群体智能中的协作与对抗

群体智能有着丰富的内涵和外延,其算法既包括早期基于生物群体特征规律的算法(粒子群优化和蚁群算法等),也包括后期基于网络互联的大规模群体算法(多智能体系统、群智感知和联邦学习等).这些群体智能算法均蕴含着协作或对抗的核心思想.协作能够把个体的有限智慧耦合汇聚成群体的强大智能,但是协作本身具有一定的局限性,可能会导致个体间过分依赖和系统的不公平性等问题.对抗可以突破这种局限性,其基本思想是个体通过博弈等手段谋取自身最大利益.因此,协作和对抗缺一不可,以对抗促协作,协作中存对抗.通过聚焦群体智能算法的协作和对抗方法,对经典群体智能算法的思想进行阐述,并对新兴的群体智能算法的下一步发展方向进行展望,总结了构建协作与对抗并存的群体智能生态,是群体智能的必然发展趋势.