Роевой интеллект

РОЕВОЙ ИНТЕЛЛЕКТ

А. Келдибекова, студент 4-курса специальности 5B060200-Информатика

Казгосженпу, г. Алматы

Научный руководитель: к. п.н.,

В этом докладе исследуется эта дисциплина, которая касается естественных и искусственных систем. За последние несколько лет было проведено множество исследований по применению интеллекта рой. Большое количество алгоритмов было использовано в разных сферах нашей жизни. В этой статье мы даем обзор этой области исследований. Мы идентифицируем один из алгоритмов роя интеллектуальных систем и показываем, как он используется для решения проблем. Другими словами, мы представляем Bee Algorithms, общую схему, в которой могут быть размещены большинство алгоритмов интеллекта swarm. После этого мы даем исчерпывающее решение существующей проблемы, обсуждая преимущества и недостатки алгоритма. Мы завершаем обзор будущих направлений исследований, которые считаем важными для дальнейшего развития этой области.

Рой - это большое количество гомогенных, простых агентов, взаимодействующих локально между собой и их окружением, без централизованного контроля, позволяющего вызывать глобальное интересное поведение. Алгоритмы на основе роя недавно появились как семейство натурных, популяционных алгоритмов, которые способны создавать недорогие, быстрые и надежные решения для нескольких сложных задач. Поэтому интеллект Роя (СИ) можно определить, как относительно новую ветвь искусственного интеллекта, которая используется для моделирования коллективного поведения социальных стай в природе, таких как муравьиные колонии, пчелы-медведи и птичьи стаи. Хотя эти агенты (насекомые или роевые особи) относительно бесхитростны, с ограниченными возможностями сами по себе, они взаимодействуют вместе с определенными поведенческими моделями для совместного решения задач, необходимых для их выживания. Социальные взаимодействия между роями могут быть как прямыми, так и косвенными. Примеры прямого взаимодействия - это визуальный или звуковой контакт, такой как танец виляния медоносных пчел. Косвенное взаимодействие происходит, когда один индивидуум изменяет среду, а другие индивидуумы реагируют на новую среду, например, следы муравьев, которые они откладывают на своем пути для поиска источников пищи. Более конкретно, в этой статье обсуждается одна из самых популярных моделей интеллекта роя, вдохновленная поведением пчел.

В последние десятилетия биологи и естествоиспытатели изучали поведение социальных насекомых из-за удивительной эффективности этих естественных роевых систем. В конце 80-х годов компьютерные ученые предложили научную проработку этих естественных роевых систем в области искусственного интеллекта. В 1989 году выражение «Swarm Intelligence» впервые было представлено Г. Бени и Дж. Вангом в глобальной оптимизации, как набор алгоритмов управления роботизированным роем. В 2005 году искусственный алгоритм колонии пчел был предложен Д. Карабаго в качестве нового члена семейства алгоритмов интеллекта роя.

С тех пор как было предложено вычислительное моделирование роев, число научных публикаций, в которых сообщалось об успешном применении алгоритма Swarm Intelligence в нескольких задачах оптимизации и исследованиях, постоянно возрастало.

Остальная часть этой статьи организована следующим образом: В следующем разделе представлен обзор естественной рояльной системы (пчел). Затем в последнем разделе кратко излагаются преимущества и недостатки интеллекта роя и даются некоторые заключительные замечания на бумаге и открытые вопросы поля

Использованная литература:

1. CTs in Education for People with Special Needs. Specialized Course.// UNESCO Institute for Information Technologies in Education.

2. , Инклюзивный подход в образовании в контексте проектной инициативы «Наша новая школа» // Психолого-педагогическое обеспечение национальной образовательной инициативы «Наша новая школа». — М., 2010.