新颖群智能算法合集

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新颖群智能算法合集

详 情 说 明

群智能算法是一类受自然界群体行为启发的优化算法，这类算法通过模拟生物群体的协作与竞争机制来解决复杂的优化问题。以下是几种典型的新型群智能算法：

烟花算法(FWA) 模拟烟花爆炸时火花四散的现象，通过爆炸算子产生新解，利用高斯变异增加多样性。算法具有优秀的局部搜索能力，适合高维优化问题。

灰狼优化算法(GWO) 灵感来源于灰狼群体的等级制度和狩猎行为，通过模拟α、β、δ狼的领导机制来更新个体位置。算法参数少且收敛速度快。

鲸鱼优化算法(WOA) 模仿座头鲸的泡泡网捕猎策略，包含环绕猎物、气泡攻击和随机搜索三个阶段。在连续优化问题上表现优异。

布谷鸟搜索算法(CS) 基于布谷鸟的巢寄生繁殖行为，通过莱维飞行实现全局搜索，配合淘汰机制保持种群质量。特别适合组合优化问题。

这些算法都属于元启发式优化方法，具有无需梯度信息、适应性强等特点。在实际应用中，算法性能会随问题特性而变化，通常需要针对具体场景进行参数调整或混合改进。现代研究趋势包括多目标优化版本、混合算法设计以及并行化实现等方向。