生物群智计算与机器学习

生物群智计算与机器学习是一门涉及仿生学、数学、计算机科学、生命科学、心理学、控制科学、智能科学、系统科学和社会学等的交叉性学科。作为人工智能领域的一个重要分支，生物群智计算与机器学习已经引起越来越多国内外研究者的关注，已经成为前沿性的热点研究领域，在理论和应用方面都取得了很多突破性研究进展。

21世纪初以来，人工智能技术进入了飞速发展时期。以AlphaGo为标志的深度学习、强化学习等机器学习算法和性能得到了极大的跃升，推动了人工智能技术各种重要领域的应用，并将深刻地改变着人们的生产、生活方式。过去十年人工智能的发展，特别是算法、计算力和大数据三要素中的后两者——计算力和处理大数据的能力，都到了一个相当惊人的地步。

然而，正如汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）等学者研究发现： 实现人类独有的高阶智慧只需要非常少的计算能力，但是实现无意识的技能和感知却需要极大的运算能力，也就是说，“困难的问题易解，简单的问题难解”。目前人工智能解决的依然是“大数据、小任务”，而现实生活中却广泛存在着“小数据、大任务”。我们人类现在所拥有的智慧，基本只是使用了少量数据、少量计算力就能跟机器在很多领域打成平手。所以人类一定有一些“算法”非常精妙，值得我们进一步去探索、去研究。

由此可见，现在的机器学习还很粗糙，我们不要期望人工智能可以发现很好的机器学习算法，正如图灵奖获得者、姚期智院士所断言的： “数据和算力已达极限，人工智能的下一波浪潮极有可能是算法。在算法层面，现在存在两种不同的学习系统，一种是人类的智能，另一种是宇宙里的智能、生物进化方面的智能。前者是参照人类智能，但由于大脑太复杂，不易搞清，但生物学习进化、宇宙内的智能，却给以我们一个更大的视野和想象空间。”

同时，随着物联网、大数据、网上社区的崛起，世界已从二元空间结构(物理空间、人类社会)演变为三元空间结构(网络空间、物理空间、人类社会)，它们之间的互动将形成各种新的计算形态，由基于“个体智能”到基于互联网络的群体智能等多种形态的方向发展，各种概念层出不穷。但自从Dorigo提出群体智能（swarm intelligence）以来，许多问题依然困扰着我们，如生物界个体、群体行为如何演化，知识如何涌现，构成的复杂生态系统又如何协同进化、和谐共生甚至消亡，系统动力学模型如何构建； 自然界有没有普遍的法则，该如何形式化定量描述之； 等等。由于人类自身具有高度复杂性和不可预测性，但又是从低级生物进化而来，因此，无论是现在受到广泛关注的以人为中心的大数据时代的人工智能还是群智计算

（crowd intelligence），均可从自然界找寻各种新的计算形态。由于此类方法具备问题描述简单和高效的优化性能，因而被广泛应用于各类复杂优化问题的求解计算，并取得了令人鼓舞的成就。

为此，本书综合分析了人工智能的发展历程以及与生物群智计算、机器学习等之间的关系，给出了生物群智计算的统一框架模型，涵盖了从简单到复杂的基于个体自适应、群体分工协作、多群体协同进化等生物现象的几类新型生物群智计算模式，所有这些无疑体现了生物群智计算基础、核心的理论与方法。同时，有针对性地介绍了深度学习、强化学习、迁移学习和生成式对抗网络等机器学习方法，希望读者在掌握生物群智计算的同时，能够有机地融合这些以大数据为主要特征的机器学习方法，构建更为激动人心的新型算法。同时，应该指出的是，无论生物群智计算还是机器学习算法，正处于蓬勃发展的时期，许多新的算法与模式不断涌现，希望本书的出版为从事人工智能优化方法和工程应用研究的广大科研工作者提供可借鉴的研究途径与方法。

全书共分7章。

第1章： 绪论部分，简要地介绍了人工智能、生物群智计算和机器学习的发展历程，并对生物群智计算、机器学习的主要研究分支、算法等进行了分析，阐述了它们之间以及与复杂自适应系统之间的关系。

第2章： 简要介绍了生物群智计算领域的主要算法及其改进和此领域的主要研究方向与发展趋势； 阐释了生物进化复杂系统的层级体系演化模型和统一框架模型，并对生物群智计算算法的研究发展趋势和工程应用进行了分析与阐述。

