群体智能优化算法

摘要：

0 引言
群体智能(swarm intelligence)的核心思想就是若干个简单个体构成一个群体,通过合作、竞争、交互与学习等机制表现出高级和复杂的功能,在缺少局部信息和模型的情况下,仍能够完成复杂问题的求解[1].其求解过程为对求解变量进行随机初始化,经过迭代求解,计算目标函数的输出值.群体智能优化算法不依赖于梯度信息,对待求解问题无连续、可导等要求,使得该类算法既适应连续型数值优化,也适应离散型组合优化.同时,群体智能优化算法潜在的并行性和分布式特点使其在处理大数据时具备显著优势.因此,群体智能优化算法越来越多地受到各个领域学者的关注,成为一个热门研究方向.

所属期刊栏目：39

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目6177021519,61503373,61573361,61773119,61703256,61771297;湖南省杰出青年基金项目2017JJ1001;中央高校基本科研业务费专项资金GK201703062

在线出版日期：2018-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：前插1-前插2,1-2