群体智能

多目标优化算法——多目标粒子群优化算法（MOPSO）本文提出了一种将帕累托优势引入粒子群优化算法的方法，使该算法能够处理具有多个目标函数的问题。与目前其他将粒子群算法扩展到解决多目标优化问题的建议不同，我们的算法使用二级（即外部）粒子库，这些粒子库稍后被其他粒子用来引导它们自己的飞行。我们还加入了一个特殊的突变算子，丰富了我们算法的探索能力。采用几个测试函数和指标，从进化多目标优化的标准文献中验证了所提出的方法。结果表明，该方法具有很强的竞争性，可以被认为是解决多目标优化问题的可行选择。

异构算力老群群

灰狼优化算法（GWO）的详细解读在优化问题中，我们常常需要寻找一个最优解，使得某个目标函数达到最小或最大值。为了高效地解决这类问题，研究者们从自然界中的生物行为汲取灵感，提出了多种群智能优化算法。灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）就是其中一种，它模拟了灰狼群体的狩猎行为和社会等级结构。本文将深入解读灰狼优化算法的原理、步骤，并提供相应的Python代码实现。

细胞机器人系统的概念摘要本文讨论了一种新型机器人系统的理论和工程的概念基础。该系统由协作完成任务的自主机器人单元组成。本文在描述了该系统与细胞自动机和神经网络的相关性和差异后，建立了该系统的基础属性及其对机器人单元结构的影响、它们操作的空间以及它们完成全局任务的算法。此外，还解释了细胞机器人系统的概念在分布式计算、分子计算、自组织和可靠性方面的意义。