群智能优化算法研究

群智能优化算法是一种新型的优化算法。该文介绍了几种常见的群智能优化算法,包括粒子群优化算法、蚁群优化算法、人工免疫算法、人工鱼群算法,分析了它们的优缺点及使用情况,提出了群智能优化算法的发展方向。     

粒子群优化技术的研究与应用进展

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术,它是通过粒子追随个体最优解和群体最优解来完成优化,且算法简单、易实现、参数少,具有较强的全局优化能力,可有效应用于科学与工程实践中。文中综述了PSO各种改进技术、研究热点问题及其应用进展情况并指出了PSO的发展趋势及未来研究方向。     

粒子群优化技术的研究与应用进展

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术，它是通过粒子追随个体最优解和群体最优解来完成优化，且算法简单、易实现、参数少，具有较强的全局优化能力，可有效应用于科学与工程实践中。文中综述了PSO各种改进技术、研究热点问题及其应用进展情况并指出了PSO的发展趋势及未来研究方向。     

群体智能典型算法研究综述

群体智能是指无智能的或具有简单智能的个体通过协作表现出群体智能行为的特性,它在没有集中控制且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。群体智能潜在的并行性和分布式特征使之成为计算机领域一个重要的研究方向。在介绍群体智能模型的基础上,分别对基于该模型的蚁群优化算法和粒子群优化算法这两类代表性算法进行较为详尽的归纳阐述并进行比较,最后就目前应用最为广泛的蚁群算法对群体智能的发展趋势进行展望。     

蚁群算法理论及应用研究的进展

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法．该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法结合,具有较强的鲁棒性;但搜索时间长、易限入局部最优解是其突出的缺点．针对蚁群算法,首先介绍其基本原理;然后讨论了近年来对蚁群算法的若干改进以及在许多新领域中的发展应用;最后评述了蚁群算法未来的研究方向和主要研究内容．     

粒子群算法研究与展望

介绍了基本粒子群算法,归纳了粒子群算法的研究现状和改进,包括:增加惯性因子的改进;基于收敛性分析的改进;导入其他演化算法思想的改进;建立非数值问题模型的改进.简要分析了PSO算法的应用.最后对PSO的研究现状做出总结和展望,提出未来的几个研究热点.     

基于群智能的连续优化算法研究

在对蚁群优化算法(ACO)和粒子群优化算法(PSO)进行分析的基础上,提出一种解决函数连续优化的群智能混合策略-CA-PSO.在求解过程中,首先对解空间进行区域划分,进而利用ACO在优化初期具备的快速收敛性能,在整个解空间内搜索最优解的敏感区域.然后利用蚁群的搜索结果初始化PSO粒子,利用PSO快速和全局收敛性进行所在小区域内的搜索.种群更新时根据蚁群的拓扑结构和小区域间的阶跃规则,蚁群不断向最优解敏感区域聚集,使得敏感区域内粒子数增加,则局部的PSO搜索策略可以更细密的搜索最优.实例结果表明,CA-PSO既能保证解的分布性与多样性,又避免了在多峰值函数寻优过程中陷入局部最优解而停止运算,最终将收敛到全局最优解.     

微粒群优化算法的研究

粒子群优化(PSO)算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法,其源于鸟群群体运动行为的研究,算法通过粒子问的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大.分析了粒子群优化算法的基本原理,给出了多种改进形式以及研究现状和发展情况,并提出了未来可能的研究方向.     

粒子群优化算法

粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算法及其应用,并讨论将来可能的研究内容。     

一种随机粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析量子粒子群优化算法的基础上,提出了一种随机粒子群优化算法。该算法只有一个控制参数,搜索步长由一个随机变量的取值动态决定,通过合理设计控制参数的取值,实现对目标位置的跟踪。标准测试函数极值优化和聚类优化的实验结果表明,与量子粒子群和普通粒子群算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。     

群体智能优化算法

群体智能优化算法利用群体的优势,在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。介绍了两种群体智能算法模型:蚁群算法模型和粒子群算法模型,研究了两种算法的原理机制、基本模型、流程实现、改进思想和方法;通过仿真把蚁群算法与其他启发式算法的计算结果作对比,验证了蚁群算法具有很强的发现较好解的能力,不容易陷入局部最优;微粒群算法保留了基于种群的、并行的全局搜索策略,采用简单的速度-位移模型操作,在实际应用中取得了较高的成功率。     

