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期刊论文 507

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2020 55

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2018 49

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2015 16

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2008 3

2007 5

2006 7

2005 7

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关键词

人工智能 38

智能制造 31

肠道菌群 15

机器学习 12

新一代智能制造 10

智能化 8

智能 4

智能控制 4

物联网 4

群体智能 4

产业链 3

工业软件 3

新一代人工智能 3

智能电网 3

三十烷醇 2

不确定性 2

中国制造 2

云计算 2

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排序：展示方式：

群智进化理论及其在智能机器人中的应用

戚骁亚,刘创,富宸,甘中学

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 101-111 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.017

摘要：

群体智能（CI）已经在过去的几十年里被广泛研究。最知名的CI算法就是蚁群算法（ACO），它被用来通过CI涌现解决复杂的路径搜索问题。在上述研究基础上，本文提出了一个CI进化理论，并将其作为走向人工通用智能（AGI）的通用框架。该算法融合了深度学习、强化学习和CI算法的优势，使得单个智能体能够通过CI涌现进行高效且低成本的进化。此CI进化理论在智能机器人中有天然的应用。一个云端平台被开发出来帮助智能机器人进化其智能模型。作为这个概念的验证，一个焊接机器人的焊接参数优化智能模型已经在云端平台上实现。

关键词：群体智能涌现进化正反馈蚁群算法蒙特卡洛树搜索分布式人工智能云端平台智能机器人

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一种数字大脑的群智平台 Article

Dongrong XU, Fei DAI, Yue LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 78-90 doi: 10.1631/FITEE.1700800

摘要：介绍了一种可用于脑科学研究的数字大脑群智平台，该平台的搭建基于一个综合推理或多元类比生成的人工智能可计算模型。目标是研发一个全领域脑研究数据库、脑数据推算工具、脑知识库以及用于研究神经科精神疾病和脑发育的智能助手。采用大数据、群智和大规模高性能计算能力将显著加强和发挥该平台的功能。

关键词：人工智能；数字大脑；综合推理；多元类比生成；群智；推算；神经图像

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粒子群优化算法综述

杨维,李歧强

《中国工程科学》 2004年第6卷第5期页码 87-94

摘要： PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现，可调参数少，已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等，并对其未来的研究提出了一些建议。

关键词：群体智能演化算法粒子群优化

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悬索桥主缆单元索股水平收放索技术应用智能放索装置研制

沈旺,俞建群,顾庆华,毛优达

《中国工程科学》 2010年第12卷第7期页码 4-7

摘要：

介绍了悬索桥主缆单元索股放索时，针对水平收放索技术的一种被动式智能放索装置的设计原理、组装和试验，以及在使用此智能放索装置后，主缆单元索股放索质量的提高

关键词：悬索桥主缆单元索股智能放索装置

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改进的动态灰狼优化算法 Research Articles

张小青1,2,张玉叶1,明正峰2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 887-890 doi: 10.1631/FITEE.2000191

摘要：在标准灰狼优化算法（GWO）中，搜索狼必须等到其他搜索狼与3个领导狼之间的比较完成后才能更新其当前位置矢量。正因为有此等待时间，标准GWO被视为静态GWO。为消除这种等待时间，提出两种动态GWO算法：第一种动态灰狼优化算法（DGWO1）和第二种动态灰狼优化算法（DGWO2）。在动态GWO算法中，当前搜索狼不需要等待所有其他搜索狼与领导狼的比较，在完成自身或前一匹搜索狼与领导狼的比较后，即可更新其位置矢量。动态GWO算法及时更新搜索狼的位置，提高了算法迭代收敛速度。以动态GWO算法结构为基础，对其他改进GWO算法也进行了一定的性能测验。实验证明，对同一改进GWO算法，以动态GWO结构为基础时的性能总体上优于以静态GWO结构为基础时的性能。

关键词：群智能；灰狼优化算法；动态灰狼优化算法；优化实验

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AI 2.0时代的群体智能 Review

Wei LI,Wen-jun WU,Huai-min WANG,Xue-qi CHENG,Hua-jun CHEN,Zhi-hua ZHOU,Rong DING

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 15-43 doi: 10.1631/FITEE.1601859

