群体智能

群体智能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:人民邮电出版社
作者:James Kennedy
出品人:
页数:512
译者:
出版时间:2009-2-1
价格:75.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115195500
丛书系列:图灵原版计算机科学系列
图书标签:
  • 人工智能
  • 群体智能
  • swarm
  • 算法
  • 数学
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具体描述

群体智能是近年来发展迅速的人工智能学科领域.通过研究分散,自组织的动物群体和人类社会的智能行为, 学者们提出了许多迥异于传统思路的智能算法, 很好地解决了不少原来非常棘手的复杂工程问题.与蚁群算法齐名的粒子群优化(particle swarm optimization, 简称PSO)算法就是其中最受瞩目,应用最为广泛的成果之一.

本书由粒子群优化算法之父撰写,是该领域毋庸置疑的经典著作.作者提出,人类智能来源于社会环境中个体之间的交互,这种智能模型可以有效的应用到人工智能系统中去. 书中首先从社会心理学, 认知科学和演化计算等多个角度阐述了这种新方法的基础,然后详细说明了应用这些理论和模型所得出的新的计算智能方法--粒子群优化,进而深入探讨了将粒子群优化应用于广泛的工程问题.

《智能涌现:个体互动驱动的宏观行为》 本书深入探讨了一个引人入胜的现象:当大量相对简单的个体遵循基本规则进行互动时,如何能涌现出高度复杂、智能化的宏观行为。我们并非聚焦于单个智能体本身的复杂性,而是将其置于一个动态的、互联互通的系统中进行考察。这本书将带领读者走进一个由无数蚂蚁、鸟群、鱼群,甚至人类个体组成的巨大生态系统,揭示它们看似分散的局部行为如何巧妙地编织成令人惊叹的集体智慧。 第一部分:基本原理与模型 我们将从智能涌现最基础的层面开始。首先,我们会详细介绍构成智能涌现的几个核心要素: 个体行为规则: 并非要求每个个体都拥有高度的智能,而是探讨在特定环境下,个体遵循的简单、局部的行为准则。例如,在蚂蚁觅食中,个体可能遵循“跟随信息素”、“避开障碍物”等简单指令。我们将分析这些规则的设计与影响。 局部互动机制: 群体智能并非依赖于中央控制,而是通过个体之间的直接或间接互动来实现。我们将分析不同类型的互动,如信号传递(气味、声音、视觉信号)、直接接触、模仿学习等。重点在于这些局部互动如何传播信息并影响其他个体的行为。 反馈循环: 互动并非单向的,个体行为的改变会影响环境,而环境的变化又反过来影响个体。我们将深入解析正反馈和负反馈在智能涌现过程中的作用,例如,蚂蚁通过留下的信息素来强化觅食路径,形成正反馈;而过度拥挤的区域可能会导致个体分散,形成负反馈。 在此基础上,我们将介绍几种经典的智能涌现模型,并进行细致的解析: Boids模型: 这个模型模拟了鸟群的行为,仅包含三个简单的规则:分离(避免碰撞)、对齐(与邻居速度保持一致)和聚集(靠近邻居)。我们将分析这三个基本规则如何能产生出令人惊叹的、如同真实鸟群般流畅而复杂的飞行轨迹。 蚂蚁算法(Ant Colony Optimization, ACO): 重点在于模拟蚂蚁在寻找最短路径时的觅食行为。我们将详细解释信息素的释放、挥发以及蚂蚁如何根据信息素浓度做出决策。ACO在解决组合优化问题上的强大应用也将得到阐述。 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO): 借鉴了鸟群觅食的启发,PSO通过模拟粒子在搜索空间中的移动来寻找最优解。我们将分析粒子的速度和位置更新公式,以及“自身最佳”和“全局最佳”对粒子行为的影响。 