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--- 自人類文明開始以來晶密，人類一直在追求知識(shí)和智慧。通過藝術(shù)和文學(xué)、科學(xué)理論、數(shù)學(xué)公式和技術(shù)等不同形式饰剥，信息以不同的形式呈現(xiàn)出來工窍。然而，隨著我們的世界以迅猛的速度發(fā)展疙驾，并且我們也越來越沉浸在技術(shù)中阀趴，通過使用相同的以往的方法解決復(fù)雜問題變得越來越困難昏翰。近年來，以深度學(xué)習(xí)（DL）為主的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）以及人工智能（AI）引起了很大的關(guān)注刘急。后者以集中式方式運(yùn)作棚菊，因?yàn)樗鼈兗惺占瘮?shù)據(jù)并將其用于訓(xùn)練自動(dòng)化系統(tǒng)。然而排霉，最近出現(xiàn)了一系列分散式機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，包括**群體學(xué)習(xí)**和**群體智能**民轴。 **群體智能是由分散攻柠、自組織系統(tǒng)展示的集體行為**。這些系統(tǒng)受到自然界的啟發(fā)后裸，其中一群簡單的個(gè)體協(xié)調(diào)完成復(fù)雜的任務(wù)瑰钮。群體智能的想法源于對(duì)自然生態(tài)系統(tǒng)的觀察，盡管每個(gè)個(gè)體生物都沒有什么智能微驶，但是這些生態(tài)系統(tǒng)通常表現(xiàn)得像是有智能一樣浪谴。群體智能是通過應(yīng)用算法來模擬自然群體的行為，就像遺傳算法模擬自然選擇過程一樣因苹。在這個(gè)背景下苟耻，群體學(xué)習(xí)基于分布式優(yōu)化，沒有單點(diǎn)故障扶檐。它還具有保護(hù)隱私的特點(diǎn)凶杖，因?yàn)閿?shù)據(jù)不需要通過集中式云進(jìn)行傳輸和共享。 群體智能最常見的應(yīng)用是**優(yōu)化**款筑。這可以是優(yōu)化航線智蝠、設(shè)計(jì)節(jié)能建筑，甚至是設(shè)計(jì)新藥物等奈梳。群體智能還可以用于解決沒有單一正確解或存在多個(gè)同樣好的解決方案的問題杈湾。 群體學(xué)習(xí)和群體智能是跨學(xué)科領(lǐng)域，涉及基于去中心化攘须、自組織個(gè)體行為的系統(tǒng)的理論漆撞、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。群體智能算法受到自然界中群體行為的啟發(fā)：螞蟻、蜜蜂和魚叫挟。其中最流行的群體智能方法之一是基于蟻群優(yōu)化的范例艰匙。 ### 蟻群優(yōu)化算法 蟻群優(yōu)化（ACO,Ant Colony Algorithms）是最常用的群體智能范例之一。它是受到螞蟻行為啟發(fā)的算法范例抹恳，已成功應(yīng)用于搜索员凝、路由、遍歷和許多其他數(shù)據(jù)科學(xué)問題奋献。此外健霹，蟻群算法已成功部署和應(yīng)用于許多已知問題，如旅行推銷員問題瓶蚂、車輛路徑問題糖埋、計(jì)算生物學(xué)問題等。ACO 算法最早是由 Marco Dorigo 于上世紀(jì) 90 年代提出的窃这，他使用蟻群來解決優(yōu)化問題瞳别。這使得蟻群優(yōu)化算法在研究者中非常著名和流行。 蟻群優(yōu)化算法已被證明在動(dòng)態(tài)環(huán)境中解決復(fù)雜問題非常有效杭攻。在這方面祟敛，它們通常實(shí)現(xiàn)了一個(gè)自組織個(gè)體的群體，其中每個(gè)個(gè)體是一個(gè)螞蟻兆解，按照最大信息素軌跡（最高獎(jiǎng)勵(lì)）行動(dòng)馆铁。在 ACO 應(yīng)用范圍內(nèi)，螞蟻個(gè)體探索其環(huán)境并開發(fā)局部豐富的資源锅睛。與此同時(shí)埠巨，他們也保持著對(duì)全局資源的長期視角。螞蟻似乎受到簡單的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制和簡陋的通信形式的引導(dǎo)现拒，這些機(jī)制和形式集體組合成一個(gè)綜合系統(tǒng)辣垒。