本申请提供一种基于渗流的评价方法、装置、电子设备和存储介质，涉及群体智能领域。一种评价方法，包括：获取群体智能系统的特征数据；根据所述特征数据构建所述群体智能系统中所有个体的拓扑网络；获取所述拓扑网络的每个节点的度分布；根据所述拓扑网络的每个节点的度分布计算所述群体智能系统的渗流阈值。根据本申请的实施例，建立群体智能系统拓扑网络，并引入渗流模型以用于评价群体智能系统的结构稳定性。构稳定性。构稳定性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于渗流的评价方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请涉及群体智能领域，具体而言，涉及一种基于渗流的评价方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]群体智能可通过集群化系统构建，实现区域搜索、编队飞行等任务，是具有分布控制、去中心化特点的自组织智能行为，是智能形态高级的表现方式之一。作为我国新一代人工智能重点发展的五大智能形态之一，群体智能在推动我国新一代人工智能技术发展中占据重要地位。因此，对于群体智能的探究具有极强的战略意义和科研价值。
[0003]大规模复杂群体行为的个体智慧激发和群体智慧汇聚涌现出的超越个体能力的群体智能，成为解决大规模复杂问题的重要算法之一。如何认知群体智能、如何形成群体智能、如何实现群体智能系统的演化、如何描述和评价群体的行为等在业界尚未形成共识，也没有统一的标准。
[0004]本申请的专利技术人发现，研究群体智能行为建模方法和群体智能量化评价理论是理解群体智能形成并确保其安全可控的重要手段，但是目前的群体智能评价方法大多关注算法的时间、资源占用等算法指标，缺少对群体系统的结构和行为的评价，对于群体智能系统中的结构是否安全、行为是否可控等方面缺少关键的评价指标和系统的评价体系。
[0005]本申请的专利技术人还发现，群体智能系统中的结构安全性体现了群体智能系统是否稳定等关键因素，而现有技术中并无如何度量群体智能系统结构的稳定性以及如何描述群体智能系统的个体损坏对整个群体智能系统结构造成的影响的评价方法。
技术实现思路
[0006]本申请提供一种基于渗流的评价方法、装置、电子设备和存储介质，以群体智能系统中个体间的通信、观测等情况以基础，为群体智能系统构建拓扑网络，并求得渗流阈值，以用于研究及评价群体智能系统的结构稳定性。
[0007]根据本申请的一方面，提供一种评价方法，包括：获取群体智能系统的特征数据；根据所述特征数据构建所述群体智能系统对应的拓扑网络；获取所述拓扑网络的每个节点的度分布；根据所述拓扑网络的每个节点的度分布计算所述群体智能系统的渗流阈值，以用于评价所述群体智能系统结构的稳定性。
[0008]根据一些实施例，所述特征数据包括所述群体智能系统的所有个体之间的信息交互的情况；所述信息交互包括通信和/或观测的信息交互。
[0009]根据一些实施例，根据所述特征数据构建所述群体智能系统对应的拓扑网络，包括：以所述群体智能系统中的所有个体作为拓扑网络的节点；以所述群体智能系统中的所有个体之间的信息交互的线路作为所述拓扑网络的节点相互连接的连边；根据所述节点及所述连边构建所述拓扑网络。
[0010]根据一些实施例，以所述群体智能系统中的所有个体之间的信息交互的线路作为
连边，包括：确定所述群体智能系统中的任意两个个体之间是否存在所述信息交互的线路；若是，则确定所述拓扑网络的任意两个节点之间存在所述连边；若否，则确定所述拓扑网络的任意两个节点之间不存在所述连边。
[0011]根据一些实施例，获取所述拓扑网络的每个节点的度分布，包括：获取所述拓扑网络的每个节点连接的所述连边的数量，以作为所述拓扑网络的每个节点的度；根据所述拓扑网络的每个节点的度和所述拓扑网络的节点数计算所述拓扑网络的每个节点的度分布。
[0012]根据一些实施例，根据所述拓扑网络的每个节点的度分布计算所述群体智能系统的渗流阈值，包括：根据所述拓扑网络的每个节点的度分布以及所述拓扑网络的每个节点的度计算所述拓扑网络的平均度；根据所述拓扑网络的平均度、所述拓扑网络的每个节点的度分布以及所述拓扑网络的每个节点的度通过渗流阈值计算公式获取所述群体智能系统的渗流阈值。
[0013]根据一些实施例，所述渗流阈值越大，所述节点及与所述节点相连的连边的损失对所述拓扑网络的影响越小，所述群体智能系统结构的稳定性越好；所述渗流阈值越小，所述节点及与所述节点相连的连边的损失对所述拓扑网络的影响越大，所述群体智能系统结构的稳定性越差。
[0014]根据本申请的一方面，提供一种评价装置，包括：数据采集模块，用于获取群体智能系统的特征数据；数据处理模块，根据所述特征数据构建包含所述群体智能系统中所有个体的拓扑网络，并基于所述拓扑网络计算所述群体智能系统的渗流阈值；数据存储模块，存储所述特征数据及所述数据处理模块产生的数据。
