集群智能
集群智能
集群智能（Swarm Intelligence）在某群體中，若存在眾多無智能的個體，它們通過相互之間的簡單合作所表現出來的智能行為。
網際網路上的交流，不過是更多的神經元連接(人腦)通過網際網路相互作用的結果，光纜和路由器不過是軸突和突觸的延伸。從自組織現象的角度上看，人腦的智能和蟻群也沒有本質上的區別，單個神經元沒有智能可言，單個螞蟻也沒有，但是通過連接形成的體系，是一個智能體。集群智能主要表現為
( 1) 鄰近原則( Prox imityPrinciple) ，集群能夠進行簡單的空間和時間計算；
( 2) 品質原則( Quality Principle) ，集群能夠響應環境中的品質因子；
( 3) 多樣性反應原則( Principle of Diverse Response) ，集群的行動範圍不應該太窄；
( 4) 穩定性原則( Stability Principle) ，集群不應在每次環境變化時都改變自身的行為；
( 5) 適應性原則( Adaptability Principle) 在所需代價不太高的情況下，集群能夠在適當的時候改變自身的行為。這些原則說明實現群體智能的智能主體必須能夠在環境中表現出自主性、反應性、學習性和自適應性等智能特性。
目前，集群智能主要有兩種演演算法模式，分別是蟻群演演算法( Ant Colony System, 簡稱ACS) 和粒子群優化演演算法( Particle Swarm Optimization, 簡稱PSO) 。
( 1) 控制是分散式的，不存在中心控制。因而它更能夠適應當前網路環境下的工作狀態，並且具有較強的魯棒性，即不會由於某一個或幾個個體出現故障而影響集群對整個問題的求解。
( 2) 集群中的每個個體都能夠改變環境，這是個體之間間接通信的一種方式，這種方式被稱為激發工作 ( St igmergy) 。由於集群智能可以通過非直接通信的方進行信息的傳輸與合作，因而隨著個體數目的增加，通信開銷的增幅較小，因此，它具有較好的可擴充性。
( 3) 集群中每個個體的能力或遵循的行為規則非常簡單，因而集群智能的實現比較方便，具有簡單性的特點。
( 4) 集群表現出來的複雜行為是通過簡單個體的交互過程突現出來的智能( Emergent Intelligence) ，因此，集群具有自組織性。群集智能可以在適當的進化機制引導下通過個體交互以某種突現形式發揮作用。這是個體以及可能的個體智能難以做到的。