《群智能》原著《Swarm Intelligence》包含了許多群智能算法的前沿應用，如群機器人、自組織生產和下一代網絡路由協議等。與**大多數同類書籍不同，本書並不直接介紹群智能算法，而是以一章的篇幅介紹群智能方法的生物學基礎，使得讀者能夠對群智能的淵源有一個了解，從而*好地理解群智能方法。本書的應用案例新穎且實際，具有較高的可用性。本書由Christian Blum，Daniel Merkle(Eds.)所著。

Christian Blum，Daniel Merkle(Eds.)所著的《群智能》是一部關於 群智能方法及應用的專業書籍。第一部分導論介紹群智能，優化和群機器 人的生物學基礎，以及在新一代通信網絡的應用。第二部分的章節包含群 智能研究的一些具體實例。如機器人的演變，粒子群動態優化，有機計算 和生產網絡中的非集中式流量。書中的第八節相對獨立讀者可以根據自己 的興趣選擇其中對應的章節閱讀。《群智能》適合以人工智能、通信網絡 或生物信息學為研究方向的理工科大學研究生和教師閱讀，也可供相關研 究領域的科研人員參考。

**部分 導論
第1章 群智能的生物學基礎
1.1 概述
1.2 分散式決策
1.2.1 在何處搜尋
1.2.2 探索與開發
1.2.3 尋找新巢穴
1.3 群體遷移
1.3.1 遷移中的蜜蜂
1.3.2 蝗蟲
1.3.3 摩門蟋蟀
1.4 結語
參考文獻
第2章 群智能優化
2.1 概述
2.2 蟻群優化
2.2.1 蟻群優化的起源
2.2.2 蟻群優化：整體描述
2.2.3 *近的趨勢
2.3 粒子群優化
2.3.1 粒子群優化：簡介
2.3.2 *近的趨勢
2.4 群智能在優化中應用的*多實例
2.4.1 受勞力劃分啟發的應用
2.4.2 基於螞蟻的聚類和排序
2.4.3 其他應用
參考文獻
第3章 群機器人
3.1 概述
3.2 什麼是群機器人
3.2.1 繫統級別特性
3.2.2 突出特性
3.2.3 協作機制
3.3 研究方向
3.3.1 設計
3.3.2 建模和分析
3.3.3 機器人
3.3.4 問題
3.4 結論
參考文獻
第4章 受昆蟲社會集體行為啟發的下一代互聯網路由協議：概述
4.1 概述
4.1.1 本章的組織
4.2 網絡路由概論和挑戰
4.3 網絡路由協議的分類特性
4.4 從昆蟲社會到網絡路由協議
4.4.1 蟻群中的*短路徑行為和元啟發蟻群優化
4.4.2 從蜂群中得到的有用想法
4.5 蟻群優化路由協議
4.5.1 總體結構和ACO路由協議的屬性
4.5.2 AutNet：無連接網絡的主要參考算法
4.5.3 ABC：面向連接網絡的主要參考算法
4.5.4 有線無連接網絡的路由算法
4.5.5 有線面向連接網絡的路由算法
4.5.6 QoS網絡路由算法
4.5.7 無線移動Ad Hoc網絡算法
4.6 受蜂群行為啟發的路由協議
4.6.1 有線無連接網絡的蜂窩算法
4.6.2 其他基於蜂窩的有線網絡算法
4.6.3 無線移動Ad-hoc網絡的蜜蜂Ad-hoc算法
4.6.4 MANET中其他基於蜜蜂Ad-hoc的算法
4.7 結論以及對SI路由的未來展望
參考文獻
第二部分 應用
第5章 演化、自組織和群機器人
5.1 概述
5.2 自組織行為的演化設計
5.2.1 設計問題
5.2.2 自組織行為的演化
5.2.3 文獻中的群體演化機器人學
5.3 演化群組機器人的研究
5.3.1 群機器人實驗工具：群機器人
5.3.2 同步
5.3.3 協調運動
5.3.4 避開孔洞
5.4 結語
參考文獻
第6章 粒子群動態優化問題
6.1 概述
6.2 粒子群優化
6.3 解決動態環境中的挑戰
6.3.1 變化檢測
6.3.2 存儲*新
6.3.3 多樣化消失問題
6.3.4 重多樣化
6.3.5 排斥
6.3.6 動態網絡拓撲
6.4 多群和形態
6.4.1 量子粒子
6.4.2 多群PSO
6.4.3 基於形態的PSO
6.4.4 改進局部收斂
6.5 實驗結果
6.5.1 移動峰值基準和實驗設置
6.5.2 優化群型號
6.5.3 MPSO中的量子粒子
6.5.4 SPSO中的量子分布
6.5.5 調整群數量
6.5.6 比較MPSO和SPSO
6.6 總結
參考文獻
第7章 一種基於代理的自組織生產方法
7.1 概述
7.1.1 問題的定義
7.1.2 本章的構成
7.2 與以前文獻的聯繫
7.2.1 材料處理元件是生產網絡的一部分
7.2.2 傳輸和緩衝繫統基於代理的模型
7.2.3 作為“社會”行為基礎的相互作用
7.2.4 運輸和緩衝模型的組成和性能
7.3 模型組成概述
7.3.1 對通道預期循環時間的動態預測
7.3.2 通道中可能障礙的動態預測
7.3.3 帶回轉功能的尋徑和障礙*小緩存自動檢測
7.3.4 初始運動
7.3.5 下一通道的避障選擇
7.4 傳送和緩衝繫統之間相關性的數學抽像
7.5 模型繫統中元件運動的描述
7.6 仿真環境中模型的實現
7.7 尋徑作為元件之間相互作用的基礎
7.7.1 權重參數βpath的改變導致從*快路徑的偏離
7.7.2 按預期到達目的地所需時間Z的改變導致從*快路徑的偏離
7.7.3 阻滯
7.7.4 團結協作與各自為戰
7.7.5 一般特征
7.8 討論
參考文獻
第8章 有機計算與群智能
8.1 概述
8.2 有機計算繫統的實例
8.3 群控制應激
8.3.1 螞蟻群聚
8.3.2 群有效性和聚類方法
8.3.3 反聚類
8.4 帶移動元素的OC繫統
8.4.1 細胞自動機模型
8.4.2 移動模型
8.4.3 簡單環境下的實驗
8.4.4 復雜環境下的實驗
8.4.5 總結
8.5 *終評語
參考文獻