前言


大自然中，存在许许多多成群的社会性生物，例如鸟群、蚂蚁群体、蜜蜂群体等。这些群体生物的共同特点是群体中每个个体都非常简单，个体能力也很有限，然而这些由简单个体组成的群体却有着非常强大的能力或复杂群体行为，比如鸟群可以在广袤的区域，有效地找到它们赖以生存的食物，维持群体的生存；蚂蚁群体可以通过每只蚂蚁在环境中行走的路径，来间接地相互交流经验和最新信息，从而轻松地找到从食物到巢穴的最短路径；小小的蜜蜂通过协作，可以搭建结构复杂而优美的蜂巢。这种群体中的个体间通过交互信息进行相互作用，以达到相互协同，最后在群体层面呈现出十分复杂的涌现行为，从而形成一个功能强大的有机体，就是群体智能。简单地说，群体智能就是研究这种由简单个体通过一些规则进行相互作用，通过个体的相互协同作用，在群体层面表现出十分复杂的群体行为的方法或算法以及这些方法或算法的实际应用。
在人类的科技发展进程中，我们通常希望一个系统具有强大的能力，并且希望用其来解决我们实际面临的绝大多数的问题。但是，随着科学技术的发展，单个系统变得越来越复杂，其制造和维护的成本急剧上升，反而其能力提升越来越有限，即遇到性能提升的瓶颈，这阻碍了我们继续提升性能。所以我们放弃研究或制造一个越来越复杂的单一系统，转而借鉴大自然中的社会性生物，去发展由大量能力有限的简单个体组成的群体，希望利用群体智能的研究成果，发展出一个由大量简单个体组成的群体以突破单个复杂个体碰到的性能瓶颈，以便极大地提升整体系统的能力，且使系统的维护成本很低。
比如，现在的无人机群，通过控制单个无人机，让无人机之间实现协作互动，就可以完成许多其他复杂有人驾驶飞机无法完成的困难任务；现在的超级计算机，就是一个由大量简单计算处理单元组成的大型分布式群体计算系统，它通过简单计算处理单元的相互协同实现计算力的大幅提升；现代的互联网也是一个由大量单个智能体通过互联形成的十分强大的超级群体系统，它具有十分强大的能力，拓展了人类的认知边界，形成了一个超级知识库和交流场所。
目前群体智能已经成为计算智能领域受到广泛关注的研究热点，吸引了大量科技人员投入群体智能领域进行研究，因此大量的新型群体智能方法被提出，大量的实际应用逐渐涌现。
在此作者希望将到目前为止的群体智能研究成果进行一个系统总结，争取形成一部有用的高等教育教材，为培养群体智能研究的后备力量和未来的生力军做出自己的一份努力，从而为进一步推进群体智能的快速发展做出自己应有的贡献。
〖1〗群体智能导论前言〖3〗〖3〗本书是介绍群体智能的专业教材，共分10章，下面进行简要说明。
第1章简要介绍群体智能的相关基本概念、发展历程、研究现状以及未来发展，建立起群体智能的总体概念；第2章详细回顾各种经典最优化问题及其方法，为后续章节提供必要的基础；第3章详细介绍粒子群优化算法（PSO），它是通过模拟鸟群觅食行为发展出来的典型群体智能优化算法，已经得到了广泛的实际应用；第4章详细介绍另一种典型的群体智能优化算法——蚁群算法（ACO），它是模拟蚂蚁群体寻找并搬运食物到巢穴的方式而发展出来的典型群体智能优化算法，是求解许多离散优化问题的重要手段；第5章详细介绍由作者提出的一种群体智能优化算法——烟花算法（FWA），它是模拟烟花在空中爆炸的形态而发展出来的一种全局优化算法，对于多模优化问题的求解具有非常优异的性能，近年在业界受到了广泛关注；第6章介绍一些新型群体智能优化算法，包括人工蜂群算法（ABC）、萤火虫算法（FA）、布谷鸟搜索算法（CS）、头脑风暴算法（BSO）、鱼群算法（FSA）、磷虾群算法（KHA）、细菌觅食算法，以及其他算法（蝙蝠算法（BA）、磁铁优化算法（MOA）和智能水滴算法（IWD））等；第7章介绍那些基于群体的进化计算方法，包括遗传算法、遗传编程、进化策略、差分进化、文化算法和协同进化，它们在许多方面与前面典型的群体智能优化算法具有相似的工作方式和共同特点；第8章介绍基于GPU（图形处理器）群体智能优化算法的并行实现，通过采用商用GPU，可以实现对群体优化算法的廉价加速，从而极大地促进群体智能优化算法在广泛实际领域中的应用；第9章介绍群体智能优化算法的应用，在学术应用方面，包括神经网络训练、博弈学习、聚类分析、子集问题、非负矩阵分解等，在工业应用方面，包括用于求解大规模的规划、组合优化问题，即调度与规划、物流规划、分组、混杂应用等问题；第10章介绍群体机器人，它受启发于社会性的昆虫、鱼类等生物群体，是群体智能与机器人学的一个交叉学科，主要关注如何设计大量简单的实物个体，以使得期望的群体行为能够从个体之间或个体与环境之间的交互过程中涌现出来。群体机器人是泛中心化的系统，具有低成本、高效、并行、可扩展和鲁棒性等众多特点。
在本书的写作过程中，作者尽量让本书的内容覆盖到群体智能的两大主要研究领域：群体智能优化算法和群体机器人。但本书重点主要放在群体智能优化算法的介绍方面，书中系统全面地介绍了群体智能优化算法的重要内容，选择了目前大家公认的一些典型算法进行了详细介绍，希望读者可以从中理解群体智能的精髓，掌握这类算法的内在机理，窥见群体智能的本质。
本书的特色是从算法的角度来全面介绍群体智能的基本概念、主要方法与算法及其典型应用实例。书中首先简要介绍了有关群体智能的基本概念、术语、目前的研究状况；然后重点论述了粒子群优化算法、蚁群算法和烟花算法三种典型的群体智能优化算法；接着介绍了一些近年来陆续提出的新型群体智能优化算法，以及基于GPU（图形处理器）群体智能优化算法的并行实现；最后介绍了群体智能的典型应用实例，除了在各种领域的优化应用，也包括群体智能的最成功落地应用之一的群体机器人。所有这些为读者勾勒出群体智能的全息图像，展现出群体智能的内在生命力。
本书可以作为高等院校智能科学与技术、人工智能、计算机科学与技术、控制与自动化、数据科学、物联网技术、信息技术等专业的高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员、工程技术人员和对群体智能感兴趣读者的参考书。
重要信息
为了配合本书的课堂教学，方便任课老师准备教案，与本书配套的材料有《群体智能习题册与答案》、群体智能教学PPT电子文件包和群体智能典型算法程序源代码包，有需要的请联系longqm@163.com。
致谢
在本书的写作过程中，作者得到自己所指导的博士生李骏之、李洁、徐威迪、王权彬、刘翔宇、李逸峰、马涛、陈人龙，以及硕士生张晓霖、史博、吴俊霖的大力支持和帮助。他们查阅和整理了大量相关资料，没有他们本书可能不会这么快与广大读者见面。再者，感谢清华大学出版社龙启铭编辑在本书出版过程中的大力帮助。另外，感谢作者的家人在本书整个写作过程中的默默支持和奉献。本书在撰写过程中得到了国家自然科学基金项目（62250037，62276008，62076010）的资助。最后，感谢所有为本书的写作与出版提供过帮助的人。


2024年12月
北京燕园