К

Коллективный интеллект

Коллективный интеллект (англ. Swarm intelligence) описывает комплексную коллективное поведение децентрализованной самоорганизующейся. Рассматривается в теории искусственного интеллекта как средство оптимизации. Термин был введен Херардо Бени и Ван Цзинь в 1989 году, в контексте системы клеточных роботов. Иногда коллективный интеллект еще называют роевым интеллектом.

С точки зрения информатики, коллективный интеллект — это часть компьютерных наук, которая проектирует и изучает эффективные численные методы решения проблем способом, схожий с поведением «коллектива» живых организмов. Достижения в этой области, а это собственно разработанные алгоритмы, применяются прежде всего в задачах комбинаторной оптимизации и для решения задачи коммивояжера.

Системы коллективного интеллекта, как правило, состоят из множества агентов (многоагентная система), локально взаимодействуют между собой и с окружающей средой. Сами агенты обычно достаточно простые, но все вместе, локально взаимодействуя, создают так называемый коллективный интеллект. Примером в природе может служить колония муравьев, рой пчел, стая птиц, косяк рыб.

Применение

  • Методы коллективного движения агентов в колонии используются при проектировании систем координированной работы роботов.
  • Распределенная взаимодействие между агентами побудила к созданию нескольких кластерных алгоритмов и алгоритмов составления.
  • Модели разделения труда между агентами колонии были использованы для регулирования совместной работы робототехники.

Использование

Дизайнеры используют технологии роя как средство создания сложных интерактивных систем и моделирования толпы. «Разбивая лед» — был первый фильм, который использовал технологии коллективного интеллекта для визуализации, реалистичного изображения движения групп рыб и птиц с использованием Boids системы. Тим Бертон создал фильм «Бэтмен возвращается» также с использованием технологии коллективного интеллекта для демонстрации движения групп летучих мышей. В фильме «Властелин Колец» использовали подобную технологию, известную как технология массивов, во время батальных сцен. Такие технологии являются особенно привлекательными, так как использование коллективного интеллекта — это дешевый, надежный и простой способ.

Авиакомпании используют теорию коллективного интеллекта при моделировании пассажиров перед посадкой в ​​самолет. Исследователь Дуглас Лоусон использовал муравьев на основе компьютерного моделирования и определил существование лишь шести правил взаимодействия пассажиров и смог оценить время посадки с использованием различных методов посадки. (Miller, 2010 г., XII-XVIII).

Программы

Коллективный интеллект может быть использован в целом ряде программ. Вооруженные силы США используют методы коллективного интеллекта для управления беспилотными транспортными средствами. Европейское космическое агентство думает о «орбитальный рой» для самостоятельной сборки и интерферометрии. NASA исследует использование технологии коллективного интеллекта для создания планетарных карт. В 1992 году работа М. Anthony Lewis and George A. Bekey доказала возможность использования разведки роем, с помощью коллективного интеллекта для контроля нанороботов в теле с целью уничтожения раковых опухолей. Также коллективный интеллект применяется для интеллектуального анализа данных.

Телекоммуникации

Использование коллективного интеллекта в телекоммуникационных сетях также исследовали, в виде основ муравьиной маршрутизации. Это было впервые открыто Dorigo и Hewlett Packard в середине 1990-х годов с рядом изменений с тех пор. В основном это использование вероятностных таблиц маршрутизации с использованием «награждение» — укрепление успешно пройденного маршрута каждой «мурашки» (небольшой пакет управления), который проходит в сети. Усиление маршруту вперед, в обратном направлении, и оба одновременно были исследованы. В обратном направлении укрепления требует симметричной сети и пар в обоих направлениях вместе. Мобильные средства массовой информации и новые технологии могут изменить порог для коллективных действий в связи с ростом интеллекта систем.

Авиация

Авиакомпании использовали муравьиную маршрутизацию в назначении ворот для самолета, прибывающего в аэропорт. В авиакомпании Southwest программа использует коллективный интеллект, то есть теорию, колония муравьев работает лучше, чем в одиночку. Каждый пилот работает как муравей в поисках лучших ворот в аэропорт. «Пилот учится на собственном опыте, что лучше для него, и оказывается, что это лучшее решение для авиакомпании» объясняет Дуглас Лоусон. В результате работы колонии, каждый пилот всегда стремится к свободным ворот.

