湘潭大学-人工智能课件-群智能优秀PPT.ppt

Artificial Intelligence(AI)人工智能人工智能第九章：群智第九章：群智能系统能系统内容提要第九章：群智能系统第九章：群智能系统1.1.粒子群优化算法粒子群优化算法2.2.蚁群算法蚁群算法内容提要第九章：群智能系统第九章：群智能系统1.1.粒子群优化算法粒子群优化算法2.2.蚁群算法蚁群算法n描述描述n 群智能作为一种新兴的演化计算技术已成为探讨群智能作为一种新兴的演化计算技术已成为探讨焦点，它与人工生命，特殊是进化策略以及遗传算焦点，它与人工生命，特殊是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的关系。法有着极为特殊的关系。n特性特性n 指无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性，指无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性，在没有集中限制且不供应全局模型的前提下，为找在没有集中限制且不供应全局模型的前提下，为找寻困难的分布式问题求解方案供应了基础。寻困难的分布式问题求解方案供应了基础。群智能n优点优点n 敏捷性：群体可以适应随时变更的环境；敏捷性：群体可以适应随时变更的环境；稳健性：即使个体失败，整个群体仍能完成任务；稳健性：即使个体失败，整个群体仍能完成任务；n 自我组织：活动既不受中心限制，也不受局部监自我组织：活动既不受中心限制，也不受局部监管。管。n典型算法典型算法n 蚁群算法（蚂蚁觅食）蚁群算法（蚂蚁觅食）n 粒子群算法（鸟群捕食）粒子群算法（鸟群捕食）群智能粒子群算法原理vv粒子群算法（粒子群算法（粒子群算法（粒子群算法（PSOPSOPSOPSO）粒子群算法原理vv粒子群算法（粒子群算法（粒子群算法（粒子群算法（PSOPSOPSOPSO）粒子群算法原理vv粒子群算法（粒子群算法（粒子群算法（粒子群算法（PSOPSOPSOPSO）粒子群算法原理vv粒子群算法（粒子群算法（粒子群算法（粒子群算法（PSOPSOPSOPSO）n由由James Kenney（社会心理学博士）和（社会心理学博士）和Russ Eberhart（电子工程学博士，（电子工程学博士，:/engr.iupui.edu/eberhart/）于）于1995年提出粒子群年提出粒子群算法（算法（Particle Swarm Optimization,PSO）粒子群算法的提出粒子群算法的提出粒子群算法的提出粒子群算法的提出粒子群算法原理粒子群算法原理vvPSOPSO的思想来源的思想来源的思想来源的思想来源生物界现象生物界现象群体行为群体行为群体迁徙群体迁徙生物觅食生物觅食社会心理学社会心理学群体智慧群体智慧个体认知个体认知社会影响社会影响粒子群粒子群粒子群粒子群优化算法优化算法优化算法优化算法 人工生命人工生命鸟群觅食鸟群觅食鱼群学习鱼群学习群理论群理论粒子群算法原理vv从生物现象到从生物现象到从生物现象到从生物现象到 PSOPSO算法算法算法算法鸟群觅食现象鸟群觅食现象粒子群优化算法粒子群优化算法粒子群算法原理vv从生物现象到从生物现象到从生物现象到从生物现象到 PSOPSO算法算法算法算法鸟群觅食现象鸟群觅食现象鸟群鸟群觅食空间觅食空间飞行速度飞行速度所在位置所在位置个体认知与群体协作个体认知与群体协作找到食物找到食物粒子群优化算法粒子群优化算法搜索空间的一组有效搜索空间的一组有效解解问题的搜索空间问题的搜索空间解的速度向量解的速度向量解的位置向量解的位置向量速度与位置的更新速度与位置的更新找到全局最优解找到全局最优解粒子群优化算法粒子群优化算法类比关系类比关系鸟群觅食现象鸟群觅食现象n源于对鸟群捕食行为的探讨，是基于迭代的方法源于对鸟群捕食行为的探讨，是基于迭代的方法n简洁易于实现，须要调整的参数相对较少简洁易于实现，须要调整的参数相对较少n在函数优化、神经网络训练、工业系统优化和模糊在函数优化、神经网络训练、工业系统优化和模糊系统限制等领域得到了广泛的应用。