清华大学高级人工智能人才培养课程列表，智能系统相关内容讲解
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第1章 智能系统绪论 含习题 共28页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第2章 智能感知 含习题 共33页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第3章 智能计算 含习题 共44页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第4章 执行系统 含习题 共31页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第5章 信息物理系统 含习题 共47页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第6章 模糊逻辑系统 含习题 共41页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第7章 自主无人系统 含习题 共27页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第8章 群体智能 含习题 共29页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第9章 多Agent系统 含习题 共42页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第10章 人机协同系统 含习题 共19页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第11章 工业智能控制系统 含习题 共29页.pptx
清华大学高级人工智能人才培养课程 AI人工智能 智能系统 课程体系 第12章 机器人系统 含习题 共48页.pptx
群体智能是人工智能领域中一种模仿自然界群体行为的优化方法，主要包含蚁群优化算法、粒子群优化算法和蜂群优化算法等。这些算法利用群体中个体间的协作和信息交流来解决复杂问题，寻找全局最优解。
1. **蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）**
- ACO源自蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素轨迹来指导其他蚂蚁的行为。算法中，虚拟蚂蚁在问题空间中随机行走，并在路径上留下信息素。信息素的积累与路径的质量（例如，距离目标的近似程度）相关，较优路径会积累更多的信息素。
- 在每轮迭代中，蚂蚁根据当前路径上的信息素浓度和路径长度选择下一步行动，同时考虑信息素的挥发机制，使得较短路径逐渐被强化。
- 算法的核心在于信息素更新和路径选择概率的计算，这通常涉及权重参数a和b，以及路径长度的可见度η。
2. **粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）**
- PSO受到鸟群寻找食物行为的启发，每个粒子代表可能的解决方案，它们在解决方案空间中移动并更新其速度和位置。
- 粒子的速度由其自身的最佳位置（个人极值）和群体的最佳位置（全局极值）决定，结合随机因素，以平衡探索和开发。
- 在每次迭代中，粒子的位置和速度会根据当前位置、个人历史最优位置和全局最优位置进行调整，从而寻找全局最优解。
3. **蜂群优化算法（Bee Colony Optimization, BCO）**
- BCO模拟蜜蜂的采蜜行为，包括工蜂、侦察蜂和蜂后等角色。工蜂探索新的食物源，侦察蜂分享发现的优质食物源信息，而蜂后则维持群体稳定。
- 在算法中，每个蜜蜂代表一个潜在的解决方案，它们通过信息交流（类似信息素的传播）来改进整个群体的解质量。
- 通过在解空间中迭代搜索，BCO试图找到最优解，同时避免陷入局部最优。
这些群体智能算法在解决组合优化问题、路径规划、函数优化等方面表现出色。在实际应用中，如工业设计、交通调度、机器学习模型参数优化等领域都有广泛应用。通过学习和理解这些算法，可以提升人工智能系统的智能化水平和问题求解能力。
