几种新型仿生优化算法的比较研究
更新时间：2019-05-21
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关键词：蚁群算法 微粒群算法 人工免疫算法 人工鱼群算法 比较
作者单位：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京；南京航空航天大学自动化学院 江苏南京；中国科学院空间科学与应用研究中心
内容提要：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。
期刊名：计算机仿真
期号：第3期
年份：2007
页数：169-173
