2.3 动物集群现象

动物界为了生存通常都进化出了生存智慧，选择群居是其中一种有效的方式。大量动物通过群居的方式来减少被捕食的概率或提高捕食效率，从而保持种族的延续性。英国生物学家查尔斯·达尔文提出了生物进化论 ^[7] ，主张在生存的竞争下，适者生存，不适者被淘汰。独居动物很容易因为环境的变化而无法生存，而群居动物能够通过协同的方式来提高生存机率，通过进化出先进的智慧保持种群的延续性。外部环境的影响以及生物自身化学反应促使基因变异，丰富了物种的多样性。而种群效应能抵抗自然的残酷选择，更能适应环境的剧烈变化。相对于独居动物，群居动物会形成更适应环境的社会分工和行动规则，这将进一步演进成种群生存智慧，以形成环境抗毁性。动物通过群居一方面提高了其生存的效率，另一方面在群居的过程中涌现出更高效、智能的群体生存策略，动物在群居活动的过程中不断进行精细分工、协同作业，进一步加速了种群的进化速度。本节主要介绍几类典型动物的群居现象及背后的生存哲学，包括蜂群、鸟群、鱼群、蚁群、猴群和狼群等。

2.3.1 蜂群

蜜蜂是大自然界中一种常见的群居动物，蜂群中每类蜜蜂都相互协同、各司其职，从而提高了采蜜效率和生存效率。蜂群一般由蜂王、工蜂和雄蜂组成，蜂王作为蜂群中的首领，通常只有一个；雄蜂通常在繁殖时才需要；其余的主要是工蜂，主要负责采蜜。蜜蜂在蜂巢中群居，工蜂负责蜂巢的建造。蜜蜂的群体智慧主要表现在协同采蜜的行为上。成功采集到蜂蜜的蜜蜂在返回蜂巢时会摇摆“跳舞”，这种行为后来被称为“摆尾舞”。蜜蜂通过“摆尾舞”可以向其他蜜蜂传递采蜜的信息。1947年，卡尔·冯·弗里希 ^[8] 将“摆尾舞”中跑动和旋转与采蜜位置的距离和方向关联起来，并且蜜蜂的热烈程度与蜂蜜的质量也相关。卡尔·冯·弗里希在1967年出版的《蜜蜂的舞蹈语言和方向》 ^[9] 一书中阐述了对蜜蜂采蜜行为的观察结果。1973年，卡尔·冯·弗里希因为这些发现被授予诺贝尔生理学或医学奖。另外一些学者认为蜜蜂使用信息素来交流食物来源的位置，“摇尾舞”仅仅是为了吸引回返的工蜂，这些工蜂可以沿着信息素的轨迹定位蜂蜜的位置 ^[10] 。无论采用“摆尾舞”还是信息素，蜂群都进化出了一套协同采蜜机制，使得蜜蜂能够快速定位到采蜜点，并协同多个工蜂完成采蜜过程。这是蜜蜂在种群生活中进化出的智慧。蜂群的协同如图2-3所示。

蜜蜂的这种协同采蜜机制引起了学术界的关注。目前使用协同采蜜机制提高协同效率的研究有许多，人工蜂群（Artificial Bee Colony，ABC）算法 ^[11-12] 是目前比较流行的群体类算法，它是由德尔维什·卡拉博加（Dervis Karaboga）于2005年提出的，用于优化多变量和多模态函数。在与遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和粒子群算法进行比较后发现，ABC算法具有更好的性能，目前该算法已被拓展用于解决受限最优化问题和训练神经网络。在ABC算法中，人工蜜蜂的群体包括三类蜜蜂：受雇蜂、旁观蜂和侦察蜂。蜂群的前半部分由受雇蜂组成；后半部分包括旁观蜂，每一种食物来源，只有一只受雇蜂，换句话说，受雇蜂的数量等于食物来源的数量；被废弃食物来源的受雇蜂成为侦察蜂。由人工蜜蜂进行的搜索可以总结如下：

