還記得電影《蟻人》中的神隊友嗎？如果沒有那些成群螞蟻機器人，蟻人要對付壞人的話，可是沒有那么容易的。如同現實中的螞蟻，一個簡單的個體只是有幾個神經關節組成，但形成的一個蟻群卻能夠完成各種復雜的任務。在生物圈中，除了螞蟻還有很多類似的生物，他們個體活動僅僅遵循簡單的活動準則，但是形成的群體行為卻表現出高超的智能。其實在人工智能領域這種現象被稱為“群體智能”。

受到這種生物群體行為研究的啟發，專家學者發明創建群體計算模型，它們表現出了與單個個體完全不同的非凡計算能力，可以用于求解大量復雜的科學工程問題，受到廣泛的關注和研究，并發展成為群智能優化計算的新型研究方向。群智能優化算法為計算智能和人工智能研究領域的一個研究熱點以及交叉學科中一個非常活躍的前沿研究課題，其應用已經滲透到各個領域。

集群是生物中一種非常常見的生物現象，像螞蟻，蜜蜂，魚類集群等，這些生物在不同環境中的生存方式給人類解決問題的思路帶來了很多靈感。其實人類從動物進化、免疫、神經元系統、DNA信息、生物協作中得到啟發，使得許多人類看起來高度復雜的的優化問題可以從這些生物智能現象得到完美的解決。

群體智能中，群體指的是一群相互之間可以進行直接或間接通信的個體，這組個體可以通過相互協作進行分布問題求解。簡單的說，群體智能就是低智能的個體通過相互通信和協作完成高智能的行為，許多簡單的個體組成群體，它們相互合作完成較為復雜的功能。為了便于認識群智能優化算法所處的層次，我們給出一張關系圖，關系圖中展示生物學上現象與對應的仿生計算方法。圖中我們可以看到從各種獨特的生物學現象提煉出其對應的仿生計算方法。

（仿生計算方法）

而這里面大多數算法都是基于梯度的應用優化算法，舉個簡單例子來說，求拋物線的極值點時，我們一般先要對函數求導，得到梯度變化最小的點，這個點就是極值點。但是群智能依靠的是概率搜索算法，雖然概率搜索算法通常采用較多的評價函數，但是與梯度方法及傳統的演化算法相比，優點明顯：

1、算法思想簡單容易實現，只需遵循幾個簡單的規則。

2、以非直接的信息交流方式確保系統的擴張性，也就是說，每個點的行為是自主的，只會根據局部的變化改變自己的行為，不是由中心控制的。

3、具有并行性和分布式特點，可以利用多處理器予以實現。

4、對問題定義的連續性無特許要求，可以處理離散域問題。

5、沒有集中控制的約束，不會因個別的故障影響整個問題的求解，確保了系統具備更強的魯棒性（也就是說抗干擾能力強）。

群智能算法僅僅涉及基本的數學操作，數據處理過程對CPU和內存的要求不高。這種方法只需要計算目標函數的函數值，不用計算梯度信息。群智能理論已經完成的研究和應用證明這種方法是有效解決大多數全局優化問題的新方法。

群智能優化算法主要包括：粒子群優化算法、蟻群優化算法、人工蜂群優化算法、人工魚群優化算法。

粒子群優化（PSO）算法

粒子群優化算法初期只是設想模擬鳥群覓食行為過程，但是后來發現PSO算法是一種很好用的優化工具。其基本思想源于對鳥類覓食過程中遷移和聚集行為的模擬，通過鳥之間的集體協作和競爭達到目的。設想這樣一個場景：一群鳥隨機搜索食物，在這個區域里只有一塊食物，所有的鳥都不知道食物在哪里，但是他們知道當前位置離食物多遠，那么找到食物最優的策略是什么？那就是搜尋離食物最近的鳥周圍區域。我們將每只鳥看成一個“粒子”，每個粒子的初始速度和位置都是隨機的，而后粒子速度就朝著全局最優和個體最優的方面靠近，所有粒子都有一個由被最優函數決定的適應度值，粒子們追隨當前最優粒子在解空間中搜索。初始粒子隨機分布，隨著迭代進行，粒子們逐漸向最優解逼近。

（圖a、b、c、d中粒子逐漸向最優區間逼近）

但是該方法也有缺點，對于有多個極值點的函數，該方法容易陷入局部極值點。就如鳥群都集中在食物量很少的區域內，沒找到那塊食物量最多的區域。

采用粒子群優化算法可以求解交通信號配時問題，航班進場、離場調度問題，機器人全局路徑規劃問題。該算法還有另外一個重要應用領域是圖像處理，因為圖像信息多樣性和復雜性特征，目前在圖像處理領域，建模困難、處理不完整等問題普遍存在。而粒子優化算法在圖形處理領域中取得了一定的成功。（《通訊世界》：圖像去燥處理中粒子群優化算法研究）