結(jié)合近年來數(shù)字化技術(shù)的進(jìn)展（例如大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等）印蔬，ACO 可以成為解決復(fù)雜問題的強(qiáng)大工具乍构。然而，它也有一些的局限性扛点。例如哥遮，許多 ACO 算法需要廣泛而仔細(xì)地調(diào)整才能在特定應(yīng)用中取得良好的結(jié)果。 ### 群體智能應(yīng)用案例和工具包 如前所述陵究，許多行業(yè)和公司使用群體智能算法眠饮。例如，零售公司使用它們來預(yù)測用戶對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)價(jià)铜邮，以及產(chǎn)品銷售情況仪召。最近的研究還表明寨蹋，它們可以用于解決大規(guī)模制造環(huán)境中的復(fù)雜問題，例如預(yù)測零部件故障或設(shè)備故障時(shí)間扔茅。此外已旧，群體學(xué)習(xí)在其他實(shí)際應(yīng)用中也被廣泛使用，例如機(jī)器人技術(shù)（例如自動(dòng)駕駛汽車）召娜、搜索引擎（例如 Google）运褪、推薦系統(tǒng)（例如 Netflix）、金融市場（例如交易機(jī)器人）等玖瘸。其中一些最突出的用例包括： - 金融投資組合優(yōu)化：群體智能用于分布式優(yōu)化金融投資組合秸讹。為此，不同的交易過程被模擬為群體雅倒，即模仿群體璃诀。每個(gè)群體都有自己的規(guī)則和策略，但它們共同努力實(shí)現(xiàn)共同的目標(biāo)蔑匣，即隨時(shí)間增加投資組合的價(jià)值劣欢。每個(gè)群體使用自己的規(guī)則來決定買入或賣出哪些股票。具體而言裁良，每個(gè)群體根據(jù)價(jià)格波動(dòng)凿将、市場狀況和其他因素（例如公司基本面和管理績效）決定要買入或賣出的股票。通過這種方式趴久，投資組合在不依賴任何中央權(quán)威的決策的情況下隨時(shí)間增長丸相。實(shí)際上搔确，投資組合在不需要代表基金中涉及的所有投資者做出決策的情況下進(jìn)行優(yōu)化彼棍。 - 機(jī)器人優(yōu)化：群體智能用于優(yōu)化參與制造工作流程的機(jī)器人和設(shè)備。它根據(jù)每個(gè)機(jī)器人的傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和有關(guān)這些機(jī)器人之前運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)來優(yōu)化機(jī)器人的速度和路徑規(guī)劃膳算。這有助于公司提高效率和降低成本座硕，因?yàn)樗鼈兛梢詼p少機(jī)器人從一個(gè)站點(diǎn)到另一個(gè)站點(diǎn)的空閑時(shí)間。這意味著每個(gè)站點(diǎn)需要更少的人員涕蜂，這有助于保持對(duì)這些機(jī)器人生產(chǎn)的產(chǎn)品的質(zhì)量控制华匾。 - 制造過程優(yōu)化：使用蟻群優(yōu)化（ACO）等算法，制造商現(xiàn)在可以通過確保材料在工廠內(nèi)的流動(dòng)順暢來提高生產(chǎn)效率机隙。這確保了在將原材料轉(zhuǎn)化為成品的過程中不會(huì)出現(xiàn)擁堵蜘拉。 有許多用于構(gòu)建群體學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的工具包，例如 SwarmLab有鹿、Unanimous AI Swarm 和 HP 的 Swarm Learning Library旭旭。 總的來說，有些情況下群體學(xué)習(xí)可以超越最好的人工智能算法葱跋。然而持寄，雖然許多公司聽說過群體智能源梭，但真正理解其真正價(jià)值的公司很少。群體智能是一種利用集體智慧高效解決問題的新技術(shù)稍味。盡管此算法很有希望废麻，群體學(xué)習(xí)系統(tǒng)還遠(yuǎn)未成為主流。但是群體智能算法值得我們密切關(guān)注其范式的發(fā)展模庐，并探索該技術(shù)對(duì)其業(yè)務(wù)問題的潛在益處烛愧。 The end ---  關(guān)注我 集群智能，聚合智慧 創(chuàng)造無限可能 本文由[mdnice](https://mdnice.com/?platform=6)多平臺(tái)發(fā)布