➲ 受雇蜂在其记忆中确定食物来源的位置。

➲ 受雇蜂与蜂巢内的旁观蜂分享它们的信息，然后由旁观蜂选择一个食物来源。

➲ 旁观蜂在自己选择的食物来源附近选择食物来源。

➲ 被抛弃的受雇蜂成为侦察蜂，开始随机寻找新的食物来源。

通过这种模拟蜜蜂采蜜的行为，可以在局部寻找最优解。通过群体的汇聚能够找到全局最优解，加快算法的收敛速度。

2.3.2 鸟群

许多鸟类都是群居性的，如雀科，它们可能会集体栖息、觅食并成群飞行。鸟类在一起会表现出诸如分散、对齐和汇聚之类的由简单规则产生的涌现行为。通过最简单的互动，群体行为可以发展为复杂的飞行动作和交互方式。例如，大雁在飞行过程中会组成“人”字形，通过这种结构可以减少飞行时的消耗，使得它们能够迁徙得更远、飞得更快。大雁的“人”字形飞行如图2-4所示。

在觅食时，鸟群获得的信息可能比个体收集到的信息要多，具有生存优势和良好的觅食效率。如果一只鸟发现了一些食物块，其他鸟可能会从它那里取食。在觅食过程中，鸟类通常会聚集起来以应对捕食威胁。它们经常抬起头、环视周围，这些行为被解释为警戒行为，可能有助于发现捕食者 ^[13] 。研究表明，鸟类会在觅食和保持警惕之间随机选择 ^[14] ，鸟类经常在发现捕食者时发出警报 ^[15] ，这样，整个群体就会一起飞走。可以合理地推断出，鸟群比单只鸟更有可能发现潜在的威胁。随着群体规模的增加，个体警惕性在逐步降低，这种现象在许多鸟类中是非常普遍的。当群体规模增加时，在捕食者攻击风险不变的情况下，鸟类可以花更多的时间觅食 ^[16] 。

处于群体边缘的鸟比处于中心的鸟更有可能被捕食者攻击。研究表明，在鸟群边缘觅食的鸟可能会迁移到它们的邻居那里，以保护自己不受捕食者的攻击 ^[17] 。每只鸟都试图移动到鸟群的中心，然而这种移动可能受到鸟群竞争所引起的干扰。因此，鸟可能不会直接向鸟群中心移动。

鸟类可能会为了觅食或躲避捕食者而飞到另外一个地方。当它们到达一个新的地方后，会再次寻找食物。勤劳的鸟类会积极寻找食物，而懒惰的鸟类只是从勤劳的鸟类发现的食物中获取食物 ^[18] 。个体通常使用不同的行为策略，在积极寻找食物和敲诈之间做出选择 ^[19] 。研究表明，食物储量低的鸟类通常是“小偷”，而食物储量高的鸟类则通常是勤劳的觅食者 ^[20] 。

鸟群的社会行为具有生存优势，每只鸟都能从社会互动中获益，达到最佳的生存状态和良好的觅食效率。社会行为和社会互动背后的本质是群体智能，它可以被用来设计一种新的优化算法来解决客观问题。

基于鸟群的行为，研究者提出了一种粒子群算法，由于该算法简单有效而得到广泛应用。粒子群算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一种启发式全局优化算法 ^[21] ，它是从群体智能发展而来的，是对鸟群运动行为的研究成果。在粒子群算法中，通过个体间的协同可以得到最优解。粒子群算法将没有质量和体积的粒子作为个体，对每个粒子进行简单的行为模式调节，表现出整个粒子群的复杂性。粒子群算法可用于求解复杂的最优问题。中国工程院樊邦奎院士团队围绕“基于椋鸟飞行规则的无人机群研究”开展了大量理论挖掘与实飞试验工作，下一步目标是完成基于椋鸟群的千架级集群协同控制。

