标题：群体智能
群体智能五条基本原则
(1) 邻近原则( Proximity Principle) ,群体能够进行简单的空间和时间计算; 
(2) 品质原则(Quality Principle) ,群体能够响应环境中的品质因子;
(3) 多样性反应原则( Principle of Diverse Re2sponse) ,群体的行动范围不应该太窄;
(4) 稳定性原则(Stability Principle) ,群体不应在每次环境变化时都改变自身的行为;
(5) 适应性原则(Adaptability Principle) ,在所需代价不太高的情况下,群体能够在适当的时候改变自身的行为。
群体智能特点
(1) 控制是分布式的,不存在中心控制。因而它更能够适应当前网络环境下的工作状态,并且具有较强的鲁棒性,即不会由于某一个或几个个体出现故障而影响群体对整个问题的求解。
(2) 群体中的每个个体都能够改变环境,这是个体之间间接通信的一种方式,这种方式被称为“激发工作”(Stigmergy) 。由于群体智能可以通过非直接通信的方式进行信息的传输与合作,因而随着个体数目的增加,通信开销的增幅较小,因此,它具有较好的可扩充性。
(3) 群体中每个个体的能力或遵循的行为规则非常简单,因而群体智能的实现比较方便,具有简单性的特点。
(4) 群体表现出来的复杂行为是通过简单个体的交互过程突现出来的智能( Emergent Intelli2gence) ,因此,群体具有自组织性。
典型的群体智能模型
群体智能的相关研究早已存在，到目前为止也取得了许多重要的结果。自1991年意大利学者Dorigo 提出蚁群优化（Ant Colony Optimization，ACO）理论开始，群体智能作为一个理论被正式提出，并逐渐吸引了大批学者的关注，从而掀起了研究高潮。1995年，Kennedy 等学者提出粒子群优化算法（Particle Swarm Opti -mization，PSO ），此后群体智能研究迅速展开，但大部分工作都是围绕ACO和PSO 进行的。
目前群智能研究主要包括智能蚁群算法和粒子群算法。智能蚁群算法主要包括蚁群优化算法、蚁群聚类算法和多机器人协同合作系统。其中，蚁群优化算法和粒子群优化算法在求解实际问题时应用最为广泛。

内容简介
群体智能是通过模拟自然界生物群体行为来实现人工智能的一种方法。《群体智能》综合运用认知科学、社会心理学、人工智能和演化计算等学科知识，提供了一些非常有价值的新见解，并将这些见解加以应用，以解决困难的工程问题。书中首先探讨了基础理论，然后详尽展示如何将这些理论和模型应用于新的计算智能方法(粒子群)中，以适应智能系统的行为，最后描述了应用粒子群优化算法的好处，提供了强有力的优化、学习和问题解决的方法。
《群体智能》主要面向计算机相关学科的高年级本科生或研究生以及相关领域的研究与开发技术人员。
作者简介
James Kennedy社会心理学家。自1994年起，他一直致力于粒子群算法的研究工作，并与Russell C．Eberhart共同开发了粒子群优化算法。目前在美国劳工部从事调查方法的研究工作。他在计算机科学和社会科学杂志和学报上发表过许多关于粒子群的论文。
RusselI C．Eberhart　普度大学电子与计算机工程系主任。IEEE会士。与JamesKennedy共同提出了粒子群优化算法。曾任IEEE神经网络委员会的主席。除了本书之外，他还著有《计算智能：从概念到实现》（影印版由人民邮电出版社出版）等。
Yuhui Shi (史玉回)国际计算智能领域专家，现任Joumal ofSwarm Intellgence编委，IEEE CIS群体智能任务组主席，西交利物浦大学电子与电气工程系教授。1992年获东南大学博士学位，先后在美国、韩国、澳大利亚等地从事研究工作，曾任美国电子资讯系统公司专家长达9年。他还是《计算智能：从概念到实现》一书的作者之一。
媒体推荐
“本书内容丰富，富于启发性和思想性，强烈推荐给所有的演进计算研究人员。”
——Genetic Programming and Evolvable'Machines
“这本书极为出色，不愧为PSO和群体智能的最佳参考书：”
——Konstantions E.Parsopoulos 希腊Palras大学
编辑推荐
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 optimizatiotl，简称PSO）算法就是其中最受瞩目、应用最为广泛的成果之一。
《群体智能》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地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，进而深入地探讨了如何将粒子群优化应用于广泛的工程问题。
《群体智能》的C及ViSLlaI Basic源代码可以在图灵网站《群体智能》网页免费注册下载。
目录
part one Foundations
chapter one　Models and Concepts of Life and Intelligence　3
The Mechanics of Life and Thought　4
Stochastic Adaptation: Is Anything Ever Really Random?　9
The “Two Great Stochastic Systems”　12
The Game of Life: Emergence in Complex Systems　16
The Game of Life　17
Emergence　18
Cellular Automata and the Edge of Chaos　20
Artificial Life in Computer Programs　26
Intelligence: Good Minds in People and Machines　30
Intelligence in People: The Boring Criterion　30
Intelligence in Machines: The Turing Criterion　32
chapter two　Symbols, Connections, and Optimization by Trial and Error　35
Symbols in Trees and Networks　36
Problem Solving and Optimization　48
A Super-Simple Optimization Problem　49
Three Spaces of Optimization　51
Fitness Landscapes　52