系统限制等领域得到了广泛的应用。粒子群算法原理 粒子群算法的提出粒子群算法的提出粒子群算法的提出粒子群算法的提出n鸟群：鸟群：n 假设一个区域，全部的鸟都不知道食物的位置，假设一个区域，全部的鸟都不知道食物的位置，但是它们知道当前位置离食物还有多远。但是它们知道当前位置离食物还有多远。nPSO算法算法 n 每个解看作一只鸟，称为每个解看作一只鸟，称为“粒子粒子(particle)”，全部的粒子都有一个适应值，每个粒子都有一个速全部的粒子都有一个适应值，每个粒子都有一个速度确定它们的翱翔方向和距离，粒子们追随当前最度确定它们的翱翔方向和距离，粒子们追随当前最优粒子在解空间中搜寻。优粒子在解空间中搜寻。粒子群算法的原理描述粒子群算法的原理描述粒子群算法的原理描述粒子群算法的原理描述粒子群算法原理算法流程vvPSOPSO算法的相关定义算法的相关定义算法的相关定义算法的相关定义vvPSOPSO中的个体，也叫粒子，在多维搜寻空间中飞行。中的个体，也叫粒子，在多维搜寻空间中飞行。中的个体，也叫粒子，在多维搜寻空间中飞行。中的个体，也叫粒子，在多维搜寻空间中飞行。vvPSOPSO中的每个粒子维护两个向量中的每个粒子维护两个向量中的每个粒子维护两个向量中的每个粒子维护两个向量vv位置向量位置向量位置向量位置向量xi xi：粒子在解空间中的当前位置：粒子在解空间中的当前位置：粒子在解空间中的当前位置：粒子在解空间中的当前位置vv速度向量速度向量速度向量速度向量vi vi：粒子在解空间中的飞行速度：粒子在解空间中的飞行速度：粒子在解空间中的飞行速度：粒子在解空间中的飞行速度vvpBest pBest：粒子自身的历史最优位置：粒子自身的历史最优位置：粒子自身的历史最优位置：粒子自身的历史最优位置vvgBest gBest：群体全局最优向量：群体全局最优向量：群体全局最优向量：群体全局最优向量vv lBest lBest：邻域中的最好位置：邻域中的最好位置：邻域中的最好位置：邻域中的最好位置nPSO算法算法 初始化为一群随机粒子，通过迭代找到最优。初始化为一群随机粒子，通过迭代找到最优。每次迭代中，粒子通过跟踪每次迭代中，粒子通过跟踪“个体极值（个体极值（pbest）”和和“全局极值全局极值(gbest)”来来 更新自己的位置。更新自己的位置。算法流程算法流程vv粒子速度与位置的更新粒子速度与位置的更新粒子速度与位置的更新粒子速度与位置的更新 令令 表示表示t t时刻第时刻第i i 个粒子个粒子 在超空间的位置。在超空间的位置。把速度矢量把速度矢量 加至当前位置，则加至当前位置，则 的位置变为：的位置变为：算法流程vvPSOPSO算法驱动优化过程的是速度算法驱动优化过程的是速度算法驱动优化过程的是速度算法驱动优化过程的是速度vi(t)vi(t)向量。向量。向量。向量。vv速度向量反映了粒子自身的阅历学问和来自邻域粒子速度向量反映了粒子自身的阅历学问和来自邻域粒子速度向量反映了粒子自身的阅历学问和来自邻域粒子速度向量反映了粒子自身的阅历学问和来自邻域粒子的社会交换信息。的社会交换信息。的社会交换信息。的社会交换信息。vv粒子的阅历学问通常叫做认知部分，它和粒子与其自粒子的阅历学问通常叫做认知部分，它和粒子与其自粒子的阅历学问通常叫做认知部分，它和粒子与其自粒子的阅历学问通常叫做认知部分，它和粒子与其自身的历史最优位置（身的历史最优位置（身的历史最优位置（身的历史最优位置（pbest pbest）的距离成正比。）的距离成正比。）的距离成正比。）的距离成正比。vv社会交换信息叫做速度方程的社会部分。社会交换信息叫做速度方程的社会部分。