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群体智能算法的优化改进一直以来都备受关注,混合算法作为群体智能算法的一个完善方向,不但具有两种或多种算法的特性,而且能针对单个算法的不足进行改进,一直是群体智能算法优化改进的热门。有选择地从算法的原理、结构、参数的选取以及融合优化对已有的算法进行分类综述;并对这些算法改进进行横向对比分析,提出基于奖惩系数的收敛理论,对未来的研究内容和改进方向进行展望。