社会认知地图、群体感知与动态景观上的分布式搜索

群体智能（Swarm Intelligence, SI）是系统的一种属性，即（不复杂的）实体与其环境局部交互所产生的集体行为，导致连贯的功能性全局模式涌现。SI 为在没有集中控制或全局模型的情况下探索集体（或分布式）问题求解提供了基础。为了从个体行为中形成连贯的社会集体智能，我们讨论了与自组织、惰性协同（stigmergy）以及动物社会觅食相关的几个概念。然后，在更抽象的层面上，我们提出并强调了环境介质作为社会学习驱动力所扮演的角色，以及由智能体之间众多相互作用产生的正反馈和负反馈的作用。最后，通过呈现一个基于上述特征的简单模型，我们将探讨社会群体对文化（环境、情境）或媒体信息动态景观的集体适应，该景观在此处——为不同实验之目的——由若干随时间突然变化的三维数学函数表示。结果表明，即使在同一合作觅食期间，群体被要求处理两个不同且矛盾的目标时，集体智能也能应对并快速适应不可预见的情况。关键词：群体智能与感知、社会认知地图、社会觅食、自组织、分布式搜索与优化