第二部分:真实世界的案例分析 理论模型固然重要,但智能涌现的魅力更在于其在现实世界中的广泛体现。本部分将聚焦于一系列真实的案例,深入剖析其背后的涌现机制: 生物界的智慧: 蚂蚁社会: 从觅食、筑巢到防御,蚂蚁群体展现出的惊人组织能力。我们将分析分工协作、信息传递在蚂蚁社会中的作用。 蜂群决策: 蜂群如何通过“舞蹈”来交流食物源信息,以及如何通过集体投票来选择新的巢穴地点。 鱼群与鸟群的同步运动: 探讨它们在捕食者面前为何能保持高度同步的规避行为,以及这种集体运动带来的生存优势。 微生物群落: 细菌等微生物群体在生物膜形成、抗生素抗性传播中的集体行为。 人类社会的现象: 交通流: 城市交通拥堵的形成并非源于个体司机的恶意,而是简单的驾驶行为在局部互动下产生的宏观现象。我们将分析车距、车速等因素如何影响整体交通效率。 市场行为: 股票市场的涨跌,汇率的波动,这些宏观经济现象在很大程度上是由无数个体投资者基于有限信息做出的买卖决策相互作用而产生的。 社交媒体与舆论: 信息的传播、观点的形成,乃至网络“爆款”的出现,都体现了群体智能的特性。我们将分析信息茧房、群体极化等现象。 集体创造与创新: 开源社区、维基百科等项目,展示了大量个体协作如何能够产出超越任何个体想象的成果。 第三部分:挑战与未来展望 智能涌现并非一个完美的、无懈可击的机制。本书的最后部分将探讨其存在的挑战,以及未来的发展方向: 理解与预测的难度: 尽管原理看似简单,但当系统规模增大、个体行为复杂化时,准确预测宏观行为的难度也随之增加。 噪声与鲁棒性: 如何保证在个体行为存在随机性、甚至错误的情况下,群体智能依然能够保持其鲁棒性。 人为干预与优化: 如何通过设计更好的个体规则或互动机制,来引导群体智能朝着期望的方向发展,例如设计更有效的城市交通管理系统,或者更健康的社交媒体平台。 通用人工智能的启示: 智能涌现是否为实现通用人工智能提供了新的思路?是否可以从自然界的群体智能中汲取灵感,设计出更具适应性和自主性的AI系统? 伦理与社会影响: 随着对群体智能理解的加深,如何应对其可能带来的伦理问题,例如信息操纵、隐私保护等。 《智能涌现:个体互动驱动的宏观行为》不仅仅是一本关于算法或模型的书,更是一次对自然界与人类社会中普遍存在的智慧形态的探索。它将帮助读者以全新的视角理解复杂系统的运作,认识到“整体大于部分之和”的深刻含义。无论您是计算机科学家、生物学家、经济学家、社会学家,还是任何对事物运作的深层机制感到好奇的读者,都能从中获得深刻的启发。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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作为一名对社会科学领域一直抱有浓厚兴趣的读者,最近我偶然翻阅到一本名为《群体智能》的书籍。尽管我还没有深入研读,但从目录和一些零散的介绍中,我已经被其所勾勒出的宏大图景深深吸引。想象一下,无数个个体,它们或许渺小,或许能力有限,但当它们汇聚在一起,形成一个庞大的“群体”时,竟然能够涌现出令人惊叹的智慧和解决问题的能力。这让我不禁联想到自然界中那些令人称奇的群体行为,比如蚂蚁如何协同搬运食物,蜜蜂如何高效地筑巢和采集,以及鸟类迁徙时那壮观的队形。这本书似乎就是要揭示隐藏在这些现象背后的普遍规律,探讨个体如何通过简单的互动规则,最终形成复杂的、有组织的智能。我特别好奇书中会如何阐述“涌现”这一概念,以及它在不同领域,比如经济学、计算机科学、甚至政治学中的应用。我期待着书中能够提供一些具体的案例分析,帮助我理解,究竟是什么样的机制,让“整体大于部分之和”这一古老的哲学思想,在群体智能的领域得到了如此生动的体现。这本书无疑为我打开了一扇新的思考大门,让我开始重新审视我们身边的许多现象,以及我们自身在社会中的角色。