社会交换信息叫做速度方程的社会部分。社会交换信息叫做速度方程的社会部分。vv邻域大小不同的两种算法邻域大小不同的两种算法邻域大小不同的两种算法邻域大小不同的两种算法vvgbest PSOgbest PSO，全局最佳粒子群优化，全局最佳粒子群优化，全局最佳粒子群优化，全局最佳粒子群优化vvlbest PSOlbest PSO，局部最佳粒子群优化，局部最佳粒子群优化，局部最佳粒子群优化，局部最佳粒子群优化算法流程vvgbest PSOgbest PSO：全局最佳粒子群优化：全局最佳粒子群优化：全局最佳粒子群优化：全局最佳粒子群优化粒子群算法v粒子群算法的特点粒子群算法的特点vPSOPSO算法收敛速度快，特殊是在算法的早期，但也算法收敛速度快，特殊是在算法的早期，但也存在着精度较低，易发散等缺点。存在着精度较低，易发散等缺点。v若加速系数、最大速度等参数太大，粒子群可能若加速系数、最大速度等参数太大，粒子群可能错过最优解，算法不收敛；错过最优解，算法不收敛；v而在收敛的状况下，由于全部的粒子都向最优解而在收敛的状况下，由于全部的粒子都向最优解的方向飞去，所以粒子趋向同一化（失去了多样的方向飞去，所以粒子趋向同一化（失去了多样性），使得后期收敛速度明显变慢，同时算法收性），使得后期收敛速度明显变慢，同时算法收敛到确定精度时，无法接着优化，所能达到的精敛到确定精度时，无法接着优化，所能达到的精度也不高。度也不高。内容提要第九章：群智能系统第九章：群智能系统1.1.粒子群优化算法粒子群优化算法2.2.蚁群算法蚁群算法蚁群算法原理vv蚁群的觅食行为蚁群的觅食行为蚁群的觅食行为蚁群的觅食行为蚁群算法原理vv蚁群的分工蚁群的分工蚁群的分工蚁群的分工蚁群算法原理vv蚁穴的结构蚁穴的结构蚁穴的结构蚁穴的结构蚁群算法原理vv蚁穴的结构蚁穴的结构蚁穴的结构蚁穴的结构育婴室育婴室储备室储备室寝室寝室蚁后室蚁后室日光浴场日光浴场入口入口蚁群算法原理vv蚁群觅食的蚁群觅食的蚁群觅食的蚁群觅食的“双桥试验双桥试验双桥试验双桥试验”通过遗留在来往路径上的信息素通过遗留在来往路径上的信息素（Pheromone）的挥发性化学物质来进行）的挥发性化学物质来进行 通信和通信和协调。协调。蚁群算法v蚁群觅食过程蚁群觅食过程算法基本原理自然界蚂蚁觅食行为自然界蚂蚁觅食行为蚁群优化算法蚁群优化算法蚁群蚁群搜寻空间的一组有效解搜寻空间的一组有效解问题的搜寻空间问题的搜寻空间信息素浓度变量信息素浓度变量一个有效解一个有效解问题的最优解问题的最优解觅食空间觅食空间信息素信息素蚁巢到食物的一条路径蚁巢到食物的一条路径找到的最短路径找到的最短路径对对应应关关系系算法基本原理vv蚁群优化算法（蚁群优化算法（蚁群优化算法（蚁群优化算法（Ant Colony Optimization,ACO Ant Colony Optimization,ACO）vv蚂蚁在找寻食物的过程中往往是随机选择路径的，但蚂蚁在找寻食物的过程中往往是随机选择路径的，但蚂蚁在找寻食物的过程中往往是随机选择路径的，但蚂蚁在找寻食物的过程中往往是随机选择路径的，但它们能感知当前地面上的信息素浓度，并倾向于往信它们能感知当前地面上的信息素浓度，并倾向于往信它们能感知当前地面上的信息素浓度，并倾向于往信它们能感知当前地面上的信息素浓度，并倾向于往信息素浓度高的方向行进。信息素由蚂蚁自身释放，是息素浓度高的方向行进。信息素由蚂蚁自身释放，是息素浓度高的方向行进。信息素由蚂蚁自身释放，是息素浓度高的方向行进。信息素由蚂蚁自身释放，是实现蚁群内间接通信的物质。实现蚁群内间接通信的物质。实现蚁群内间接通信的物质。实现蚁群内间接通信的物质。