新型群体智能优化算法综述

高岳林; 杨钦文; 王晓峰; 李嘉航; 宋彦杰

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新型群体智能优化算法综述

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智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛。以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究、改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见。研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化、多约束优化、动态优化和混合变量优化等领域仍有待扩展;不同群体智能优化算法在面对各类具体问题时有效的参数控制仍是未来的研究重点;种群协同进化、探索更高效的混合算法和搜索策略是可行的解决途径。

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来源
《郑州大学学报：工学版》 |2022年第3期|21-30|共10页
作者
高岳林; 杨钦文; 王晓峰; 李嘉航; 宋彦杰;
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作者单位

北方民族大学计算机科学与工程学院;

北方民族大学宁夏智能信息与大数据处理重点实验室;

北方民族大学数学与信息科学学院;

国防科技大学系统工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;理论、方法;
关键词
群体智能优化算法; 蝙蝠算法; 果蝇优化算法; 鲸鱼优化算法; 樽海鞘群体算法; 哈里斯鹰优化算法;

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