第3章： 分别从自然界中生物个体的行为模式、生物个体建模与仿真以及计算模式等角度详细阐述了在统一框架下的个体行为模式与自适应优化构建方法，并以细菌和植物根系两类不同生物为研究对象进行了自适应优化算法的设计与实现。

第4章： 从生物种群的信息交流模式分析了种群内部个体、群体与环境的作用关系，种群内的通信机制与演化模式，并以生物启发计算框架模型为基础构建了生物群体行为的计算模型，给出了基于该模型的群搜索和生命周期算法的设计与实现。

第5章： 详细阐述了生物群落共生进化中的种群演化模式以及群落不同层次与环境间的作用关系，给出了生物群落演化的统一优化框架模型和基本操作，并进行了算法的设计与实现。

第6章： 分析了机器学习算法及其适用场景，并重点对AlphaGo、AlphaGo Zero案例算法中的知识点进行了重点介绍与分析，包括深度学习和强化学习的基本思想、框架、粗糙集理论，以及深信度网络、卷积神经网络、

蒙特卡罗搜索树、策略网络、价值网络和深度残差网络等模型与方法，使读者通过案例掌握以大数据为核心的深度强化学习的基本知识。同时，针对近年兴起的生成式对抗网络和解决海量数据标识的迁移学习也进行了必要的介绍，并指出了有待解决的问题。

第7章： 评注与展望部分，详细探讨了生物群智计算与机器学习存在的一些悖论和前沿热点理论问题，以此唤起广大科研工作者对人工智能基础理论与方法的关注。

本书是笔者和他的博士生团队10多年来共同研究的结果，他们分别是陈瀚宁博士、申海博士、张浩博士、吕赐兴博士、张丁一博士、库涛博士、晏晓辉博士、邹文平博士、牛奔博士、何小贤博士、王玫博士、常春光博士。同时，在研究过程中先后得到了国家自然科学基金和国家科技部的大力支持。

国家自然科学重点基金：

基于互联网的商务过程的建模与优化方法的研究（70431003）

国家自然科学基金：

基于群智能体学习的特种铝合金生产调度建模与优化（61803367）

基于根系智能生长行为的特种铝合金生产优化模型与算法（61741316）

基于细菌行为模式的复杂系统建模与优化方法研究（61174164）

基于现实挖掘的人群多尺度时空特征及复杂活动模式研究（61203161）

基于群体生存理论的菌群优化方法及在生产调度中的应用研究（51205389）

基于生物行为的RFID系统优化模型与算法研究（61105067）

面向感应网络的移动现实挖掘及复杂行为模式分析研究（61003208）

基于复杂系统涌现机制的菌群优化方法研究及其在立体仓库调度中的应用（61703102）

国家重点研发计划：

跨企业动态供应链网络协同技术研究（2018YFB1004004）

基于边缘计算的云制造资源/能力接入技术研究(2018YFB1702701)

谨以此书向国家自然科学基金委和国家科技部表示衷心的感谢！

在本书的编写过程中，陈瀚宁博士、申海博士和张浩博士倾注了大量的心血，同时参与编写工作的还有吕赐兴博士、晏晓辉博士、常春光博士、邹文平博士、鲁瑶博士后、毛淇博士、汪颂龙硕士、张志锐硕士和温翟莹硕士。由于生物群智计算与机器学习已成为当前研究热点，新思想、新概念不断涌现，而笔者所了解的情况和水平有限。因此，在选题、选材及对各方法的评述等方面难免有不妥乃至错误之处，敬请读者给予批评斧正。

2020年3月

本书的内容是国内外生物群智计算与机器学习方向的*系统性研究成果。本书紧跟国际计算智能领域*的研究动态，系统、深入地介绍了生物群智计算与机器学习的起源、模型、理论及其应用领域。本书的出版能够为人工智能领域的智能算法研究和应用提供新的思路和方法，也可供智能科学、自动化、计算科学、电子信息等相关领域的研究生、教师和科研人员以及工程技术人员参考使用。