vv由于较短路径上蚂蚁的来回时间比较短，单位时间内由于较短路径上蚂蚁的来回时间比较短，单位时间内由于较短路径上蚂蚁的来回时间比较短，单位时间内由于较短路径上蚂蚁的来回时间比较短，单位时间内经过该路径的蚂蚁多，所以信息素的积累速度比较长经过该路径的蚂蚁多，所以信息素的积累速度比较长经过该路径的蚂蚁多，所以信息素的积累速度比较长经过该路径的蚂蚁多，所以信息素的积累速度比较长路径快。因此，当后续蚂蚁在路口时，就能感知从前路径快。因此，当后续蚂蚁在路口时，就能感知从前路径快。因此，当后续蚂蚁在路口时，就能感知从前路径快。因此，当后续蚂蚁在路口时，就能感知从前蚂蚁留下的信息，并倾向于选择一条较短的路径前行。蚂蚁留下的信息，并倾向于选择一条较短的路径前行。蚂蚁留下的信息，并倾向于选择一条较短的路径前行。蚂蚁留下的信息，并倾向于选择一条较短的路径前行。vv这种正反馈机制使得越来越多的蚂蚁在巢穴与食物之这种正反馈机制使得越来越多的蚂蚁在巢穴与食物之这种正反馈机制使得越来越多的蚂蚁在巢穴与食物之这种正反馈机制使得越来越多的蚂蚁在巢穴与食物之间的最短路径上行进。由于其他路径上的信息素会随间的最短路径上行进。由于其他路径上的信息素会随间的最短路径上行进。由于其他路径上的信息素会随间的最短路径上行进。由于其他路径上的信息素会随着时间蒸发，最终全部的蚂蚁都在最优路径上行进。着时间蒸发，最终全部的蚂蚁都在最优路径上行进。着时间蒸发，最终全部的蚂蚁都在最优路径上行进。着时间蒸发，最终全部的蚂蚁都在最优路径上行进。蚁群算法流程路径构建路径构建每只蚂蚁都随机选择每只蚂蚁都随机选择一个城市作为其出发一个城市作为其出发城市，并维护一个路城市，并维护一个路径记忆向量，用来存径记忆向量，用来存放该蚂蚁依次经过的放该蚂蚁依次经过的城市。蚂蚁在构建路城市。蚂蚁在构建路径的每一步中，按照径的每一步中，按照一个随机比例规则选一个随机比例规则选择下一个要到达的城择下一个要到达的城市。市。ACO基本要素基本要素信息素更新信息素更新当所有蚂蚁构建完路当所有蚂蚁构建完路径后，算法将会对所径后，算法将会对所有的路径进行全局信有的路径进行全局信息素的更新。注意，息素的更新。注意，我们所描述的是我们所描述的是AS的的ant-cycle版本版本，更新，更新是在全部蚂蚁均完成是在全部蚂蚁均完成了路径的构造后才进了路径的构造后才进行的，信息素的浓度行的，信息素的浓度变化与蚂蚁在这一轮变化与蚂蚁在这一轮中构建的路径长度相中构建的路径长度相关。关。蚂蚁系统蚂蚁系统(Ant System，AS)的蚂蚁圈（的蚂蚁圈（Ant-cycle）版本是最基本的）版本是最基本的ACO算法，是以算法，是以TSP作作为应用实例提出的。为应用实例提出的。蚁群算法流程vv路径构建：伪随机比例选择规则路径构建：伪随机比例选择规则路径构建：伪随机比例选择规则路径构建：伪随机比例选择规则vv对于每只蚂蚁对于每只蚂蚁对于每只蚂蚁对于每只蚂蚁k k k k，路径记忆向量，路径记忆向量，路径记忆向量，路径记忆向量RkRkRkRk依据访问依次记录了依据访问依次记录了依据访问依次记录了依据访问依次记录了全部全部全部全部k k k k已经经过的城市序号。已经经过的城市序号。已经经过的城市序号。已经经过的城市序号。vv设蚂蚁设蚂蚁设蚂蚁设蚂蚁k k k k当前所在城市为当前所在城市为当前所在城市为当前所在城市为i i i i，则其选择城市，则其选择城市，则其选择城市，则其选择城市j j j j作为下一个作为下一个作为下一个作为下一个访问对象的概率如上式。访问对象的概率如上式。访问对象的概率如上式。访问对象的概率如上式。Jk(i)Jk(i)Jk(i)Jk(i)表示从城市表示从城市表示从城市表示从城市i i i i 可以干可以干可以干可以干脆到达的、且又不在蚂蚁访问过的城市序列脆到达的、且又不在蚂蚁访问过的城市序列脆到达的、且又不在蚂蚁访问过的城市序列脆到达的、且又不在蚂蚁访问过的城市序列RkRkRkRk中的城中的城中的城中的城市集合。市集合。市集合。市集合。