群體智慧 (Swarm Intelligence) 是一種基於分散式系統和自然界中群體行為啟發的計算與人工智慧方法。它強調透過簡單個體之間的本地互動，實現整體系統的複雜行為。這種方法通常模仿昆蟲、鳥類或魚群的集體行為，例如螞蟻覓食、鳥群遷徙或魚群避敵等。以下是群體智慧的核心概念及應用領域：
核心概念
- 去中心化控制： 群體智慧中的每個個體（如人工代理或機器人）在沒有中央控制的情況下運作，僅依賴本地資訊進行決策。
- 簡單規則： 個體的行為通常基於一組簡單的規則，這些規則可能涉及鄰近個體的距離、方向和狀態。
- 自我組織： 透過多個個體的互動，系統能夠自發組織並形成整體性行為。
- 正反饋： 群體智慧系統利用正向和負向回饋來促進高效的問題解決過程。例如，螞蟻利用費洛蒙來引導其他螞蟻找到最佳路徑。
常見的生物啟發模型
- 螞蟻群體最佳化 (Ant Colony Optimization, ACO)： 基於螞蟻覓食行為，模擬螞蟻利用費洛蒙標記路徑的過程，應用於優化問題。
- 粒子群最佳化 (Particle Swarm Optimization, PSO)： 模仿鳥群或魚群的運動模式，使用粒子（代表候選解）在多維空間中搜索最佳解。
- 蜂群智能 (Bee Algorithm)： 受蜜蜂群體覓食行為啟發，模擬工蜂如何搜尋和利用食物源。
應用領域
- 路徑規劃： 在物流與交通網絡中，利用螞蟻算法尋找最短路徑。
- 機器人控制： 協作式機器人群體（如清掃機器人）可依據群體智慧實現高效合作。
- 資料挖掘與優化： 粒子群算法和螞蟻算法廣泛應用於資料分類、聚類及功能優化。
- 無線感測器網路： 在去中心化感測網路中使用群體智慧來實現高效能的資料路由。
- 金融市場分析： 用於預測市場行為和優化投資策略。
群體智慧的優勢與挑戰
優勢：
- 高度靈活：適用於動態變化的環境。
- 可擴展性：新增個體不會影響系統整體性能。
- 去中心化：提高系統的容錯性。
- 調參困難：需設計適當的規則及參數以確保效果。
- 運算資源：大規模模擬可能需要更多計算資源。
群體智慧是一個充滿潛力的研究方向，適用於多種複雜問題的解決方案。它不僅體現了自然界的智慧，還為人工智慧和分散式系統提供了新的視角與方法。
以下是關於「群體智慧」的相關書籍推薦：
《群的智慧：向螞蟻、蜜蜂、飛鳥學習組織運作絕技》
作者：彼得·米勒（Peter Miller）本書透過觀察大自然中的群體生物，如螞蟻、蜜蜂和飛鳥，探討它們如何透過群體智慧來解決複雜問題，並將這些原則應用於組織管理和決策中。 書籍天地
《群體的智慧：如何讓個人、團隊、企業與社會變得更聰明》
作者：詹姆斯·索羅維基（James Surowiecki）本書主張，在許多情況下，群體的集體智慧能夠超越個體專家的判斷，並探討如何利用這種智慧來改善決策和預測。 維基百科
《破解團體迷思：如何把團隊變得更聰明，讓集體決策更有智慧？》
作者：凱斯·桑思坦（Cass Sunstein）和雷德·海斯蒂（Reid Hastie）本書分析群體決策中常見的問題，並提供方法來提升團隊的智慧和決策品質，避免群體思維的陷阱。 十隻龍
《集體智慧的奇蹟－群眾的智慧》
作者：詹姆斯·索羅維基（James Surowiecki）本書探討群眾的智慧如何影響日常生活、領導選擇、商業和世界觀，並以心理學實驗、賽局理論和歷史事件作為支撐，證明群眾在問題解決、革新和決策方面相對於少數菁英更為聰明。