朱云龙 (博士，博士生导师，教授)
东莞理工学院特聘教授，国务院政府特殊津贴获得者，中国科学院首批特聘研究员、中科院网络化控制系统重点实验室主任、国家科技部制造业信息化科技工程总体专家组成员、中国工程院：中国人工智能2.0规划专家委员会委员、中华国际科学交流基金会届专家委员会委员、国家科技奖励评审专家，《信息与控制》杂志编委等。
近二十年来一直从事网络化协同制造、智能工厂/工业4.0、工业物联网与生物群智计算等领域的基础理论与工程应用研究。作为课题负责人先后承担国家自然科学面上基金、国家自然科学重点基金和重大基金5项，国家863/CIMS应用基础研究和重点项目6项，国家科技支撑计划1项，承担的企业合作项目10余项。近10年发表学术论文200余篇，其中被EI收录近130篇，SCI收录50余篇，出版学术专著3本。获辽宁省科技成果一等奖1项，辽宁省自然科学二等奖1项，辽宁省科技进步二等奖1项，沈阳市科技进步二等奖1项，中科院院地合作先进个人二等奖1项、沈阳市先进科技工作者和辽宁省“百千万人才工程”——“百人计划”获得者。

目录

第1章绪论

1.1人工智能简介

1.1.1人工智能定义

1.1.2人工智能发展阶段

1.1.3人工智能研究内容

1.2人工智能发展历史及趋势

1.2.1人工智能发展历史

1.2.2人工智能研究趋势

1.3生物群智计算

1.3.1生物群智计算与人工智能

1.3.2生物群智计算与复杂适应系统

1.3.3生物群智计算算法

1.4机器学习

1.4.1机器学习与人工智能

1.4.2机器学习与复杂系统

1.4.3机器学习算法

参考文献

第2章生物群智计算与框架模型

引言

2.1生物群智计算算法综述

2.1.1遗传算法

2.1.2粒子群优化

2.1.3蚁群优化

2.1.4人工蜂群算法

2.1.5细菌觅食算法

2.1.6群搜索算法

2.1.7DNA计算

2.1.8自组织迁移算法

2.1.9膜计算

2.1.10元胞自动机

2.1.11神经网络

2.1.12人工免疫系统

2.2生物群智计算统一框架模型

2.2.1生物群智计算模式的统一框架理念

2.2.2个体群体群落： 生物群智计算模式的总体形式化描述

2.2.3环境

2.3生物群智计算算法研究趋势

2.3.1并行生物群智计算

2.3.2融合推理与学习的生物群智计算

2.3.3生物动力学群智计算

2.3.4微生物群体感应控制机制及算法研究

2.4生物群智计算应用研究趋势

2.4.1纳米分子生物

2.4.2虚拟生物

2.4.3人工大脑

2.4.4进化硬件

2.4.5进化仿真

2.4.6群集机器人

2.4.7云计算

2.4.8大数据

参考文献

第3章生物个体行为模式与自适应优化方法

引言

3.1自然进化中的个体行为模式

3.1.1生物个体的觅食行为分类

3.1.2适应性主体

3.1.3效率与觅食理论

3.2基于生物个体行为的计算模式设计

3.2.1基于生物个体行为的统一优化框架

3.2.2基于生物个体行为的基本操作

3.3生物个体建模与仿真分析

3.3.1生物系统个体的形式化定义

3.3.2典型生物个体行为的建模与仿真分析

3.3.3个体环境间作用关系描述与规则模型

3.4细菌自适应觅食优化算法

3.4.1算法的基本思想与流程

3.4.2算法的形式化描述

3.4.3ABFO算法实现步骤

3.4.4算法效能分析

3.5植物根系自适应生长优化算法

3.5.1算法的基本思想

3.5.2算法的形式化描述

3.5.3算法流程

3.5.4算法效能分析

参考文献

第4章生物种群信息交流模式与生命周期群搜索策略

引言

4.1自然界中单一物种群体内部的信息交流与协作模式

4.1.1生物种群

4.1.2信息交流

4.1.3分工协作与分布式控制

4.2基于生物群体行为的计算模式设计

4.2.1基于生物群体行为的统一优化框架

4.2.2基于生物群体行为的基本操作

4.3生物种群建模与仿真分析

4.3.1生物系统种群的形式化定义

4.3.2种群内个体通信模型

4.3.3任务分工

4.3.4种群演化模型

4.4基于生命周期和社会学习的细菌觅食算法及其性能分析

4.4.1算法的基本思想与流程

4.4.2算法的形式化描述

4.4.3算法性能分析

4.5生命周期群搜索优化算法及其性能分析

4.5.1算法的基本思想与流程