[0015]根据本申请的一方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如前述的方法。
[0016]根据本申请的一方面，提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如前述的方法。
[0017]根据本申请的实施例，将渗流模型引入群体智能系统，以衡量群体智能系统中的个体随机损坏对整个群体智能系统的影响，并通过计算群体智能系统的渗流阈值评价群体智能系统的结构稳定性。
[0018]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例。
[0020]图1示出根据本申请示例实施例的一种基于渗流的评价方法的流程图。
[0021]图2示出根据本申请示例实施例的构建拓扑网络的流程图。
[0022]图3示出一种群体智能系统的实施例示意图。
[0023]图4示出一种群体智能系统对应的拓扑网络的实施例示意图。
[0024]图5示出根据本申请示例实施例的拓扑网络节点的度分布计算流程图。
[0025]图6示出根据本申请示例实施例的群体智能系统的渗流阈值的计算流程图。
[0026]图7A
‑
图7D示出根据本申请的群体智能系统评价方法的渗流过程实施例的示意图。
[0027]图8示出根据本申请示例实施例的一种基于渗流的评价装置的框图。
[0028]图9示出根据本申请示例实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
[0029]现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本申请将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
[0030]所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有这些特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方式、组元、材料、装置或操作等。在这些情况下，将不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作。
[0031]附图中所示的流程图仅本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于渗流的评价方法，其特征在于，包括：获取群体智能系统的特征数据；根据所述特征数据构建所述群体智能系统对应的拓扑网络；获取所述拓扑网络的每个节点的度分布；根据所述拓扑网络的每个节点的度分布计算所述群体智能系统的渗流阈值，以用于评价所述群体智能系统结构的稳定性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征数据包括所述群体智能系统的所有个体之间的信息交互的情况；所述信息交互包括通信和/或观测的信息交互。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述特征数据构建所述群体智能系统对应的拓扑网络，包括：以所述群体智能系统中的所有个体作为拓扑网络的节点；以所述群体智能系统中的所有个体之间的信息交互的线路作为所述拓扑网络的节点相互连接的连边；根据所述节点及所述连边构建所述拓扑网络。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，以所述群体智能系统中的所有个体之间的信息交互的线路作为连边，包括：确定所述群体智能系统中的任意两个个体之间是否存在所述信息交互的线路；若是，则确定所述拓扑网络的任意两个节点之间存在所述连边；若否，则确定所述拓扑网络的任意两个节点之间不存在所述连边。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述拓扑网络的每个节点的度分布，包括：获取所述拓扑网络的每个节点连接的所述连边的数量，以作为所述拓扑网络的每个节点的度；根据所述拓扑网络的每个节点的度和所述拓扑网络的节点数计算所述拓扑网络的每个节点的度分布。6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚望，张筱，刘晋玮，牛子佳，任璐，吴发国，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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