Was ist Schwarm-Intelligenz?
Schwarm-Intelligenz ist der Begriff zur Bezeichnung der Künstlichen Intelligenz-Systeme, bei denen kollektive Verhalten von einfachen Agenten Ursachen kohärente Lösungen oder Muster entstehen. Dies hat Anwendungen im Schwarm Robotik.
Eine Bevölkerung von unsophisticated Agenten interagieren mit ihrer Umgebung und einander versteht man einen Schwarm Intelligenz. Da gibt es keine Reihe von globalen Anweisungen, wie diese Einheiten handeln, der kollektiven Wechselwirkungen aller Agenten innerhalb des Systems führt oft in eine Art kollektives Verhalten oder Intelligenz.
Diese Art der künstlichen Intelligenz verwendet wird, um verteilte Problemlösung, ohne eine zentrale Kontrolle Struktur. Dies ist erkennbar sein, dass sie eine bessere Alternative zur zentralen, starr und vorprogrammiert. Real Life Schwarm Intelligenz lässt sich in Ameisen Kolonien, Bienenstöcke, Vogelbeständen und Tierbestände.
Beispiele Swarm Intelligence-Systeme
Ameisenstaates Verhalten
Ameisenstaates Verhalten wurde einer der populärsten Modelle der Schwarm Verhalten. Ameisen von selbst Mai zu handeln scheint zufällig und ohne erkennbaren Zweck, aber wenn das kollektive Interaktionen zwischen Ameisen sind zusammen, es entsteht eine kollektive Intelligenz und das Verhalten, das die Fähigkeit der Lösung eine Menge Probleme. Durch Schwarmintelligenz, Ameisen können bestimmen, der kürzeste Weg zu einer Nahrungsquelle, füttern die ganze Kolonie, große Strukturen aufbauen, und sich auf diese Situationen.
Swarm Intelligence-Modell von ANT Kolonien wurde bereits für Technologie in den letzten Jahren wie im Routing-Optimierung von Kommunikations-Netzen, dezentrale Steuerung von UAVs und Fabrik-Planung.
Teilchenphysik Schwarm Optimierung
Teilchenphysik Schwarm Optimierung, auf der anderen Seite, ist eine Art von Schwarmintelligenz inspiriert von Vogelbeständen und Fisch Schulen. Diese Art der Optimierung Schwarm gibt einzelnen Agenten innerhalb der Schwarm die Fähigkeit zu einer Änderung ihrer Position in Abhängigkeit von ihrer eigenen Intelligenz begrenzt und im Vergleich zu anderen Agenten in der Bevölkerung. Dadurch können einzelne Agenten zu ändern ihre Pfade je nach Erfolg der anderen Agenten in der Bevölkerung bei der Suche nach der richtigen Lösung.
Diese Art der Schwarmintelligenz wird in praktischen Anwendungen wie zum Beispiel in den Bereichen künstliche neuronale Netze und in grammatische Evolution-Modellen.
Stochastische Diffusion Suche
Diese Art der Schwarm Intelligenz basiert auf dem Tandem-calling "-Mechanismus verwendet werden durch eine Vielzahl von Ameisen. Es ist jedoch anders als die oben genannten Schwarmintelligenz System in dem Sinne, dass dies eins-zu-Eins-Interaktionen zwischen den Elementen der Bevölkerung im Hinblick auf den Austausch individueller teilweise Hypothese wahrscheinlich auf Lösungen für ein Problem. Individuelle Agenten dann ihre eigenen Präferenzen, während zufällig Erprobung neuer Hypothesen. Dieser Prozess kulminiert in einer Sammel-oder Sub-Kollektiv Wahl der optimalen Lösung.
Anwendungen der künstlichen Intelligenz Schwarm
Swarm Intelligence-Anwendungen hat in dezentralen Steuerung unbemannter Fahrzeuge für den militärischen einzigen Betreiber so steuern können, mehr unbemannte Fahrzeuge. Die Verwendung von Schwarmintelligenz in der medizinischen nanobots kann auch helfen, gegen Krebs. Swarm Intelligence wurde für die Schaffung des Video-Sequenz "Battle of Helm's Deep" im Film, Lord of the Rings. Wie bereits erwähnt, Schwarmintelligenz kann auch verwendet werden, in Kommunikationsnetzen Optimierung.
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