vv(i,j)(i,j)(i,j)(i,j)是一个启发式信息，通常由是一个启发式信息，通常由是一个启发式信息，通常由是一个启发式信息，通常由(i,(i,(i,(i,j)=1/dij j)=1/dij j)=1/dij j)=1/dij 干脆计算。干脆计算。干脆计算。干脆计算。vv(i,j)(i,j)(i,j)(i,j)表示边表示边表示边表示边(i,j)(i,j)(i,j)(i,j)上的信息素量。上的信息素量。上的信息素量。上的信息素量。蚁群算法流程vv路径构建：伪随机比例选择规则路径构建：伪随机比例选择规则路径构建：伪随机比例选择规则路径构建：伪随机比例选择规则vv长度越短、信息素浓度越大的路径被蚂蚁选择的概率长度越短、信息素浓度越大的路径被蚂蚁选择的概率长度越短、信息素浓度越大的路径被蚂蚁选择的概率长度越短、信息素浓度越大的路径被蚂蚁选择的概率越大。越大。越大。越大。vv和和和和是两个预先设置的参数，用来限制启发式信息是两个预先设置的参数，用来限制启发式信息是两个预先设置的参数，用来限制启发式信息是两个预先设置的参数，用来限制启发式信息与信息素浓度作用的权重关系。与信息素浓度作用的权重关系。与信息素浓度作用的权重关系。与信息素浓度作用的权重关系。vv当当当当=0=0=0=0时，算法演化成传统的随机贪心算法，最邻近时，算法演化成传统的随机贪心算法，最邻近时，算法演化成传统的随机贪心算法，最邻近时，算法演化成传统的随机贪心算法，最邻近城市被选中的概率最大。当城市被选中的概率最大。当城市被选中的概率最大。当城市被选中的概率最大。当=0=0=0=0时，蚂蚁完全只依时，蚂蚁完全只依时，蚂蚁完全只依时，蚂蚁完全只依据信息素浓度确定路径，算法将快速收敛，这样构建据信息素浓度确定路径，算法将快速收敛，这样构建据信息素浓度确定路径，算法将快速收敛，这样构建据信息素浓度确定路径，算法将快速收敛，这样构建出的最优路径与实际目标差异较大，算法性能较差。出的最优路径与实际目标差异较大，算法性能较差。出的最优路径与实际目标差异较大，算法性能较差。出的最优路径与实际目标差异较大，算法性能较差。蚁群算法流程vv信息素更新：信息素更新：信息素更新：信息素更新：vv(1)(1)(1)(1)在算法初始化时，问题空间中全部的边上的信息在算法初始化时，问题空间中全部的边上的信息在算法初始化时，问题空间中全部的边上的信息在算法初始化时，问题空间中全部的边上的信息素都被初始化为素都被初始化为素都被初始化为素都被初始化为0000。vv(2)(2)(2)(2)算法迭代每一轮，问题空间中的全部路径上的信算法迭代每一轮，问题空间中的全部路径上的信算法迭代每一轮，问题空间中的全部路径上的信算法迭代每一轮，问题空间中的全部路径上的信息素都会发生蒸发，我们为全部边上的信息素乘上一息素都会发生蒸发，我们为全部边上的信息素乘上一息素都会发生蒸发，我们为全部边上的信息素乘上一息素都会发生蒸发，我们为全部边上的信息素乘上一个小于个小于个小于个小于1 1 1 1的常数的常数的常数的常数(:(:(:(:信息素的蒸发率信息素的蒸发率信息素的蒸发率信息素的蒸发率)。信息素蒸发。信息素蒸发。信息素蒸发。信息素蒸发是自然界本身固有的特征，在算法中能够帮助避开信是自然界本身固有的特征，在算法中能够帮助避开信是自然界本身固有的特征，在算法中能够帮助避开信是自然界本身固有的特征，在算法中能够帮助避开信息素的无限积累，使得算法可以快速丢弃之前构建过息素的无限积累，使得算法可以快速丢弃之前构建过息素的无限积累，使得算法可以快速丢弃之前构建过息素的无限积累，使得算法可以快速丢弃之前构建过的较差的路径。的较差的路径。的较差的路径。的较差的路径。vv(3)(3)(3)(3)蚂蚁依据自己构建的路径长度在它们本轮经过的蚂蚁依据自己构建的路径长度在它们本轮经过的蚂蚁依据自己构建的路径长度在它们本轮经过的蚂蚁依据自己构建的路径长度在它们本轮经过的边上释放信息素。