2.3.3 鱼群

鱼群（见图2-5）从集群行为中获得了很多好处，包括防御捕食者（通过更好的捕食者探测机制减少被捕获的概率）、增强觅食的成功率，以及更高的寻找配偶的成功率；也有可能通过提高水动力效率，使每条鱼从鱼群中受益。古怪效应（Oddity Effect）认为，任何鱼群中外表突出的成员都会优先成为捕食者的目标。这也许可以解释为什么鱼类喜欢与跟它们相似的个体一起出现。因此，古怪效应会使鱼群趋于均质化。鱼群选择的一个令人费解的问题是，如果一条鱼不知道自己的外表，那么它是如何选择加入一群与自己相似的动物的呢？对斑马鱼的实验表明，鱼群偏好是一种后天习得的能力，而不是天生的。斑马鱼倾向于与它生长的地方相似的鱼群联系在一起，这是一种印记。

在自然界中，鱼类可以通过单独搜索或跟踪其他鱼类来发现更有营养的区域，鱼类多的区域通常是最有营养的区域。人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）是群体智能优化算法中的一种 ^[22] 。人工鱼群算法的灵感来自鱼的集体运动和它们的各种社会行为。基于鱼类的一系列本能行为，它们总是努力维持自己的群体，并相应地表现出智慧的行为。寻找食物、迁徙和应对危险都是以社会形式实现的，鱼群中所有鱼之间的相互作用将导致一种智能的社会行为。人工鱼群算法的基本思想是模仿鱼群的行为，如成群结队、跟踪个体的局部搜索，以达到全局最优。鱼群所处的环境是解空间，也是其他鱼群的状态，鱼群的下一个行为取决于鱼群的当前状态和本地环境状态（包括当前问题解决方案的质量和附近同伴的状态）。人工鱼群算法通过自身的活动和同伴的活动来影响环境，该算法具有收敛速度快、灵活性强、容错能力强、精度高等优点。

2.3.4 蚁群

蚂蚁也是自然界中一种常见的群居性动物，蚁群是由每个蚂蚁个体的自行意志交织而组成的社会，蚁群之间具有明确的分工和协同方式。蚁群中的蚂蚁可以分为三种：蚁后、雄蚁和工蚁。蚁后主要负责繁育后代，并不统治蚁群；雄蚁主要负责交配；工蚁除了负责蚁巢内的事务（抚育幼蚁、打理巢穴），还要负责寻找食物。蚂蚁的个体很小，但负重能力却很惊人，能够扛起它体重50多倍的重物。蚁群内部有详细的分工，个体之间有沟通，并且能够通过协同来寻找和拖运食物（蚂蚁协同拖运食物如图2-6所示）。蚁群非常适合社会生物学的优化研究。工蚁个体是完整的有机体，具有普通的、完整的社会行为模式，专门从事特定的、定义明确的任务。

蚁群算法是模拟蚁群协同寻找食物的最优方法，用来在图中寻找优化路径，是由马可·多里戈（Marco Dorigo）于1992年在其博士论文中提出的 ^[23] 。蚁群算法属于元启发式算法，这是一种近似算法，用于在合理的计算时间内获得足够好的可行解，以解决复杂的协同问题。在寻找食物时，蚂蚁最初会以随机的方式探索巢穴周围的区域。一旦蚂蚁找到食物来源，就会评估食物的数量和质量，并把一些食物带回巢穴。在返回的途中，蚂蚁会在地面上留下信息素痕迹，信息素的数量取决于食物的数量和质量，可以引导其他蚂蚁找到食物来源。信息素路径的间接交流使得蚂蚁能够找到巢穴和食物来源之间的最短路径，利用蚁群的这一特性可解决人工蚁群的协同问题。一般来说，蚁群算法试图通过重复以下两个步骤来解决优化问题：

（1）使用信息素模型构建候选解，即通过在解空间参数化概率分布模型上进行搜索来产生候选解。

（2）利用解决方案修改信息素值，使未来的采样偏向于高质量的解决方案。

蚁群算法最初应用于解决旅行商问题[24]，然后应用于解决许多优化问题，经典的应用例子包括分配问题、调度问题、车辆路径问题、排序问题、资源约束项目调度问题（Resource Constrained Project Scheduling Problem，RCPSP）和开放车间调度问题（Open Shop Scheduling Problem）。