High-Dimensional Cognitive Space and Word Meanings　55
Two Factors of Complexity: NK Landscapes　60
Combinatorial Optimization　64
Binary Optimization　67
Random and Greedy Searches　71
Hill Climbing　72
Simulated Annealing　73
Binary and Gray Coding　74
Step Sizes and Granularity　75
Optimizing with Real Numbers　77
Summary　78
chapter three　On Our Nonexistence as Entities: The Social Organism　81
Views of Evolution　82
Gaia: The Living Earth　83
Differential Selection　86
Our Microscopic Masters?　91
Looking for the Right Zoom Angle　92
Flocks, Herds, Schools, and Swarms: Social Behavior as Optimization　94
Accomplishments of the Social Insects　98
Optimizing with Simulated Ants: Computational Swarm Intelligence　105
Staying Together but Not Colliding: Flocks, Herds, and Schools　109
Robot Societies　115
Shallow Understanding　125
Agency　129
Summary　131
chapter four　Evolutionary Computation Theory and Paradigms　133
Introduction　134
Evolutionary Computation History　134
The Four Areas of Evolutionary Computation　135
Genetic Algorithms　135
Evolutionary Programming　139
Evolution Strategies　140
Genetic Programming　141
Toward Unification　141
Evolutionary Computation Overview　142
EC Paradigm Attributes　142
Implementation　143
Genetic Algorithms　146
An Overview　146
A Simple GA Example Problem　147
A Review of GA Operations　152
Schemata and the Schema Theorem　159
Final Comments on Genetic Algorithms　163
Evolutionary Programming　164
The Evolutionary Programming Procedure　165
Finite State Machine Evolution　166
Function Optimization　169
Final Comments　171
Evolution Strategies　172
Mutation　172
Recombination　174
Selection　175
Genetic Programming　179
Summary　185
chapter five　Humans—Actual, Imagined, and Implied　187
Studying Minds　188
The Fall of the Behaviorist Empire　193
The Cognitive Revolution　195
Bandura’s Social Learning Paradigm　197
Social Psychology　199
Lewin’s Field Theory　200
Norms, Conformity, and Social Influence　202
Sociocognition　205
Simulating Social Influence　206
Paradigm Shifts in Cognitive Science　210
The Evolution of Cooperation　214
Explanatory Coherence　216
Networks in Groups　218
Culture in Theory and Practice　220
Coordination Games　223
The El Farol Problem　226
Sugarscape　229
Tesfatsion’s ACE　232
Picker’s Competing-Norms Model　233
Latané’s Dynamic Social Impact Theory　235
Boyd and Richerson’s Evolutionary Culture Model　240
Memetics　245
Memetic Algorithms　248
Cultural Algorithms　253
Convergence of Basic and Applied Research　254
Culture—and Life without It　255
Summary　258
chapter six　Thinking Is Social　261
Introduction　262
Adaptation on Three Levels　263
The Adaptive Culture Model　263
Axelrod’s Culture Model　265
Experiment One: Similarity in Axelrod’s Model　267
Experiment Two: Optimization of an Arbitrary Function　268
Experiment Three: A Slightly Harder and More Interesting Function　269
Experiment Four: A Hard Function　271