蚂蚁构建的路径越短、释放的信息边上释放信息素。蚂蚁构建的路径越短、释放的信息边上释放信息素。蚂蚁构建的路径越短、释放的信息边上释放信息素。蚂蚁构建的路径越短、释放的信息素就越多。一条边被蚂蚁爬过的次数越多、它所获得素就越多。一条边被蚂蚁爬过的次数越多、它所获得素就越多。一条边被蚂蚁爬过的次数越多、它所获得素就越多。一条边被蚂蚁爬过的次数越多、它所获得的信息素也越多。的信息素也越多。的信息素也越多。的信息素也越多。vv(4)(4)(4)(4)迭代迭代迭代迭代(2)(2)(2)(2)，直至算法终止。，直至算法终止。，直至算法终止。，直至算法终止。蚁群算法流程vv信息素更新：信息素更新：信息素更新：信息素更新：vv信息素的更新公式：信息素的更新公式：信息素的更新公式：信息素的更新公式：vvm m m m：蚂蚁个数；：蚂蚁个数；：蚂蚁个数；：蚂蚁个数；vv：信息素的蒸发率，规定：信息素的蒸发率，规定：信息素的蒸发率，规定：信息素的蒸发率，规定0r10r10r10r1。vv(i,j)(i,j)(i,j)(i,j)：第：第：第：第k k k k只蚂蚁在它经过的边上释放的信息只蚂蚁在它经过的边上释放的信息只蚂蚁在它经过的边上释放的信息只蚂蚁在它经过的边上释放的信息素量，它等于蚂蚁素量，它等于蚂蚁素量，它等于蚂蚁素量，它等于蚂蚁k k k k本轮构建路径长度的倒数。本轮构建路径长度的倒数。本轮构建路径长度的倒数。本轮构建路径长度的倒数。vvCkCkCkCk：路径长度，它是：路径长度，它是：路径长度，它是：路径长度，它是RkRkRkRk中全部边的长度和。中全部边的长度和。中全部边的长度和。中全部边的长度和。蚁群算法流程路径构建路径构建信息素更新信息素更新蚁群算法的应用车辆路径问题车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）车间作业调度问题车间作业调度问题（Job-Shop Scheduling Problem，JSP）分配问题分配问题（Assignment problem,AP）网络路由网络路由（Network Routing）其他其他子集问题子集问题（Set Problem）ACOn共同特点共同特点n 基于概率计算的随机搜寻进化算法，在结构、探基于概率计算的随机搜寻进化算法，在结构、探讨内容、方法以及步骤上有较大的相像性；讨内容、方法以及步骤上有较大的相像性；n存在的问题存在的问题n （1）数学理论基础相对薄弱；）数学理论基础相对薄弱；n （2）参数设置没有准确的理论依据，对具体问）参数设置没有准确的理论依据，对具体问题和应用环境的依靠性大；题和应用环境的依靠性大；群智能优化的特点与不足n存在的问题存在的问题n （3）比较性探讨不足，缺乏用于性能评估的标）比较性探讨不足，缺乏用于性能评估的标准测试集；准测试集；n （4）不具备确定的可信性，存在应用风险；）不具备确定的可信性，存在应用风险；n进一步的工作进一步的工作n （1）进一步探讨真实群居动物的行为特征；）进一步探讨真实群居动物的行为特征；n （2）进一步探讨算法的收敛性；）进一步探讨算法的收敛性；n 群智能优化的特点与不足n存在的问题存在的问题n （3）进一步提高收敛速度，从而解决大规模优）进一步提高收敛速度，从而解决大规模优化问题；化问题；n （4）进一步探讨各种参数设置问题；）进一步探讨各种参数设置问题；n （5）探讨群智能的并行算法；）探讨群智能的并行算法；n （6）进一步探讨各算法的适用范围；）进一步探讨各算法的适用范围；n （7）探讨与其它算法的混合技术。）探讨与其它算法的混合技术。群智能优化的特点与不足其他计算智能方法v模拟退火模拟退火v人工免疫系统人工免疫系统v粗集理论粗集理论vEDA算法算法v文化进化计算文化进化计算v量子计算量子计算vDNA计算计算v智能智能Agentv