摘要：基于互联网的信息物理世界深刻地改变了人工智能（artificial intelligence, AI）发展的信息环境，将人工智能研究的新浪潮推进到人工智能2.0新纪元。作为AI 2.0时代最突出的研究特点之一，群体智能引起了产业界和学术界的广泛关注。具体来说，为应对挑战，群体智能提供了一种通过聚集群体的智慧解决问题的新模式。特别是由于共享经济的快速发展，群体智能不仅成为了解决科学难题的新途径，而且也已融入日常生活的各个方面，例如线上到线下（online-to-offline, O2O）应用、实时交通监控、以及物流管理。本文对现有群体智能研究成果进行总结和综述：首先，论述了群体智能的基本概念，并对其与现有相关概念（如众包和人本计算）的关系进行了解释。然后，介绍了四类具有代表性的群体智能平台，总结了三项核心问题以及最新的群体智能技术。最后，讨论了群体智能研究的未来发展方向。

关键词：群体智能；人工智能2.0（AI 2.0）；众包；人本计算。

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区域性医疗集团资源协同仿真建模和政策建议研究

胡依群,苏强,李晓雪,郑静晨

《中国工程科学》 2017年第19卷第2期页码 43-49 doi: 10.15302/J-SSCAE-2017.02.007

摘要：

为了缓解居民“看病难、看病贵”的问题，我们构建了“社区–医院”的二级医疗服务系统概念模型，并建立了患者偏好的函数模型和转诊机制，采用AnyLogic软件对系统进行建模，并以上海市嘉定区为例，通过引入实际案例数据展示了该模型如何用于探讨不同医疗合作模式和医疗改革政策，结果显示，提升基层医疗服务质量以及医保报销比例能够有效提升医疗服务系统的整体效率。

关键词：智能体仿真政策仿真医疗改革患者选择行为

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基于目的性的人群建模和目标驱动分析方法 Research Articles

丁宁1,3,祁卫敏2,3,钱辉环2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1351-1369 doi: 10.1631/FITEE.2000312

摘要：本文主要研究人群运动的多相流特性。稳定性是人群的一个重要预警因素。为评价新到达行人的行为和人群的稳定性，建立一种基于目的性的运动结构分析模型，用于描述行人追求自身目标的连续性。使用目标驱动分析方法，用自驱动粒子表示人群。这些自驱动粒子是人体图像的可跟踪特征点。然后，利用轨迹计算这些自驱动粒子的目的性，并选择高目的性轨迹估计公共目的地和人群内在结构。最后，利用这些公共目的地和人群结构评估新到达行人的行为和人群稳定性。研究表明，目的性参数是一个适于描述中等密度人群的描述符，提出的目标驱动分析方法能够描述复杂人群运动行为。使用合成和真实的人类以及动物群体数据与视频，验证了所提方法的有效性。

关键词：人群建模；智能视频监控；人群稳定性

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基于数字信息素和领航算法的未知环境多智能体目标探测 Research

邵燕1,赵志峰1,2,李荣鹏1,周裕庚3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第5期页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.1900659

摘要：在复杂且动态性强的环境中，指导多无人机系统协调运作是一项具有挑战性的技术。基于数字信息素和当前主流无人系统控制算法，提出一种有限先验知识下多无人机系统目标探测分布式算法。通过改进不同语义数字信息素的融合算法和个体行为决策方案，提出一种更合理、有效的信息素更新机制。同时，考虑到一些个体在感知和交流方面的局限性，以及受自然界蜂拥算法启发，在Olfati–Saber无人机群控制算法基础上，设计了新的领航算法模型。此外，使用矢量信息代替传统标量信息素，使无人机群具有更高探测效率。仿真结果表明，该算法在指定区域的探测覆盖率、目标获取及回访效率、避障能力等方面都有较好表现。

关键词：群体智能；数字信息素；人工势场；领航算法

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一种基于变异算子与淘汰重组机制的改进GWO及其应用 Article

Xiao-qing ZHANG, Zheng-feng MING

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1705-1719 doi: 10.1631/FITEE.1601555

