【摘 要】
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群体智能有着丰富的内涵和外延，其算法既包括早期基于生物群体特征规律的算法（粒子群优化和蚁群算法等），也包括后期基于网络互联的大规模群体算法（多智能体系统、群智感知和联邦学习等）。这些群体智能算法均蕴含着协作或对抗的核心思想。协作能够把个体的有限智慧耦合汇聚成群体的强大智能，但是协作本身具有一定的局限性，可能会导致个体间过分依赖和系统的不公平性等问题。对抗可以突破这种局限性，其基本思想是个体通过博弈
【基金项目】
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国家自然科学基金（U19B2042）； 浙江省自然科学基金一般项目（LY19F020051）～～；
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群体智能有着丰富的内涵和外延，其算法既包括早期基于生物群体特征规律的算法（粒子群优化和蚁群算法等），也包括后期基于网络互联的大规模群体算法（多智能体系统、群智感知和联邦学习等）。这些群体智能算法均蕴含着协作或对抗的核心思想。协作能够把个体的有限智慧耦合汇聚成群体的强大智能，但是协作本身具有一定的局限性，可能会导致个体间过分依赖和系统的不公平性等问题。对抗可以突破这种局限性，其基本思想是个体通过博弈等手段谋取自身最大利益。因此，协作和对抗缺一不可，以对抗促协作，协作中存对抗。通过聚焦群体智能算法的协作和对抗方法，对经典群体智能算法的思想进行阐述，并对新兴的群体智能算法的下一步发展方向进行展望，总结了构建协作与对抗并存的群体智能生态，是群体智能的必然发展趋势。
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