Experiment Five: Parallel Constraint Satisfaction　273
Experiment Six: Symbol Processing　279
Discussion　282
Summary　284
part two　The Particle Swarm and Collective Intelligence
chapter seven　The Particle Swarm　287
Sociocognitive Underpinnings: Evaluate, Compare, and Imitate　288
Evaluate　288
Compare　288
Imitate　289
A Model of Binary Decision　289
Testing the Binary Algorithm with the De Jong Test Suite　297
No Free Lunch　299
Multimodality　302
Minds as Parallel Constraint Satisfaction Networks in Cultures　307
The Particle Swarm in Continuous Numbers　309
The Particle Swarm in Real-Number Space　309
Pseudocode for Particle Swarm Optimization in Continuous Numbers　313
Implementation Issues　314
An Example: Particle Swarm Optimization of Neural Net Weights　314
A Real-World Application　318
The Hybrid Particle Swarm　319
Science as Collaborative Search　320
Emergent Culture, Immergent Intelligence　323
Summary　324
chapter eight　Variations and Comparisons　327
Variations of the Particle Swarm Paradigm　328
Parameter Selection　328
Controlling the Explosion　337
Particle Interactions　342
Neighborhood Topology　343
Substituting Cluster Centers for Previous Bests　347
Adding Selection to Particle Swarms　353
Comparing Inertia Weights and Constriction Factors　354
Asymmetric Initialization　357
Some Thoughts on Variations　359
Are Particle Swarms Really a Kind of Evolutionary Algorithm?　361
Evolution beyond Darwin　362
Selection and Self-Organization　363
Ergodicity: Where Can It Get from Here?　366
Convergence of Evolutionary Computation and Particle Swarms　367
Summary　368
chapter nine　Applications　369
Evolving Neural Networks with Particle Swarms　370
Review of Previous Work　370
Advantages and Disadvantages of Previous Approaches　374
The Particle Swarm Optimization Implementation Used Here　376
Implementing Neural Network Evolution　377
An Example Application　379
Conclusions　381
Human Tremor Analysis　382
Data Acquisition Using Actigraphy　383
Data Preprocessing　385
Analysis with Particle Swarm Optimization　386
Summary　389
Other Applications　389
Computer Numerically Controlled Milling Optimization　389
Ingredient Mix Optimization　391
Reactive Power and Voltage Control　391
Battery Pack State-of-Charge Estimation　391
Summary　392
chapter ten　Implications and Speculations　393
Introduction　394
Assertions　395
Up from Social Learning: Bandura　398
Information and Motivation　399
Vicarious versus Direct Experience　399
The Spread of Influence　400
Machine Adaptation　401
Learning or Adaptation?　402
Cellular Automata　403
Down from Culture　405
Soft Computing　408
Interaction within Small Groups: Group Polarization　409
Informational and Normative Social Influence　411
Self-Esteem　412
Self-Attribution and Social Illusion　414
Summary　419
chapter eleven　And in Conclusion . . .　421
Appendix A Statistics for Swarmers　429
Appendix B Genetic Algorithm Implementation　451
Glossary　457
References　475
Index　497
……