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最近我开始涉猎一些关于认知科学和行为经济学的书籍,而《群体智能》这本似乎恰好能够填补我在这一领域的一些认知空白。这本书的视角非常独特,它不仅仅关注个体认知能力的局限性,更将目光投向了群体层面所能产生的“集体智慧”。我一直在思考,为什么在某些情况下,集体的决策会比任何一个专家的判断都要准确,而在另一些情况下,群体却会做出荒谬的错误。这本书的出现,让我看到了可能解释这种现象的理论框架。我非常想知道,书中是如何定义“群体智能”的,它是否包含了一些量化的指标,可以衡量一个群体的智能水平?书中是否会讨论不同类型的群体互动模式,例如竞争、合作、模仿,以及它们对最终群体智能的影响?我特别期待书中能够深入探讨“智慧”在群体层面是如何形成的,它是否是一种简单的信息聚合,还是涉及到更深层次的认知过程,比如信息共享、错误纠正、以及集体学习?这本书的题目本身就充满了诱惑力,它暗示着一种超越个体限制的可能性,也让我对人类社会未来的发展充满了遐想,尤其是当我们在面对日益复杂的全球性挑战时,如何能够更好地发挥集体的智慧来应对。

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我一直对那些能够解释复杂系统运作原理的书籍情有独钟,而《群体智能》恰好满足了我的这一偏好。从书名来看,它似乎是要探讨一个非常宏观的议题,即如何在数量庞大的个体之间,找到一种联系,从而产生一种超出个体能力范围的智能。我想象着书中会如何运用一些数学模型或者计算机模拟来解释这些现象。比如,书中会不会讲解一些关于“蜂群算法”或者“蚁群优化”的原理,这些算法在解决复杂的优化问题上表现出了惊人的效率。同时,我也对书中可能涉及的“意见聚合”或者“决策制定”的理论非常感兴趣。在信息爆炸的时代,我们每天都在接收海量的信息,并需要在其中做出选择,而群体智能似乎提供了一种能够从海量、甚至有些混乱的信息中提取出有价值洞察的途径。这本书能否帮助我理解,如何在个人研究或者团队协作中,更有效地利用群体的力量?它是否能提供一些实用的方法,来避免群体决策中的“群体思维”陷阱,从而最大化群体智慧的优势?我对这本书的探索充满了期待,希望它能为我提供一套全新的思考工具。

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我最近正在研究一些关于社会网络和信息传播的书籍,而《群体智能》这个书名似乎与我正在关注的领域有着紧密的联系。我一直对“群体”如何影响个体的行为和决策感到着迷,而“智能”的加入,则让这个话题更加引人入胜。我想象着书中可能会探讨,在一个群体中,信息是如何流动、聚合和转化的,以及这些过程如何最终影响群体的整体判断和行动。我特别想了解,书中是否会讨论一些关于“知识共享”、“集体记忆”或者“群体学习”的概念。在互联网时代,信息传播的速度和广度都达到了前所未有的水平,而群体智能似乎提供了一种理解这种现象的独特视角。这本书是否会提供一些案例,来展示群体智能在实际应用中的成功之处,比如在预测市场趋势、解决科学难题,或者应对公共卫生危机等方面的作用?我期待这本书能够帮助我理解,如何在复杂的社会环境中,更好地利用群体的智慧,避免群体中的盲从和误导,从而做出更明智的集体决策。

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作为一名对算法和人工智能领域略有了解的读者,我对于《群体智能》这个书名本身就充满了好奇。《群体智能》听起来就像是在探讨一种不同于我们传统意义上所理解的“人工智能”的概念。传统的AI往往是基于单个强大的计算单元或者复杂的算法模型,而这本书似乎是将焦点放在了“群体”的层面,强调的是多个简单单元通过互动所产生的整体智能。我非常想知道,书中会如何定义“群体”以及“智能”在这个语境下的含义。它是否会探讨一些关于分布式系统、自组织网络,或者复杂适应性系统(CAS)的理论?我尤其感兴趣的是,书中会如何解释“涌现”这一概念,以及它在群体智能的形成过程中扮演的角色。例如,当大量的智能体遵循简单的规则进行交互时,它们是如何“自发地”形成复杂的、有智慧的行为的?这本书是否会提供一些跨学科的视角,将生物学、社会学、经济学甚至物理学中的一些原理融合在一起,来解释群体智能的运作机制?它能否帮助我理解,在构建更加强大和灵活的人工智能系统时,我们是否可以借鉴自然界中群体智能的模式?

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自组织

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没有读完呀,看了大约一半,没有看到激动人心的东西哦。似乎不如标题看上去的那么吸引人。

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没有读完呀,看了大约一半,没有看到激动人心的东西哦。似乎不如标题看上去的那么吸引人。

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