2.3.5 猴群

猴群通常展现社交性强、灵活适应环境的习性。它们在群体中保持紧密的社交联系，协作行动以寻找食物、保护成员和面对威胁。这种社交性使得猴群能够从群体中共享信息、学习经验，并通过集体智慧找到最适应的生存策略。

猴群算法通过模拟自然界中群体智能的特性，为解决复杂问题提供了一种启发式方法。猴群算法模拟了猴群的群体智能和协同行为，通过群体成员之间的信息交流和合作，寻找问题的最优解，特别适用于搜索、优化和决策问题。猴群算法的简单直观设计使其在解决优化问题、机器学习、图像处理和网络优化等领域得到广泛应用 ^[25] 。通过模拟自然界中的群体智能，猴群算法在复杂问题中展现了出色的搜索和优化性能，成为一种有效而直观的启发式算法。山坡上的猴群如图2-7所示。

在多维问题中，猴群算法可以极大地降低高复杂度的优化成本 ^[26] ，具有强大的计算能力，并且能够以较小的计算规模有效解决多维问题的扩展和计划 ^[27] 。猴群算法也可用于解决传输网络的扩展问题 ^[28] 。猴群算法在很多领域中都得到了应用，如图像处理、图形挖掘和健康监控系统等。

2.3.6 狼群

狼处于食物链的顶端，相对于其他低等级动物的群居行为，狼群一般具有更高级的群居规则。狼群一般规模不大，平均有5～12只狼，但狼群具有非常严格的等级制度 ^[29] 。狼群首领主要负责狼群的一系列决策，如狩猎、栖息地的选择等。狼群首领视情况进行决策，有时候也会进行民主决策。有趣的是，狼群首领不一定是最强的狼，但在管理狼群团队方面是最好的。这表明，一个群体的组织和纪律比它的力量重要得多。狼群的等级体系中的第二级是贝塔（Beta）狼。贝塔狼是在决策或其他狼群活动中帮助狼群首领的下属狼。如果狼群首领死了或者老了，贝塔狼可能是狼群首领的最佳候选者。贝塔狼既服从狼群首领，也命令其他低等级的狼，扮演着首领顾问和团队训导者的角色。等级最低的狼是欧米伽（Omega）狼。欧米伽狼扮演了替罪羊的角色，欧米伽狼要服从所有的其他狼，它们是最后被允许进食的狼。欧米伽狼在狼群中似乎不是一个重要的个体，但如果失去欧米伽狼，整个狼群就会面临内部争斗和问题。这是由于欧米伽释放了所有狼的暴力和沮丧，有助于满足整个群体需求和保持优势结构。其他狼被称为德尔塔（Delta）狼，德尔塔狼必须服从狼群首领和贝塔狼，但它们可以统治欧米伽狼。狼群中的“侦察兵”“哨兵”“长老”“猎人”“饲养员”等角色都由德尔塔狼担任：“侦察兵”负责监视领地的边界，并在遇到危险时警告狼群；“哨兵”保护并保证狼群的安全；“长老”是有经验的狼，曾经是狼群首领或贝塔狼；“猎人”在捕猎和为狼群提供食物时帮助狼群首领和贝塔狼；“饲养员”负责照顾狼群中虚弱、生病和受伤的狼。狼群捕食猎物如图2-8所示。

受狼群复杂且严密的等级制度启发，Mirjalili等人提出了灰狼优化（Grey Wolf Optimizer，GWO）算法 ^[30] ，它也是一种元启发式算法。灰狼优化算法模仿了自然界中狼群的等级制度和狩猎机制，通过4种类型的灰狼（包括狼群首领、贝塔狼、德尔塔狼和欧米伽狼）来模拟狼群的等级制度，并实现了寻找猎物、包围猎物和攻击猎物等主要狩猎步骤。与其他元启发式算法相比，灰狼优化算法能够得到非常有竞争力的结果。