Journal international d'intelligence d'essaim et de calcul évolutif

Abstrait

Auto-organisation et intelligence

Qiangfu Zhao

L'auto-organisation (OS) est l'un des problèmes clés pour générer une véritable intelligence. Sans OS, les cerveaux humains et les sociétés humaines ne seront que des systèmes chaotiques. Le mécanisme OS de base est le comportement de suivi du leader (LF). Avec le comportement LF, un système complexe peut devenir très bien organisé après de nombreuses générations. Sans comportement LF, cependant, même un système dynamique relativement petit peut devenir intraitable. En fait, la règle d'apprentissage de base dans le célèbre algorithme Self-Organizing Map (SOM) est LF. Ici, pour tout point de données donné, les neurones proches du gagnant essaient d'imiter le gagnant, afin qu'ils puissent se comporter de manière similaire pour des données similaires. La règle d'apprentissage de base dans l'optimisation par essaim de particules (PSO) est également LF. Dans PSO, chaque particule essaie d'imiter le comportement du leader local ou global, tout en essayant de préserver son propre historique de recherche. Ainsi, bien que SOM et PSO soient différents, tous deux sont des algorithmes OS basés sur LF.