4.5.2算法的形式化描述

4.5.3实验设置

4.5.4算法性能分析： 无约束函数

4.5.5算法性能分析： 有约束函数

参考文献

第5章生物群落演化模式与优化算法

引言

5.1生物群落进化中的种群演化模式

5.1.1生物群落的层次性信息网络拓扑结构

5.1.2生物群落内种群共生模式的多型性

5.1.3生物群落内种群的增长、迁徙和消亡模式

5.2基于生物群落演化的计算模式设计

5.2.1基于生物群落演化的统一优化框架

5.2.2基于生物群落演化的基本操作

5.3生物群落建模与仿真分析

5.3.1生物系统群落的形式化定义

5.3.2群落拓扑结构的形式化定义

5.3.3基于不同种群关系生物群落演化建模与仿真

5.4基于生物群落演化的优化模型与算法实例设计

5.4.1协同进化算法的发展现状

5.4.2多群体协同进化统一模型

5.4.3多种群共生协同进化粒子群优化算法

5.4.4算法性能分析

5.4.5基于MSPSO的RFID网络读写器调度

5.5多种群多目标人工蜂群算法

5.5.1算法基本思想与流程

5.5.2算法的形式化描述

5.5.3算法性能分析

5.6基于p性准则的多种群多目标优化算法

5.6.1算法基本思想与流程

5.6.2算法的形式化描述

5.6.3算法性能分析

参考文献

第6章机器学习

6.1引言

6.1.1机器学习的发展史

6.1.2机器学习算法及其适用场景

6.1.3机器学习的分类

6.2深度学习

6.2.1深度学习的现状与发展趋势

6.2.2基本思想和框架结构

6.2.3人工神经网络

6.2.4深度学习的常用模型和方法

6.2.5深度学习实例分析： AlphaGo算法

6.3强化学习

6.3.1强化学习的基本原理和模型

6.3.2深度强化学习

6.3.3强化学习的实例分析： AlphaGo Zero算法

6.4生成式对抗网络

6.4.1生成式对抗网络的基本原理

6.4.2生成式对抗网络的经典模型

6.4.3生成式对抗网络的应用

6.4.4有待研究的问题

6.5迁移学习

6.5.1迁移学习的基本原理

6.5.2迁移学习的基本步骤

6.5.3迁移学习的问题场景

6.5.4有待研究的问题

参考文献

第7章评注与展望

引言

7.1生物群智计算理论基础研究展望

7.1.1有关生物群智计算的有效性研究

7.1.2有关生物群智计算的收敛性研究

7.1.3有关生物群智计算方法的评价标准

7.2生物群智计算算法设计研究展望

7.2.1小生境层面的有关算法设计

7.2.2动态环境层面的有关算法设计

7.3机器学习研究与展望

7.3.1连续统假设悖论

7.3.2机器学习研究展望

7.4人工智能三大悖论

参考文献

附录标准测试函数

A.1单目标无约束

A.2单目标有约束

A.3多目标无约束

A.4多目标有约束

本书的内容是国内外生物群智计算与机器学习方向的*系统性研究成果。本书紧跟国际计算智能领域*的研究动态，系统、深入地介绍了生物群智计算与机器学习的起源、模型、理论及其应用领域。本书的出版能够为人工智能领域的智能算法研究和应用提供新的思路和方法，也可供智能科学、自动化、计算科学、电子信息等相关领域的研究生、教师和科研人员以及工程技术人员参考使用。

朱云龙 (博士，博士生导师，教授)
东莞理工学院特聘教授，国务院政府特殊津贴获得者，中国科学院首批特聘研究员、中科院网络化控制系统重点实验室主任、国家科技部制造业信息化科技工程总体专家组成员、中国工程院：中国人工智能2.0规划专家委员会委员、中华国际科学交流基金会届专家委员会委员、国家科技奖励评审专家，《信息与控制》杂志编委等。
近二十年来一直从事网络化协同制造、智能工厂/工业4.0、工业物联网与生物群智计算等领域的基础理论与工程应用研究。作为课题负责人先后承担国家自然科学面上基金、国家自然科学重点基金和重大基金5项，国家863/CIMS应用基础研究和重点项目6项，国家科技支撑计划1项，承担的企业合作项目10余项。近10年发表学术论文200余篇，其中被EI收录近130篇，SCI收录50余篇，出版学术专著3本。获辽宁省科技成果一等奖1项，辽宁省自然科学二等奖1项，辽宁省科技进步二等奖1项，沈阳市科技进步二等奖1项，中科院院地合作先进个人二等奖1项、沈阳市先进科技工作者和辽宁省“百千万人才工程”——“百人计划”获得者。