Примеры алгоритмов, использующих коллективный интеллект

Алгоритм альтруизма

Исследователи из Швейцарии разработали алгоритм, основанный на правиле Гамильтона семейной селекции. Алгоритм показывает, как альтруизм особи в рое может со временем развиваться и приведет к более эффективной поведения роя.

Алгоритм колонии муравьев

Муравьиный алгоритм (алгоритм оптимизации муравьиной колонии, англ. Ant colony optimization, ACO) — один из эффективных полиномиальных алгоритмов для нахождения приближенных решений задачи коммивояжера, а также аналогичных задач поиска маршрутов на графах. Подход предложенный бельгийским исследователем Марко Дориго (англ. Marco Dorigo). Суть подхода заключается в анализе и использовании модели поведения муравьев, ищущих пути от колонии до еды. В основе алгоритма лежит поведение муравьиной колонии — маркировка удачных дорог большим количеством феромона. Работа начинается с размещения муравьев в вершинах графа (городах), затем начинается движение муравьев — направление определяется вероятностным методом, на основании формулы:

Коллективный интеллект ,

где:

Коллективный интеллект — Вероятность перехода дорогой Коллективный интеллект ,
Коллективный интеллект — Длина Коллективный интеллект -ного перехода,
Коллективный интеллект — Количество феромонов на Коллективный интеллект -ном переходе,
Коллективный интеллект — Величина, которая определяет «жадность» алгоритма,
Коллективный интеллект — Величина, которая определяет «стадность» алгоритма и
Коллективный интеллект .

Пчелиный алгоритм

Искусственный алгоритм пчелиной семьи (ABC) — алгоритм роя на основе мета-эвристического алгоритма было введено Карабогом в 2005 году. Он имитирует поведение кормовых медоносных пчел. Алгоритм ABC состоит из трех этапов: рабочей пчелы, пчелы-надзирателя, и пчелы-разведчика. Пчелы используют алгоритм локального поиска в окрестности решения, выбранные на основе детерминированного отбора рабочими пчелами и вероятностного отбора пчелами-надзирателями. Бждола-разведчик выполняет отказ от истощенных источников питания в кормовом процессе. По этой аналогии решения, которые не полезны больше для поиска решения отбрасываются, и добавляются новые решения (по аналогии с исследованием новых регионов в поиске источников).

Метод роя частиц

Метод роя частиц, МРЧ (англ. Particle Swarm Optimization, PSO) — метод численного оптимизации, для использования которого не нужно знать точного градиента оптимизированной функции. МРЧ был доведен Кеннеди, Эберхарта и Шии, изначально предназначался для имитации социального поведения. Алгоритм был упрощен, и было замечено, что он пригоден для выполнения оптимизации. Книга Кеннеди и Эберхарта описывает много философских аспектов МРЧ и так называемого роевого интеллекта. Большое исследование приложений МРЧ сделано Поле.

МРЧ оптимизирует функцию, поддерживая популяцию возможных решений, называемых долями, и перемещая эти частицы в пространстве решений по простой формуле. Перемещение подчиняются принципу наилучшего найденного в этом пространстве положение постоянно меняется при нахождении долями выгодных положений.

Алгоритм гравитационного поиска

Алгоритм гравитационного поиска (англ. Gravitational Search Algorithm, GSA) — алгоритм поиска, базирующейся на основе закона всемирного тяготения и понятия массовой взаимодействия. Алгоритм основывается на гравитационных теориях по физике Ньютона и в качестве поисковых агентов использует гравитационные массы.

В последние годы были разработаны различные эвристические методы оптимизации. Многие из этих методов основаны на аналогичных явлениях в природе. Если сравнивать алгоритм гравитационного поиска с другими алгоритмами, то данный метод с одним из самых эффективных в решении различных задач оптимизации нелинейных функций.

Искусственная иммунная система

Искусственная иммунная система (ШИС) — это адаптивная вычислительная система, использующая модели, принципы, механизмы и функции, описанные в теоретической иммунологии, которые применяются для решения прикладных задач.

Несмотря на то, что природные иммунные системы изучены далеко не полностью, на сегодня существуют как минимум три теории, объясняющие функционирование иммунной системы и описывают взаимодействие ее элементов, а именно: теория отрицательного отбора, теория клональной селекции и теория иммунной сети. Они легли в основу создания трех алгоритмов функционирования ШИС.

