个体结构、群体结构、层次结构等，构建了人工群体系统社会体系架构，阐述了其中的交流协作控制机理；分析了传统模型中的交流与协作机制实现方法，通过引入信息理论中的信息熵和互信息概念，分别对状态搜索中的个体信息质量和个体之间的交流效率进行评价，构建了一个面向群体系统的、可操作、可进行数学量化分析的交流模型。 3. 群体智能优化方法研究从启发式算法设计的角度出发，讨论了高等生物中的群体智能特性及其在算法设计中的应用，并由人类等高等生物的交流和记忆行为机制的启发，提出了一种新的群体智能优化方法——路径交换算法；调用TSPLIB中的数据对算法进行了测试实验，并与其他启发式算法进行了比较，分析了算法的优缺点；通过应用交流模型，引入信息熵对个体行为进行评价，作为个体当前路径质量的加权算子，以此对算法进行了改进，通过数据实验并与原方法进行比较，考察了该方法的可行性。将路径交换算法加以改进，应用于解决指派问题，通过典型例子的实验、随机算例的实验验证了其可行性和有效性；通过构造启发式矩阵的方法，将二次指派问题化简成指派问题，再用改进的路径交换算法对此问题进行求解，利用QAPLIB中的算例进行了实验，实验结果与其他启发式算法进行了比较，证明了算法解该问题的可行性；对算法在离散域寻优和连续域寻优的的不同点进行了对比，分析了算法应用于连续域寻优的可行性，并提出了算法改进的要点。 4. 群体智能学习方法研究对蚂蚁合作搬运食物现象中的交流学习机制进行了分析和推理，在强化学习方法特别是Q-Learning方法的基础上，提出了一种适用于群体系统、即时在线的学习方法——邻域折扣信息学习方法（NDI Learning）。该方法在个体之间信息交流的基础上，通过比较邻居的折扣累积报酬值，让个体在决策的每一步都能学习优秀近邻的经验，以使得群体总效率不断提高。通过运用该学习方法，对蚂蚁合作搬运的行为进行了仿真实验，仿真结果与自然界蚂蚁合作搬运的行为过程高度拟合，证明了学习机制设置的合理性，并通过搬运效率的提高证实了学习方法的有效性。最后，讨论了学习方法的收敛性及发散原因，通过蚂蚁类别的数量变化对群体学习进度进行了分析。综上所述，本文重点面向群体智能中的交流与协作机制，给出了一般性的模型方法和定量评价体系，并根据该模型框架，由自然生物交流与协作行为机制启发，提出了面向具体问题的优化方法和学习方法，证明了文中所阐述的理论与模型的合理性，也显示了该模型方法的研究价值和潜力。论文的研究成果丰富了群体智能理论，并首次提出了具有普适意义和应用价值的量化指标，为构建群体智能一般理论体系提供了重要参考。论文提出的优化和学习方法，在具体的仿真和应用中体现了其有效性，具有一定的理论价值和实际应用价值。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 公开日期 | 2010-11-29 |
| 页码 | 113页 |
| 分类号 | TP18 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://210.72.131.170//handle/173321/269]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业信息学研究室_先进制造技术研究室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院研究生院 2.中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 何小贤. 群体智能中的信息交流与协作——模型、优化及学习方法研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2008. |
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