蟻群優化（ACO）算法

螞蟻優化算法是對自然界螞蟻的尋徑方式進行模擬而得到的一種仿生算法。在螞蟻尋找食物過程中，蟻群總能找到一條從食物到巢穴之間的左右路徑，這是因為螞蟻在尋找路徑時，會在路徑上釋放出一種特殊的信息素。當它們碰到一個還沒有走過的路口時，就隨機挑選一條路徑前行，與此同時釋放出與路徑長度有關的信息素，路徑越長，信息素越低。當后來的螞蟻碰到這個路口時，就選擇信息素濃度高的路徑，這就形成了一個正反饋，最優路徑上信息素濃度越來越大，其他路徑上信息素越來越低，最終蟻群會找到最優路徑。螞蟻算法有較強的自學能力，可以根據環境的改變和過去的行為結果對自身的知識庫或自身的組織結構進行調整，從而實現算法求解能力的進化。

（從A到D點，ACD的路徑是ABD的兩倍，在ABD路徑上的螞蟻返回A時，ACD上螞蟻剛到D，所以ABD路徑上信息素濃度是ACD的兩倍）

這個算法應用于其他組合優化問題，如旅行商問題、指派問題、車輛路由問題、網絡路由問題等。最近幾年，該算法在網絡路由中的應用受到越來越多的學者關注，并提出一些新的基于螞蟻算法的路由算法。同傳統的路由算法相比，該算法在網絡路由中具有信息分布式性、動態性、隨機性和異步性等特點，而這些特點正好滿足網絡路由的特點。

人工蜂群（ABC）算法

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行為提出的一種優化方法，是群智能思想的一個具體應用。在尋找食物源（花朵）過程中，引領蜂通過搖擺舞的持續時間來表現食物源的收益率，其他跟隨蜂可以觀察這種舞蹈并依據收益率來選擇哪個食物源。收益率與食物源被選擇的可能性成正比。所以，蜜蜂被吸引到某一個食物源的概率與食物源的收益率成正比。基于上述思想的蜜蜂算法的主要特點是不需要了解問題的特殊信息，只需要對問題進行優劣比價，通過各人工蜂的局部尋優行為，最終在群體中使全局最優值凸顯出來，有著較快的收斂速度。為了解決多變量函數優化問題，Karaboga提出人工蜂群算法模型。

（蜂群尋蜜源過程）

專家提出基于人工蜂群算法的煤礦救災機器人全局路徑規劃算法。該算法首先進行環境建模,然后根據環境信息特點,巧妙結合人工蜂群算法獲得機器人全局優化路徑。該路徑規劃方法具有建模方便、算法簡單以及不局限于障礙物的形狀等特點。實驗證明,本算法可以快速有效地規劃出一條全局較優化路徑,是解決全局環境已知情況下機器人路徑規劃的一種有效方法。（《煤炭技術》：基于蜂群算法的煤礦救災機器人全局路徑規劃）

針對不相關并行機混合流水線調度問題的特點,專家設計了一種基于排列的編碼和解碼方法,提出了一種有效的人工蜂群算法。在引領蜂和跟隨蜂搜索階段采用3種有效的鄰域搜索方法,以豐富搜索行為。在偵察蜂搜索階段通過隨機搜索對種群進行更新,以增強種群多樣性。同時,通過試驗設計方法對算法的參數設置進行了分析,給出指導性參數組合。通過基于典型實例的數值仿真以及與已有代表性算法的比較,驗證了所提算法的有效性和魯棒性。（《控制理論與應用》：求解不相關并行機混合流水線調度問題的人工蜂群算法）

人工魚群（AF）算法

人工魚群算法是國內李曉磊博士等人在動物群體智能行為研究基礎上提出的一種新型仿生群智能優化算法。該算法根據水域魚生存數目最多的地方就是該水域中富含營養物質最多的地方這一特點來模擬魚群的覓食行為而實現尋優。算法主要利用魚的三個基本行為：覓食、聚群和追尾行為，人工魚是真實魚的抽象化、虛擬化的一個實體，其中封裝了自身的數據和一系列行為，可以接受環境的刺激信息，做出相應的活動。它的下一刻狀態取決于自身狀態和環境狀態，并通過自身活動影響環境，進而影響其他人工魚的活動。該算法收斂速度快，可用于解決實時性要求高的問題。對于精度要求不高的場合，可以快速得到可行解；

（人工魚及其環境）

針對車聯網環境下若干典型車輛軌跡規劃方法存在車速與軌跡波動性較大的問題,專家提出了一種基于改進人工魚群算法的車輛軌跡規劃方法。該方法以DSRC通信的車聯網應用場景為設計平臺,車輛的最優行車速度為核心計算基礎,分析得到車輛的最佳軌跡。（《計算機應用》：基于改進人工魚群算法的車輛軌跡規劃方法）

針對基于BP神經網絡室內定位算法收斂速度慢和定位精度低的問題，專家提出了改進的人工魚群算法(AFSA)和距離加權質心法。通過改進人工魚覓食和尋優方式來提高人工魚全局尋優的能力和速度，并用該算法來選取室內定位神經網絡參數。通過改進的加權質心法計算距離，以減小室內復雜環境干擾造成的定位的誤差。實驗證明該改進方法使室內定位的平均精度比BP神經網絡模型提高8%左右，并提高了室內定位的可靠性。（《計算機應用》：基于人工魚群算法的無線室內定位優化）