前言

群体智能一般是指由多个单一智能体构成的群体所展现出的、单一智能体不具备的高水平和形式复杂的智能。随着自动化、人工智能、计算机、传感器等领域技术的发展，无人系统的应用越来越广泛，而由多个个体组成的集群系统具有较高的智能水平，是当前的研究热点，也是新一代人工智能的重要发展方向。对群体进行设计、建模、分析和控制需要复杂的数学算法和知识。演化博弈借助博弈理论可以分析群体中的交互、合作、博弈、对抗等行为，并对群体中的个体之间、个体与群体之间的行为进行建模与分析，描述群体的动态属性。因此，群体智能与演化博弈已经成为无人系统、多机器人系统等研究和应用领域的重要理论分析工具和算法设计方法。

为了满足群体智能学科相关领域的人才培养需求，国外很多大学都开设了以群体智能和演化博弈为核心主题的课程。其中，国外具有代表性的大学有哈佛大学和东京大学，两校的相关课程均以讲述演化动力学为核心，主要介绍演化博弈的理论和方法，对于其在群体智能领域中的应用的介绍则比较浅显。我国尚缺乏相应的课程和教材，这制约了相关学科的人才培养。编者在国家自然科学基金（62073174、62073175、91848203）的资助下，持续多年开展群体智能与演化博弈的研究，并研制了陆地无人系统、蜂群决策系统等集群控制与协作系统。自2019年以来，编者在南开大学人工智能学院开设了面向研究生的集群智能控制课程。本书是作者根据课程讲义，并总结在群体智能与演化博弈方面研究工作的基础上，经过系统整理撰写而成的。

本书共7章。第1章是绪论，介绍群体智能的基本概念和主要应用以及演化博弈的相关知识；第2章介绍基于粒子群优化算法的群体演化博弈，这是一种群体智能基础算法与博弈理论结合的方法；第3、4章介绍群体中的任务分配机制和算法，包括有限群体中任务分配博弈的动力学和带有破坏者的任务分配博弈的演化动力学；第5～7章是基于演化博弈论的群体智能应用技术和理论，其中第5章介绍基于演化博弈论的多智能体系统覆盖控制，第6章介绍基于演化博弈论的集群编队，第7章介绍基于深度优先策略的区域协同搜索。

在本书的编写过程中，南开大学人工智能学院天津市智能机器人技术重点实验室、机器智能研究所、智能预测自适应控制研究室、复杂系统与群体智能研究组的同事和研究生提出了大量改进建议，促使本书结构和内容得以不断优化，尤其感谢王瑄毅、王子珩、林达生、焦文沛、赵正午、普显东等人在全书成稿阶段的内容检查和修订工作。此外，衷心感谢人民邮电出版社刘盛平编辑在书稿撰写过程中提出的宝贵建议。

由于作者水平有限，书中难免存在疏漏和不足，敬请读者批评指正。

张建磊

2022年2月