Спецпроекты

Роевой интеллект

IBS

Роевой интеллект (РИ), или коллективный (распределенный) интеллект (swarm intelligence, swarm intelligent technique, SI, в буквальном переводе – интеллект роя, стаи, толпы) представляет коллективное разумное поведение децентрализованной самоорганизующейся системы. Концепция РИ возникла в 1989 г.; рассматривается в теории искусственного интеллекта (ИИ) как метод оптимизации, как способ коллективного решения проблем (задач) без централизованного управления и глобальной модели организации вычислений.

Коллективное (групповое) поведение (collective behavior, swarm behaviour, swarming) в природе характерно для насекомых, птиц, рыб, зверей; в робототехнике (swarm robotics, групповая, кластерная, коллективная робототехника) – сложное коллективное поведение децентрализованной самоорганизующейся системы со многими простыми роботами, которое определяется взаимодействиями между роботами и взаимодействиями роботов с окружающей средой (инфраструктурой).

Системы роевого интеллекта, как правило, это распределенные мультиагентные системы, состоящие из автономных программных объектов, агентов (agent), локально взаимодействующих между собой и с окружающей средой по образу и подобию объектов биологических систем. Действующих агентов в современной теории РИ называют боидами (boid). Взаимодействие агентов позволяет достичь синергического эффекта и успешно решать очень сложные задачи. Каждый агент следует очень простым правилам и, несмотря на то, что нет какой-то централизованной системы управления поведением агентов, которая указывала бы каждому из них, что ему следует делать, локальные и в некоторой степени случайные взаимодействия агентов друг с другом путем переговоров приводят к возникновению интеллектуального группового разумного поведения, не контролируемого отдельными агентами, то есть в системе возникает «вспыхивающий» коллективный интеллект (эмерджентный интеллект, emergent intelligence) в форме спонтанных цепочек согласованных изменений планов агентами. Пример – алгоритм муравейника, или муравьиный алгоритм (Ant Colony algorithm, ant colony optimization, ACO): муравьи – простые по поведению агенты, но коллективно могут выполнять сложные задачи, общаясь друг с другом при помощи сложной знаковой системы (феромонов). Точное общепринятое определение роевого интеллекта пока не сформулировано.

Существует, кроме упомянутого алгоритма муравейника, много алгоритмов (методов оптимизации), подпадающих под понятие роевого интеллекта, в том числе:

– Метод роя частиц (МРЧ, Particle Swarm Optimization, PSO);

– Пчелиный алгоритм (Bees algorithm), Алгоритм пчелиной колонии (алгоритм подражанием пчелиной колонии, artificial bee colony optimization, ABC);

– Алгоритм серых волков, или серого волка (эволюционный алгоритм grey wolf optimizer algorithm);

– Алгоритм летучих мышей (Bat Algorithm, BA – метаэвристический алгоритм);

– Алгоритм гравитационного поиска (Gravitational Search Algorithm, GSA);

– Алгоритм интеллектуальных капель воды (Intelligent Water Drops algorithm);

– Алгоритм кукушки (Cuckoo search) и др.

Исследования РИ активно ведутся по всему миру. Преимуществами методов роевого интеллекта являются: масштабируемость, гибкость, самоорганизация, простота правил поведения отдельных элементов, эффективность решения оптимизационных задач.

Почему это важно для бизнеса?

Алгоритмы роевого интеллекта могут быть полезны бизнесу в основном опосредовано, через приложения для решения оптимизационных задач, в системах группового поведения роботов, в обработке Больших данных, для календарного планирования и многих других задач.

Взгляд месяца

Государство должно получать данные напрямую из информсистем компаний

Савва Шипов

Замминистра Минэкономразвития

Тема месяца

Обзор: Мобильность в бизнесе 2019

Рейтинг CNews Mobile

Крупнейшие разработчики мобильных приложений