Inteligência de enxame

O termo IE foi introduzido por Beni e Jing Wang em 1989 em contexto robótico.Modelos clássicos de IE são os Boids (Reynolds, 1987)e as Partículas auto-impulsionadas (Vicsek, 1995).

Exemplos de sistemas de IE na CN são:otimização por colônia de formigas,bandos de aves,cardumes, ebusca por difusão estocástica.A IE por vezes, mas nem sempre, é considerada CE (veja o caso do PSO.

A PSO realiza uma otimização global em soluçõeslocalizadas em uma superfície ou ponto.Os boids são inicializados com posição e velocidade,e são atraídos aos outros boids na proporção de seus valores de fitness.A PSO é bastante resiliente aos extremos locais devido ao alto número de agentes.

As aplicações da IE incluemtelecomunicações, biomedicina, arte,técnicas e observações teóricas como noexame de humanos, e na gramática de enxame,e suporte à IC.^{[2][3][4][5][6][7]}

Os algoritmos evolucionários, de otimização por enxame de partículas (PSO), e de otimização por colônia de formigas dominam a computação natural meta-heurística (i.e. sem consideração das redes neurais artificiais).^[8]

• Robótica de enxame
• Otimização por enxame de partículas
• Predição de exame
• algoritmo imunoinspirado
• inteligência colaborativa
• efervecência coletiva
• Sistema complexo
• Computação evolucionária
• Inteligência computacional
• Inferência bayesiana
• Computação cognitiva
• Cérebro global
• Sistema multi-agente
• Busca de harmonia
• Teoria da promessa
• Protocolo de população
• Aprendizado por reforço
• Criticalidade auto-organizada
• Algoritmo de otimização espiral
• Otimização estocástica
• Grupo de desenvolvimento de enxame
• Swarming
• Saber das massas
• Inteligência artificial

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