Алгоритм кукушки

Алгоритм кукушки (англ. Cuckoo search) представляет собой оптимизированный алгоритм, разработанный англ. Xin-She Yang и англ. Suash Deb в 2009 году. Вдохновением для его создания послужил гнездовой паразитизм некоторых видов кукушек, что подкладывают свои яйца в гнезда других птиц (других видов птиц). Некоторые из владельцев гнезд могут вступить в прямой конфликт с кукушками, что врываются к ним. Например, если владелец гнезда обнаружит, что яйца не его, то он или выбросит эти чужие яйца или просто покинет гнездо создаст новое в другом месте.

Некоторые виды кукушек, такие как гнездовые паразиты из Нового Света, например полосатая или чотирьохкрила кукушка (Tapera naevia), эволюционировали таким образом, что самки очень часто специализируются на имитировании цветов и структуры яиц избранных видов птиц-хозяев.

Алгоритм интеллектуальных капель воды

Алгоритм интеллектуальных капель воды (англ. IWD) — алгоритм роя на основе алгоритма оптимизации, который использует методы естественных рек и как они находят почти оптимальные пути к месту назначения. Он находит оптимальные или близкие к оптимальным пути, вытекающих из реакции, протекающие между каплями воды, когда вода течет руслом реки. В IWD алгоритм, несколько искусственных капель воды, зависят друг от друга способны менять свое окружение таким образом, что находят оптимальный путь на пути наименьшего сопротивления. Итак, IWD алгоритм это конструктивный популяционно-ориентированный алгоритм оптимизации.

Другие алгоритмы

  • Оптимизация передвижением бактерий (англ. Bacterial foraging optimization).
  • Стохастический диффузный поиск (англ. Stochastic diffusion search).

Известные ученые

  • Gerardo Beni
  • Eric Bonabeau
  • Marco Dorigo
  • Luca Maria Gambardella
  • Russell C. Eberhart
  • James Kennedy
  • Douglas A. Lawson
  • Craig Reynolds
  • Ken Rinaldo
  • Dervis Karaboga
  • Caro Lucas
  • Xin-she Yang
  • Veysel Gazi

Коллективный интеллект в популярной культуре

Коллективный интеллект (алгоритмы рой) и связанные с ним понятия и ссылки можно найти в популярной культуре, так часто, как и некоторые формы коллективного разума или группового сознания с участием гораздо большего количества агентов, чем в реальном мире.

  • Популярный советский писатель С. Ф. Гансовський, в рассказе «Хозяин залива» (1962), описал морское чудовище, состоящее из микроскопических частиц, которые могут самоорганизовываться в единое целое.
  • Зерги в Starcraft демонстрируют понятие роя, когда в группах усиливается психический контроль. Понадлюдський ум не контролирует каждое лицо, указывая ей, а использует ее собственные мысли.
  • Писатель Стэплдон, описал в своих книгах коллективный интеллект равен или выше человеческого. В Последние и первые люди (1931), рой по разведке Марса состоит из крошечных отдельных клеток, взаимодействующих друг с другом с помощью радиоволн, в Звезда Maker (1937) на коллективном интеллекте основаны многочисленные цивилизации, состоящие из стай птиц.
  • Decipher по потолку Павлу рассказывает о коллективном интеллект нанороботов, проживающих в Атлантиде.
  • Рой, рассказ Брюса Стерлинга о миссии, осуществленной группой людей, чтобы понять и использовать космические разумные рое.
  • Хакер и муравьи, книга Руди Рукер о кибер муравьев в виртуальной среде.
  • Непобедимый — фантастический роман Станислава Лема, где человек находит космический корабль, который имеет разумное поведение и руководствуется стаей разумных мелких частиц, которые способны к самозащите.
  • В романе Штамм Андромеда, автором которого является Майкл Крайтон, вирус из космоса общается между отдельными клетками и отражает способность думать и реагировать отдельно и в целом.
  • В игре Mass Effect, галактическая раса, известная как Quarians, создала живые машины известны как геты. Геты, обладают ограниченным искусственным интеллектом и навыками решения проблем, в одиночку, но автоматически создают сети друг с другом, когда находись в группах. Это означает, что возможности машины для решения проблем увеличивается в соответствии с размером группы.
  • Научно-фантастический роман, Рой, описывает одноклеточных существ, которые действуют в унисон, чтобы уничтожить человечество.

Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Проверьте также
Закрыть
Кнопка «Наверх»
Закрыть
Закрыть