群智能算法的研究进展

群智能是一种仿生自然界动物昆虫觅食筑巢行为的新兴演化计算技术。目前主要的群智能优化算法有蚁群算法、微粒群算法和人工鱼群算法。本文介绍了群智能算法的产生、发展和优点,并着力阐述了上述三种典型算法的基本原理,同时概述了各算法的应用现状,最后提出了算法将来有待研究的内容。     

群体智能算法及其在信息安全中的应用探索

由于其在解决复杂问题尤其是NP难问题上的优势,群体智能算法一经提出,就备受关注。在动物行为的启发下,目前已经设计出了包括蚁群、粒子群、蜂群、人工鱼群等一系列算法。同时,这些算法也已被广泛运用到金融管理、交通运输、信息科学、航天工程、航海领域等各个工程领域。本文则将重点探索群智能算法在网络空间安全方面的潜在应用。首先简单回顾了几种典型的群体智能算法,接着分析了它们在密码学、网络入侵检测等分支中的可能应用,希望能够借助这些最优算法解决网络空间安全方面的一些基础问题,特别是那些与复杂巨系统相关的问题。     

群集智能算法研究现状及进展

基于群集智能的算法研究,近年来受到了广泛的关注。本文讨论了群集智能的两种算法,蚁群智能与微粒群智能。分别阐述了它们的原理、基本算法及其一些改进算法。最后讨论了群集智能算法的一些应用实例以及它们的应用领域和未来的研究方向。     

群集智能算法研究现状及进展

基于群集智能的算法研究,近年来受到了广泛的关注.本文讨论了群集智能的两种算法,蚁群智能与微粒群智能.分别阐述了它们的原理、基本算法及其一些改进算法.最后讨论了群集智能算法的一些应用实例以及它们的应用领域和未来的研究方向.     

基于群体智能的算法研究

计算机技术不断发展,从而带动着算法技术不断更新,尤其是在模仿社会性动物的行为领域,产生了很多的智能算法。本文主要介绍当前几种热门研究的算法,阐述了其工作原理和特点,同时对其发展进行了展望。     

量子群智能优化算法综述

随着科学技术的不断发展,最优化理论及其衍生出的算法已经广泛应用于人们的日常工作与生活当中,现实世界中的很多问题都可以被描述为组合优化问题。群智能优化算法这些年来被证明在解决组合优化问题方面效果显著,将当下处于研究热点的量子计算概念引入群智能优化算法形成的量子群智能优化算法,为更好地解决组合优化问题提出了一个新的研究方向。在过去的二十多年里,许多量子群智能优化算法被不断开发出来,同时在此基础上进行了大量改进与应用。综述了量子蚁群算法、量子粒子群算法、量子人工鱼群算法、量子人工蜂群算法、量子布谷鸟搜索算法、量子混合蛙跳算法、量子萤火虫算法、量子蝙蝠算法等量子群智能优化算法,并对量子群智能优化算法面临的问题以及未来研究方向进行了深入探讨。     

群智能算法在气体源定位中的应用综述

近几年频繁发生的气体泄漏事件使得气体源定位成为了公共安全领域亟待解决的问题。气体源定位问题本质上可以转化为最优化问题,群智能算法作为一种高效的优化算法,为其提供了一个全新的解决方案。介绍了气体源定位问题的研究背景和研究现状;根据群智能算法在气体源定位中应用的研究思路和研究内容对具有代表性研究成果进行了分类综述和对比分析;对目前基于群智能算法的气体源定位研究中存在的问题和未来发展趋势进行了分析和展望,对气体源定位问题的进一步研究提供一定的参考作用。     

粒子群和蚁群融合算法的自主清洁机器人路径

为了克服粒子群算法和蚁群算法的缺陷,将改进的粒子群算法和蚁群算法进行融合,形成了PAAA算法,并将此算法应用于自主清洁机器人行为路径的仿真实验。结果表明：PAAA在求解性能上优于粒子群算法,在时间效率上优于蚁群算法。