群智能算法研究进展.PDFVIP

维普资讯 控 制 理 论 与应 用 Ⅸ自动化技术与应用》2008年第27卷第2期 ControlTheo~ andApplications 群智能算法的研究进展 胡中功。李 静 (武汉工程大学电气信息学院，湖北 武汉 430073) 摘 要：群智能是一种仿生 自然界动物昆虫觅食筑巢行为的新兴演化计算技术。目前主要的群智能优化算法有蚁群算法、微粒群算 法和人工鱼群算法。本文介绍了群智能算法的产生、发展和优点，并着力阐述了上述三种典型算法的基本原理，同时概述了各 算法的应用现状 ，最后提出了算法将来有待研究的内容。 关键词：群智能算法；蚁群算法；微粒群算法；人工鱼群算法 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1003—7241(2008)02—001303 TheProgressofSwarm IntelligenceAlgorithms HU Zhong-gong，LiJing (schoolofElectricalandInformationEngineering，WuhnaInstituteofTcehnology,Wuhna430073，China) Abstract：Theswarm intelligenceisanovelevolutionarycomputationtechnique，whichsimulatingtheforagingandnestingof animalsandinsectsinnature．Atpresentthemainswarm intelligencealgorithmsaretheantcolonyalgorithm，theparticle swarm optimizationandtheartificialfish—swarm algorithm．ThispaperpresentsasurveyoftheSwram intelligence．The basicprinciplesandapplicationsoftheabovethreealgorithmsaresummarized． KeyW ords：swarm intelligencealgorithm；antcolonyalgorithm；particleswarm optimization；artificialfish—swa／ITIalgorithm 1 引言 是指 “无智能或简单智能的主体通过任何形式的聚集协作而表现 与各种各样的自适应随饥有哪些信誉好的足球投注网站算法相比，演化计算技术创造 出智能行为的籽陛”。群智能在没有集中且不提供全局模型的前 了被称为 “种群”的潜在解，并通过种群间个体的相互协作与竞 提下，为寻找复杂分布式问题解决方案提供了基础。 争来实现对优化问题最优解的有哪些信誉好的足球投注网站 1【1。这类方法一般能够比传统 目前，群智能算法研究领域主要存在有I 种算法：蚁群算 优化方法更快地发现复杂优化 问题的最优解。群智能算法 法 (AntColonyOptimization，ACO)、微粒群算法 (Particle (Swarm IntelligenceAlgorithm，SIA)是人工智能的一个重要 Swamr Optimization，PSO)和人工鱼群算法 (ArtfiicialFish— 分支，起源于对人工生命的研究，它作为一种新兴的演化计算方法 swarm Algoritmh ，AFA)。蚁群算法是对蚂蚁群落食物采集过 已越来越受到国内外研究者的关注。 程的模拟，已