موضوع مقاله: هوش ازدحامی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # هوش ازدحامی | مقدمه: هوش ازدحامی یا هوش جمعی (به انگلیسی: Swarm Intelligence) به رفتار جمعی سامانه‌های غیرمتمرکز و خودسازمان‌یافته گفته می‌شود که به دو شکل طبیعی و مصنوعی وجود دارد و به بررسی رفتارهای گروهی و هوش جمعی موجودات مختلف می‌پردازد. | ## بخش 1: هوش ازدحامی | اصطلاح هوش ازدحامی نخستین‌بار در سال ۱۹۸۹ توسط جرارد بنی و جینگ وانگ، در زمینهٔ سامانه‌های رباتیک سلولی مطرح شد. رباتیک گروهی نیز یکی از کاربردهای این اصول در مجموعه‌ای از ربات‌های ارزان‌قیمت است. برای درک بهتر این مفهوم، فرض کنید شما و گروهی از دوستانتان در جست‌وجوی گنج هستید. هر عضو گروه مجهز به یک فلزیاب و بی‌سیم است و می‌تواند اطلاعات مربوط به موقعیت و شرایط خود را به دیگران منتقل کند. بنابراین، شما متوجه می‌شوید چه کسی به گنج نزدیک‌تر است و می‌توانید در آن جهت حرکت کنید. در نتیجه، شانس رسیدن به گنج افزایش می‌یابد و فرآیند کشف آن سریع‌تر از حالتی انجام می‌شود که شما به‌تنهایی به دنبال آن باشید. در کاربردهای محاسباتی هوش ازدحامی، از رفتار موجوداتی مانند مورچه‌ها، زنبورها، موریانه‌ها، ماهی‌ها و پرندگان یا حتی از حرکت قطرات آب در رودخانه الگوبرداری می‌شود. هر یک از این موجودات به‌طور جداگانه رفتاری ساده دارند، اما نتیجهٔ رفتار جمعی آن‌ها پیچیده و هوشمندانه است. به بیان دیگر، میان رفتار فردی و رفتار جمعی یک اجتماع، رابطه‌ای پیچیده برقرار است. همچنین ساختار اجتماعی Swarm، شبکه‌ای از کانال‌های ارتباطی میان اعضا ایجاد می‌کند که از طریق آن می‌توانند تجربه‌های شخصی خود را مبادله کنند. اگرچه هوش ازدحامی دانشی نوین به شمار می‌رود، امروزه کاربردهای آن در حال گسترش است و می‌تواند در آینده نقش پررنگ و ارزنده‌ای در حوزه‌های مختلف علم و فناوری داشته باشد.است. | ## بخش 2: هوش ازدحامی | هر مورچه برای یافتن خوراک، به‌صورت تصادفی در اطراف لانه حرکت می‌کند و در طول مسیر، با ترشح ماده‌ای شیمیایی به نام فرومون، ردّی از خود به‌جا می‌گذارد. هرچه تعداد مورچه‌های عبوری از یک مسیر بیشتر باشد، میزان انباشت فرومون بر آن مسیر نیز افزایش می‌یابد. مورچه‌های دیگر هنگام انتخاب مسیر، به غلظت فرومون موجود توجه کرده و با احتمال بیشتری مسیر دارای فرومون بیشتر را برمی‌گزینند. در این فرایند یک حلقهٔ بازخورد مثبت شکل می‌گیرد؛ مسیرهای کوتاه‌تر به‌دلیل زمان رفت‌وبرگشت کمتر، بیشتر مورچه‌ها را در بازهٔ زمانی یکسان از خود عبور می‌دهند. در نتیجه، فرومون بیشتری روی این مسیرها انباشته می‌شود و به‌تدریج مسیرهای بهینه تقویت و مشخص می‌گردند. با این حال، انتخاب مسیر، کاملاً قطعی نیست و همواره به‌صورت احتمالاتی انجام می‌شود؛ بنابراین، امکان اکتشاف مسیرهای بهتر و بهینه‌تر همچنان وجود دارد. در این روش، مورچه‌های مصنوعی با حرکت روی گراف مسئله و بر جای گذاشتن نشانه‌ها (مشابه ترشح فرومون در محیط واقعی)، به مورچه‌های مصنوعی بعدی کمک می‌کنند تا راه‌حل‌های مناسب‌تر و بهینه‌تری را کشف کنند. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آن‌ها و تغییر شکل بهینهٔ دسته به کار گرفته شد. نتیجهٔ مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جست‌وجویی است که particleها به سمت ناحیه‌های موفق میل می‌کنند. فرض کنید می‌خواهیم زوج مرتب [x,y] را طوری به دست آوریم که تابع F(x,y)=x2+y۲، مینیمم شود. ابتدا نقطه‌هایی را به صورت تصادفی در فضای جست‌وجو، روی صفحهٔ x-y انتخاب می‌کنیم. | ## بخش 3: هوش ازدحامی | فرض کنید این Swarm را به ۳ همسایگی تقسیم کنیم که در هر همسایگی نقطه‌های موجود با یکدیگر تعامل دارند. در هر همسایگی هر یک از نقطه‌ها به سمت بهترین نقطه در آن همسایگی و بهترین مکانی که آن نقطه تاکنون در آن قرار داشته است، حرکت می‌کند. در این چنین فضایی، فرضیه‌هایی مطرح می‌شود و یک سرعت آغازین به آن‌ها اختصاص داده می‌شود. سپس این ذره‌ها در فضای پاسخ حرکت می‌کنند، و نتیجه‌های حاصل از آن بر مبنای یک «ملاک شایستگی» پس از هر بازهٔ زمانی محاسبه می‌شود. با گذشت زمان، ذره‌ها به سمت ذره‌هایی که دارای سنجه شایستگی بالاتری هستند و در گروه ارتباطی یکسانی قرار دارند، شتاب می‌گیرند. مزیت اصلی این روش بر راهبردهای بهینه‌سازی دیگر، این است که شمار فراوان ذره‌های ازدحام‌کننده، سبب نرمش‌پذیری و انعطاف روش در برابر مشکل پاسخ بهینه محلی (local optimum) می‌گردد. الگوریتم چکه آب‌های هوشمند الگوریتم چکه آب‌های هوشمند برپایه بررسی رفتار گروهی چکه‌های آب در رودخانه‌ها برای بهینه‌سازی پیشنهاد شده است. این الگوریتم با گسیل کردن چکه‌های هوشمند آب بر گراف مسئله (پرسمان)، می‌کوشد راه‌های بهینه‌تر را برای گذر چکه‌های یاد شده هموار گرداند. کاربردها گیرایی هوش گروهی در فناوری اطلاعات همگونی‌هایی بین مسئله‌های متفاوت در حوزهٔ فناوری اطلاعات و رفتارهای اجتماعی وجود دارد: سامانه‌ای توزیع‌شده از کنشگرهای مستقل و تعامل‌کننده. | ## جمع‌بندی | گام‌های طراحی یک سامانه گام‌های طراحی یک سامانه با کاربردهای فناوری اطلاعات بر پایه هوش مصنوعی گروهی فرایندی در سه گام است: شناسایی همسانی‌ها: در سامانه‌های IT و طبیعت.