几种新型仿生优化算法的比较研究

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：24

分类号：TP13;N945(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60604009

在线出版日期：2007-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：169-172,253