【摘 要】
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仿生优化算法是模拟自然界中生物行为的随机搜索算法,可以用来解决现实中的许多优化问题。简要介绍了目前比较流行的四种新型仿生优化算法(蚁群算法、微粒群算法、人工免疫算
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,南京航空航天大学自动化学院,中国科学院空间科学与应用研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(60604009)
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仿生优化算法是模拟自然界中生物行为的随机搜索算法,可以用来解决现实中的许多优化问题。简要介绍了目前比较流行的四种新型仿生优化算法(蚁群算法、微粒群算法、人工免疫算法以及人工鱼群算法)的基本原理;然后深入分析了这些仿生优化算法的异同之处:这些算法都是一类不确定的算法,都是一类概率型的全局优化算法,都不依赖于优化问题本身的严格数学性质,都是一种基于多个智能体的智能算法,都具有本质并行性、突现性、进化性和稳健性,其不同性则主要体现在算法本身上;最后对这些仿生优化算法今后的发展方向进行了评述与展望。
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