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第一部分 导论3

第1章 群智能的生物学基础&Madeleine Beekman,Gregory A.Sword,Stephen J.Simpson3

1.1 概述3

1.2 分散式决策8

1.2.1 在何处搜寻8

1.2.2 探索与开发11

1.2.3 寻找新巢穴12

1.3 群体迁移18

1.3.1 迁移中的蜜蜂20

1.3.2 蝗虫21

1.3.3 摩门蟋蟀28

1.4 结语34

参考文献35

第2章 群智能优化&Christian Blum,Xiaodong Li44

2.1 概述44

2.2 蚁群优化46

2.2.1 蚁群优化的起源47

2.2.2 蚁群优化：整体描述51

2.2.3 最近的趋势57

2.3 粒子群优化59

2.3.1 粒子群优化：简介60

2.3.2 最近的趋势66

2.4 群智能在优化中应用的更多实例71

2.4.1 受劳力划分启发的应用71

2.4.2 基于蚂蚁的聚类和排序72

2.4.3 其他应用72

参考文献73

第3章 群机器人&Erol Sahin,Sertan Girgin,Levent Bayindir,Ali Emre Turgut88

3.1 概述88

3.2 什么是群机器人88

3.2.1 系统级别特性89

3.2.2 突出特性89

3.2.3 协作机制90

3.3 研究方向90

3.3.1 设计91

3.3.2 建模和分析91

3.3.3 机器人93

3.3.4 问题96

3.4 结论97

参考文献98

第4章 受昆虫社会集体行为启发的下一代互联网路由协议：概述&Muddassar Farooq,Gianni A.Di Caro102

4.1 概述102

4.1.1 本章的组织104

4.2 网络路由概论和挑战105

4.3 网络路由协议的分类特性108

4.4 从昆虫社会到网络路由协议111

4.4.1 蚁群中的最短路径行为和元启发蚁群优化111

4.4.2 从蜂群中得到的有用想法113

4.5 蚁群优化路由协议114

4.5.1 总体结构和ACO路由协议的属性114

4.5.2 AutNet：无连接网络的主要参考算法116

4.5.3 ABC：面向连接网络的主要参考算法120

4.5.4 有线无连接网络的路由算法121

4.5.5 有线面向连接网络的路由算法126

4.5.6 QoS网络路由算法128

4.5.7 无线移动Ad Hoc网络算法131

4.6 受蜂群行为启发的路由协议136

4.6.1 有线无连接网络的蜂窝算法136

4.6.2 其他基于蜂窝的有线网络算法142

4.6.3 无线移动Ad-hoc网络的蜜蜂Ad-hoc算法143

4.6.4 MANET中其他基于蜜蜂Ad-hoc的算法148

4.7 结论以及对SI路由的未来展望148

参考文献152

第二部分 应用165

第5章 演化、自组织和群机器人&Vito Trianni,Stefano Nolfi,Marco Dorigo165

5.1 概述165

5.2 自组织行为的演化设计166

5.2.1 设计问题167

5.2.2 自组织行为的演化168

5.2.3 文献中的群体演化机器人学169

5.3 演化群组机器人的研究170

5.3.1 群机器人实验工具：群机器人170

5.3.2 同步172

5.3.3 协调运动179

5.3.4 避开孔洞185

5.4 结语189

参考文献191

第6章 粒子群动态优化问题&Tim Blackwell,Jürgen Branke,Xiaodong Li195

6.1 概述195

6.2 粒子群优化196

6.3 解决动态环境中的挑战198

6.3.1 变化检测198

6.3.2 存储更新198

6.3.3 多样化消失问题198

6.3.4 重多样化199

6.3.5 排斥199

6.3.6 动态网络拓扑200

6.4 多群和形态201

6.4.1 量子粒子201

6.4.2 多群PSO203

6.4.3 基于形态的PSO206

6.4.4 改进局部收敛209

6.5 实验结果211

6.5.1 移动峰值基准和实验设置211

6.5.2 优化群型号212

6.5.3 MPSO中的量子粒子213

6.5.4 SPSO中的量子分布214

6.5.5 调整群数量216

6.5.6 比较MPSO和SPSO217

6.6 总结218

参考文献219

第7章 一种基于代理的自组织生产方法&Thomas Seidel,Jeanette Hartwig,Richard L.Sanders,Dirk Helbing222

7.1 概述222

7.1.1 问题的定义224

7.1.2 本章的构成224

7.2 与以前文献的联系225

7.2.1 材料处理元件是生产网络的一部分225

7.2.2 传输和缓冲系统基于代理的模型225

7.2.3 作为“社会”行为基础的相互作用226

7.2.4 运输和缓冲模型的组成和性能227

7.3 模型组成概述228

7.3.1 对通道预期循环时间的动态预测229

7.3.2 通道中可能障碍的动态预测231

7.3.3 带回转功能的寻径和障碍最小缓存自动检测233

7.3.4 初始运动234

7.3.5 下一通道的避障选择236

7.4 传送和缓冲系统之间相关性的数学抽象238

7.5 模型系统中元件运动的描述240

7.6 仿真环境中模型的实现241

7.7 寻径作为元件之间相互作用的基础242

7.7.1 权重参数βpath的改变导致从最快路径的偏离242

7.7.2 按预期到达目的地所需时间Z的改变导致从最快路径的偏离244

7.7.3 阻滞245

7.7.4 团结协作与各自为战246

7.7.5 一般特征248

7.8 讨论249

参考文献251

第8章 有机计算与群智能&Daniel Merkel,Martin Middendorf,Alexander Scheidler256

8.1 概述256

8.2 有机计算系统的实例258

8.3 群控制应激260

8.3.1 蚂蚁群聚261

8.3.2 群有效性和聚类方法262

8.3.3 反聚类264

8.4 带移动元素的OC系统270

8.4.1 细胞自动机模型271

8.4.2 移动模型272

8.4.3 简单环境下的实验274

8.4.4 复杂环境下的实验276

8.4.5 总结278

8.5 最终评语278

参考文献279