10.3778/j.issn.1002-8331.2111-0563
近邻场优化算法研究与应用综述
近邻场优化算法(neighborhood field optimization,NFO)是一种受生物个体向邻居学习行为启发的新型群体智能优化算法,该算法具有参数较少、结构简单和局部寻优性能强等优点,吸引了国内外众多学者的关注和研究.简单阐述NFO算法的寻优原理和搜索步骤,并分析了现有的算法的改进研究,包括混合算法、编码方式以及搜索步长等改进策略,同时对算法在能源效率、路径规划、经济调度等方面的应用进行概括总结.结合NFO算法的特点及现有研究成果,对算法的未来研究内容与方向做出展望.
近邻场优化、群体智能、仿生、人工智能、智能建造
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TP18(自动化基础理论)
科技部重点研发计划项目;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金
2022-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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