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群体计算简介
群体计算是计算机科学领域，旨在有效研究计算方法。它是一种行为建模方法，重点研究不同领域的群体，包括图像和数据分析。它主要用于寻找最优解决方案并增强功能优化。
与群体计算相关的建模方法应用于医学信息学、生物信息学和人工智能等多种技术中。它主要通过集体决策来预测问题，以提供所有必要的信息。
市场规模及预测
目前，由于大数据分析的增长趋势以及计算机模拟方法的兴起，全球群体计算市场正在蓬勃发展。预计这将在预测期内推动整个集群计算市场的增长。此外，用于各种工业和商业用途的无人机和自动化机器人的不断增加预计将是预测期内全球群体计算市场增长的另一个原因。
群体计算市场预计在预测期内复合年增长率为 40%。预计到 2027 年，市场总规模将达到 3 亿美元。到预测期结束时，群体计算市场预计将呈现强劲增长。市场可以根据型号、功能和应用进行细分。在模型的基础上，它又分为随机扩散搜索、蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）。蚁群优化（ACO）预计将成为预测期内的主要细分领域。蚁群优化（ACO）的广泛采用，因为它提供了实时解决方案。根据能力，它可以细分为集群、调度、优化和路由。预计优化细分市场将在预测期内占据最大的市场份额。这是因为优化提供了大量解决方案。根据应用，它分为机器人、无人机（UAV）和人类集群。预计机器人子细分市场将在预测期内引领应用细分市场。该机器人用于监视和军事行动。因此，预计这是预测期内该子细分市场增长的主要原因。
增长动力
广泛的技术进步
为了解决复杂问题，不断发展的技术发展加上大数据分析的出现，预计将成为预测期内整个群体计算市场的主要增长动力。
群体计算的应用不断增加
集群计算在工业领域的广泛应用预计将成为预测期内整个集群计算市场的主要驱动力。集群计算在监控领域的日益普及预计也将推动集群计算市场的发展。
限制
集成成本高
与机器人相关的集成成本（包括安装和升级）预计将在预测期内抑制群体计算市场的增长。
市场细分
我们对全球集群计算市场的深入分析包括以下几个部分：
按型号：
- 随机扩散搜索
- 蚁群优化（ACO）
- 粒子群优化 (PSO)
按能力：
- 聚类
- 调度
- 优化
- 路由
按应用：
- 机器人技术
- 无人机 (UAV)
- 人类蜂拥而至
按地区
根据区域分析，全球集群计算市场分为北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲以及中东和非洲地区五个主要区域。预计亚太地区将成为全球集群计算市场的领先地区。预计该地区机器人的日益普及将是群体计算市场增长的主要原因。例如，根据国际机器人联合会的数据，2017年中国占机器人供应总量的36%市场份额。预计北美在预测期内将出现大幅增长。该地区技术的不断发展导致包括人工智能在内的技术的采用越来越多。预计这将是整个集群计算市场增长的主要原因。
全球集群计算市场按地区进一步分类如下：
- 北美（美国和加拿大）市场规模、同比增长和机会分析
- 拉丁美洲（巴西、墨西哥、阿根廷、拉丁美洲其他地区）市场规模、同比增长和机会分析
- 欧洲（英国、德国、法国、意大利、西班牙、匈牙利、比荷卢三国（比利时、荷兰、卢森堡）、北欧（挪威、丹麦、瑞典、芬兰）、波兰、俄罗斯、欧洲其他地区）、市场规模、同比增长、未来预测和机会分析。
- 亚太地区（中国、印度、日本、韩国、马来西亚、印度尼西亚、台湾、香港、澳大利亚、新西兰、亚太地区其他地区）、市场规模、同比增长、未来预测和机会分析
- 中东和非洲（以色列、海湾合作委员会（沙特阿拉伯、阿联酋、巴林、科威特、卡塔尔、阿曼）、北非、南非、中东和非洲其他地区）市场规模、同比增长和机会分析。
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