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浅谈几种智能优化算法智能优化算法是一类通过模拟自然界中生物和群体行为来解决优化问题的算法。
这类算法通常具备全局能力和对复杂问题的适应性，已经在各个领域取得了广泛的应用。
本文将对几种常用的智能优化算法进行简要介绍，包括遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法。
首先是遗传算法(Genetic Algorithm, GA)。
遗传算法是模拟生物进化和遗传的优化算法。
在遗传算法中，问题的解被表示为一组基因，通过交叉、变异和选择等操作进行优化。
交叉操作模拟生物的基因组合，变异操作模拟基因的突变，而选择操作则根据适应度函数来选择生存下来的个体。
遗传算法具有全局能力和对多模态问题的适应性，应用广泛。
但是，遗传算法的计算复杂度相对较高，需要大量的计算资源。
接下来是粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。
粒子群优化算法通过模拟鸟群或鱼群等集体行为来进行。
在粒子群优化算法中，问题的解被表示为一群粒子，每个粒子都有自己的位置和速度。
粒子不断根据自身位置和速度调整，同时通过与邻近粒子交换信息来进行优化。
最终，粒子群会在空间中寻找到最优解。
粒子群优化算法具有较好的全局能力和对约束问题的适应性，计算效率也较高。
最后是蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)。
蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
在蚁群算法中，问题的解表示为蚁群在空间中的路径。
每只蚂蚁都会根据自身的信息素和相邻蚂蚁释放的信息素来选择行动方向，并根据路径上的信息素水平进行跟新。
蚁群算法通过信息素的正反馈和挥发来实现自适应的过程，最终蚂蚁会找到一条较优的路径。
蚁群算法具有强大的全局能力和对动态环境的适应性，但是算法的收敛速度较慢。
综上所述，遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法是几种常用的智能优化算法。
这些算法通过模拟自然界中的生物和群体行为，在求解复杂优化问题时展现了良好的性能和效果。
不同的算法适用于不同类型的问题，选择合适的算法是优化过程中的关键。
一种优化的细菌觅食算法用以解决全局最优化问题中北大学机械工程与自动化学院任佳星黄晋英［摘要］细菌觅食算法是一种新的智能计算方法，已经被用于解决最优化问题。
本文将遗传算法中的交叉，变异操作引入到细菌觅食算法中，加速优化进程，并用于解决函数全局优化问题。
先利用测试函数对算法的性能进行了研究，再将该算法对比遗传算法求解测试函数的全局最优值。
仿真结果说明，优化后的细菌觅食算法非常有效，能很好解决全局优化问题。
［关键词］细菌觅食算法遗传算法全局最优作者简介：任佳星（1985-），男，硕士研究生，主要研究方向为智能车辆控制；黄晋英（1971-），女，教授，博士生导师，主要研究方向为动态测试，故障诊断，动力学分析与智能车辆控制等。
0.概述近些年来对群体智能算法的研究提高了学习和收敛速度，但是对某些问题，一些算法经常陷于局部最优或次优。
作为新兴的智能算法细菌觅食算法已经用来解决最优化问题。
由于该算法在解决最优化问题过程中收敛速度不够快，所以需要进一步进行优化和改进。
细菌觅食算法（Baeterial foraging algorithm ，BFA)是新兴的进化算法，也是一种全局随机搜索算法。
此算法是由Passino 于2002年结合细菌趋药性、群体感应机制和细菌繁殖以及消除——驱散特性，提出的一种用于函数优化的新型群体智能算法。
本文提出将遗传算法中的交叉和变异操作引入到细菌觅食算法中，优化的细菌觅食算法（BF-GA ）混合了遗传算法与细菌觅食算法的优点，加速了优化求解的过程，并对比遗传算法说明细菌觅食算法的收敛速度。
1.细菌觅食算法细菌觅食算法模拟了大肠杆菌在人体肠道内寻找营养源的行为，是一种全局随机搜索算法。
在该算法中，细菌通过趋化、复制以及消除-驱散三部分操作找到函数值最优的位置。
下面是三大操作的介绍：1.1趋化细菌往富养区域移动称为趋化运动。
在细菌觅食的过程中有两种运动方式，翻转运动与直向运动。
细菌觅食算法的趋化步骤模拟细菌的运动方式。
基于自适应进化策略的人工蜂群优化算法张强;李盼池;王梅【摘要】提出一种自适应进化策略的人工蜂群优化算法来提高基本人工蜂群优化算法的性能.算法中每个引领蜂拥有4种进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定引领蜂个体的进化行为,并通过多策略进化概率变异方式来提升个体寻优速度或避免陷入局部最优解.典型高维复杂函数测试表明,该算法具有很好的收敛精度和计算速度.【期刊名称】《电子科技大学学报》【年(卷),期】2019(048)004【总页数】7页(P560-566)【关键词】人工蜂群算法;进化策略;极限学习机;优化;上限置信区间【作者】张强;李盼池;王梅【作者单位】东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆 163318;东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆 163318;东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆 163318【正文语种】中文【中图分类】TP3122005年，人工蜂群算法[1] (artificial bee colony algorithm, ABC)被提出用来解决函数优化问题。
其原理是模拟蜜蜂的采蜜机制，通过不同分工的蜂群相互协作完成进化搜索工作，具有操作简单、设置参数少、收敛速度快等优点。
从最初的解决非线性函数优化问题，逐步发展到神经网络优化[2]、特征选择[3]、生产调度[4]、多目标优化[5]和聚类分析[6]等领域。
但是ABC也存在早熟收敛、陷入局部最优解的问题。
为提高其性能，许多学者提出了改进版本，主要体现在种群多样性[7]、群体拓扑结构[8]、参数选择[9]、进化策略改进[10-13]、与其他智能算法融合方面[14-15]。
文献[10]受粒子群算法启发，将全局最优解引入到个体进化公式中，并通过一个随机数控制全局最优解的影响程度。
文献[11]将差分进化算法的DE/best/1变异策略引入到个体进化公式中，并构建了一个历史最优解存放池，随机从池里取出一个个体作为best来产生新个体。
