群体智能决策:知识与数据协同的研究综述
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该文档是关于"知识和数据协同驱动的群体智能决策方法研究综述"的学术论文,探讨了群体智能在不同领域的应用,特别是无人集群系统在智能交通、物流调度、机器人控制和军事智能等领域的进展。文章还指出了群体智能概念的多样性,并提出了统一的定义。群体智能决策方法主要分为知识驱动和数据驱动两类。 群体智能,或称Collective Intelligence (CI),是一种分布式、灵活且健壮的智能形态,它源于对生物群落和社会行为的研究,现在在人工智能领域扮演着重要角色。无人集群系统,如无人机和无人车,是群体智能的重要应用实例,它们在军事、交通管理、物流和复杂网络控制等方面展现出了巨大潜力。在军事智能领域,群体智能被视为可能引发颠覆性变革的技术,各国都在积极进行相关研究项目。 虽然群体智能的概念尚未有统一定义,但本文将其定义为一种跨学科的智能形态,涵盖了生物群体智能、人群智能、多智能体系统、复杂网络等多个视角的研究成果。作者特别强调了在无人系统组成的群体系统中的研究,这些系统可能被称为集群系统或多智能体系统。 群体智能的决策方法主要依赖于知识驱动和数据驱动。知识驱动方法重视利用现有模型、算法、规则和领域知识,这些方法通常有坚实的理论基础,可以确保决策的稳定性和最优性。另一方面,数据驱动方法依赖大量数据,通过机器学习和数据分析来发现模式和规律,尤其适用于处理非结构化数据和复杂环境中的决策问题。 在知识和数据协同驱动的决策中,两种方法的优势得以互补。知识驱动可以提供深度理解,而数据驱动则能挖掘隐藏的信息,两者结合能够提升群体智能系统的决策质量和效率。这种协同方式对于解决复杂、动态的现实问题具有重要意义,尤其是在需要快速适应环境变化和处理不确定性问题的场景下。 这篇综述论文深入探讨了群体智能的理论背景、应用现状以及决策方法,旨在促进知识和数据在群体智能决策中的融合,推动该领域的理论研究与技术创新。
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