群体智慧非常神秘，但是也是实实在在存在的，而且种种迹象表明，群体智慧是伴随整个生命进程演进的，甚至有一种说法，除了人类以外，其他生物的进化，其实就是群体智慧的结果。

　　 从上个世纪50年代岛国京都大学“一百只猴子试验”，到大白那颗生物脑所使用的真菌群落（注[1]，见读者说），几乎都可以定义为“群体智慧”。

　　 回顾生命进化史，生物多数以群居为主，比如鸟类、蜜蜂、鱼群和蚂蚁等等，它们形成了自己的社会结构，并通过某种神秘的群体合作，使整个群落呈现出某种智能化的特征，正是基于此项研究，人们提出了“集体智能”或者是“群体智慧”的概念。

　　 简单来说，“集体智能”或“群体智慧”，是一种生物学现象，即群体结合个体的见解，在解决问题和做出决策时展现出超个体的智慧。

　　 正是受到“集体智能”研究的启发，人们开发出了“群智能优化算法”的数学和逻辑学模型，它们表现出了与单个个体完全不同的非凡计算能力。

　　 这么说吧，“群智能优化算法”可以将众多朴实无华的计算个体，通过某种方式联合起来，构成非凡卓越超级计算整体，其结果和效能，完全超越了个体间的数学累加之和！

　　 目前，群智能优化算法主要包括：人工蜂群（abc）优化算法、粒子群优化（pso）算法、蚁群优化（aco）算法、人工鱼群优化算法等等。

　　 就拿人工蜂群算法来详细举例说明：

　　 大家有没有想过，蜜蜂其实是一种非常古怪的动物？

　　 单就一只蜜蜂个体来讲，首先它的体型很小，其大脑更小。事实上，蜜蜂的大脑比一粒沙子还要小，只有不到一百万个神经元，相比之下，人类的脑神经最保守的估计，也有860亿个。

　　 但是，就是这样头脑简单的蜜蜂，集合成群体之后，却聪明的令人刮目相看：它们建造了庞大复杂而又规则有序的蜂巢，甚至人们都把一些规则正六面体组成的结构叫做蜂巢结构；它们平均向各个方向派遣差不多数量的蜜蜂，分散搜寻食物；蜂群对筑巢地点作出群体决策，选择最优的筑巢地点等等。

　　 人们根据蜜蜂的这些行为特征，提出了人工蜂群算法，它的优点就是不需要了解问题的特殊信息，只需要在问题演进过程中进行优劣比较，通过各个体局部的寻优行为，最终求得全局最优解或近似结果，有着较快的收敛速度，在解决复杂优化问题的过程中，有着非常显著的效果，而且算法本身的设置参数较少，鲁棒性较强，将其应用到调度问题中，能够实现资源的优化配置，促进生产效率和生产水平的提高。

　　 粒子群优化算法则是模拟鸟类觅食过程中迁移和聚集行为，构建类似的数学模型，可以求解交通信号配时问题，航班进场、离场调度问题，机器人全局路径规划问题。

　　 蚂蚁优化算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得到的一种仿生算法。蚁群优化算法可应用于其他组合优化问题，如旅行商问题、指派问题、车辆路由问题、网络路由问题等。

　　 人工鱼群算法则是模拟某个特定水域内，大量鱼群的觅食、聚群和追尾等一系列行为而实现寻优，这种算法收敛速度快，可用于解决实时性要求高、精度要求不高、不需要严格机理模型的问题，诸如电力系统规划、多层次物流中转体系搭建等问题。

　　 以上这几种群智能优化算法都有一个特点，那就是每个个体的计算能力都很有限、很低能、很弱智，但是，利用某种特定算法把它们低级算力集合起来，却能够得到惊人的超级计算能力，这就是“集体智能”或“群体智慧”的魅力和诱惑之处！

　　 那么，如果能够通过某种算法，将眼前这2048个拥有超级生物量子计算机的个体联合起来，所构成的“群体智慧”将会拥有何种恐怖的力量？

　　 孔白想到这里，感觉眼前全是星星......