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1.1
人工智能简介（2学时）
3
3.1
概述
3.2
人工神经网络（4学时）
3.4
进化计算（2学时）
3.5
群体智能（4学时）
3.5.1
概述
3.5.2
生物群体智能的特点
3.5.3
群体智能算法
3.5.4
群体智能算法在生活中的应用和体现
3.6
粒子群优化算法
3.7
蚁群优化算法
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群体智能（swarm intelligence）起源于科学家对群体性昆虫等生物的观察和研究。在仿生智能领域，群体智能指任何启发于群居性昆虫群体和其他生物群体的集体行为而设计的算法和分布式问题求解装置。
生物群集运动是一种普遍存在的自然现象，从鸟群的集体飞翔、鱼群的结队巡游，到细菌、细胞乃至蛋白质微管的集体移动，以及出现在各种场合的人群，都是生物群集运动的典型代表。
受到群体生物行为的启发，研究人员提出了大量的群智能算法，其中以粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和蚁群算法(Ant Colony Optimization)最具代表性。我们主要关注对蚁群和鸟群的研究工作。粒子群优化算法是由模拟鸟群的社会行为发展起来的，而蚁群优化算法主要是由建立蚂蚁的轨迹跟踪行为模型而形成的。