摘要：标准苍狼优化算法（grey wolf optimizer, GWO）因其简单易用的特性受到广泛关注。由于存在搜索结构不完善、易陷入局部最优等问题，其应用范围受到了限制。本文提出了一种基于变异算子和淘汰重组机制的苍狼优化算法（eliminating-reconstructing GWO, MR-GWO）。对GWO的分析表明，GWO仅以三个领导层苍狼为核心进行搜索，且仅通过调整参数a来平衡算法的探索和开发性能，意味着苍狼群在一定程度上失去了多样性。因此，本文对优秀的搜索狼引入变异算子，对性能较差的搜索狼采用淘汰重组机制，不仅有效地扩展了算法的随机搜索面，同时加快了算法收敛速度。为了验证改进后算法的有效性，通过13个标准连续函数全局优化实验及RBF（radial basis function）网络逼近试验将MR-GWO算法与其它算法进行了比较，试验结果表明MR-GWO算法具有较强的竞争力。

关键词：群智能；苍狼优化算法；优化；RBF（radial basis function）网络

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钢铁行业工业软件发展探讨

丛力群,张云贵,刘强,王奕,李辉

《中国工程科学》 2022年第24卷第4期页码 167-176 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.04.011

摘要： ">1~ 关键词：钢铁行业智能制造工业软件企业信息化自动化控制定制化开发

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典型城市群的市域生态文明水平评估研究

杨娇,张林波,罗上华,解钰茜,李芬,

《中国工程科学》 2017年第19卷第4期页码 54-59 doi: 10.15302/J-SSCAE-2017.04.009

摘要：基于市域评估单元，采用双目标渐进赋分，评估了京津冀、长三角和珠三角三个城市群的生态文明发展水平。结果表明，珠三角城市群生态文明发展水平最高，均值为69.95；其次是长三角城市群，均值为67.61，最后是京津冀城市群，均值为59.04。三个城市群生态文明发展水平的短板都体现在绿色环境领域。

关键词：生态文明发展水平京津冀城市群长三角城市群珠三角城市群双目标渐进法

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基于犹豫模糊决策矩阵的犹豫模糊多准则共识群决策方法 Article

Jie DING, Ze-shui XU, Hu-chang LIAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1679-1692 doi: 10.1631/FITEE.1601546

摘要：群决策在管理决策和经济领域有着重要作用。本文建立了两种关于犹豫模糊多准则群共识决策的方法，并使用犹豫模糊决策矩阵（hesitant fuzzy decision matrices, HFDMs）表示专家的偏好。本文建立了两个新颖的、可应用于不同群决策环境的共识模型，其中共识决策过程包括：共识检验过程，共识达成过程和选择过程。专家以犹豫模糊集的方式表达自己的选择，然后通过集成算子计算每个准则下的犹豫模糊集。本文建立了两种达成共识的方法，并提出了两种犹豫模糊多准则群决策方法的具体计算步骤。最后通过具体案例分析了苹果公司以旧换新的决策过程。

关键词：多准则群决策；群共识；共识达成方法；犹豫模糊决策矩阵；集成算子

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MSSSA：一种针对全局优化问题的多策略增强型麻雀搜索算法 Research Article

孟凯1,2,陈晨1,2,辛斌1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第12期页码 1828-1847 doi: 10.1631/FITEE.2200237

摘要：麻雀搜索算法(SSA)是一种新的元启发式优化方法，具有简单和灵活的优点。然而，在处理多模态优化问题时，该算法仍存在早熟收敛、探索与开发不平衡等缺陷。针对上述问题，本文提出一种多策略增强的麻雀搜索算法(MSSSA)。首先，引入混沌映射以获取高质量的初始种群，并采用对立学习策略增加种群的多样性。其次，设计了一种自适应参数控制策略，以在全局探索与局部开发之间保持适当的平衡。最后，在个体更新阶段嵌入混合扰动机制，以避免算法陷入局部最优。为了验证所提方法的有效性，在IEEE CEC2014和IEEE CEC2019测试集的40个函数，以及10个不同维度的经典函数上进行了大量的实验。实验结果表明，与一些先进的算法相比，所提出的MSSSA表现出突出的优化性能。该算法还成功地应用于两个工程优化问题，证明了MSSSA在解决实际问题方面的优越性。

关键词：群智能；麻雀搜索算法；自适应参数控制策略；混合扰动机制；优化问题