仿生算法小结
仿生的知识点总结
仿生的知识点总结一、概述仿生学是研究生物学与工程学的交叉学科，旨在借鉴生物体的结构、功能和运作方式，开发新型材料、产品和技术，并将其应用到工程与医学领域中。
仿生学的发展不仅推动了科技创新，也为人类社会带来了众多改变和进步。
二、仿生学的原理1. 生物学基础仿生学的研究基础在于对生物体各种结构、生理功能和行为的深入研究。
通过对虫翼的微观结构、鸟类的飞行原理等的研究，我们可以更好地了解生物体的优秀特性，并将其运用到工程中。
2. 工程学原理仿生学也需要借鉴工程学的相关理论和技术，包括材料科学、机械设计、电子技术等方面的知识。
只有将生物学和工程学相结合，才能实现仿生学的目标。
三、仿生学的应用领域1. 新材料通过仿生学研究，我们可以开发出各种具有生物特性的新型材料，如仿生纤维、仿生涂料等，这些材料具有更好的耐磨、抗老化、防污等特性。
2. 仿生机器人仿生学在机器人领域的应用也十分广泛，例如仿生手臂、仿生足跟机器人等，这些机器人能够更好地适应复杂环境，完成各种任务。
3. 医学应用仿生学也在医学领域得到了广泛应用，例如仿生智能假肢、仿生心脏等，能够更有效地帮助身体有缺陷的人重获自由。
4. 建筑工程仿生学的理念也被应用于建筑工程领域，如仿生建筑设计、仿生节能系统等，能够实现更加高效的节能、环保效果。
5. 其他领域仿生学还可以应用到交通工具设计、飞行器技术、水下探测等方方面面，对现代社会的发展都具有深远的影响。
四、仿生学的发展趋势1. 多学科融合未来，随着科学技术的不断发展，仿生学将会更多地融合生物学、工程学、材料科学等多个领域的知识，发展出更加复杂、多功能的仿生产品和技术。
2. 智能化随着人工智能、机器学习等技术的发展，我们会看到更多智能仿生产品的出现，如具有自主学习能力的仿生机器人，能够不断自我优化。
3. 生态环保随着人类对环境保护意识的增强，未来仿生学也会更多地关注生态环保领域，开发具有自洁、自愈等特性的环保产品和技术。
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述仿生优化算法是由自然界中的生物行为和现象而启发而来的一类算法。
这些算法通过模拟生物的行为和机制来解决各种优化问题，包括搜索、分类、调度、规划等诸多领域。
本文将介绍几种典型的仿生优化算法，并对它们的基本原理、应用领域和特点进行综述。
一、遗传算法遗传算法是一种模拟达尔文进化论的方法而产生的一种求解最佳问题的技术。
它是由美国密歇根大学的研究人员 John Holland 提出的，主要模拟自然选择和遗传的思想。
遗传算法的基本概念是模拟进化过程，利用自然选择机制和遗传机制，通过逐代选择和交叉变异操作寻找解决问题的最优解。
具体的工作过程是这样的：建立一个初始种群，通过适应度函数来评价每个个体的优劣。
然后，根据适应度值概率选择一些个体作为父代，采用交叉和变异操作产生下一代。
经过多次迭代操作，最终从种群中找到最优的解。
遗传算法的特点是它具有很强的全局寻优能力和较好的鲁棒性，能有效避免落入局部最优解。
遗传算法广泛应用于组合优化、函数优化、调度问题、神经网络设计等众多领域。
二、粒子群优化算法粒子群优化算法是由美国卡尔弗利技术学院的 James Kennedy 和 Russell Eberhart 在1995年提出来的。
它是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟鸟群中鸟的行为和迁徙机制来寻找最优解。
粒子群优化算法的基本思想是通过不断调整搜索空间中各个解的位置和速度，来寻找最优解。
在每一代中，根据当前位置和速度，更新粒子的位置和速度，通过不断迁徙和调整，最终找到最优解。
粒子群优化算法的特点是具有较快的收敛速度和较好的局部搜索能力。
它通常用于解决连续优化、离散优化和多目标优化等问题，例如神经网络训练、模式识别、机器学习等领域。
三、人工蜂群算法人工蜂群算法是由意大利研究人员 Marco Dorigo 在2005年提出的一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法。
它是一种群智能算法，模拟蜜蜂在寻找食物和回巢过程中的行为和交流机制。
仿生设计知识点总结
仿生设计知识点总结引言仿生设计是一种源自生物学的设计方法，通过模仿自然界生物体的结构与功能，来解决人类自身工程技术领域中的问题。
仿生设计已经成为一项重要的交叉学科，融合了生物学、工程学、材料科学等多个学科的知识和技术，为我们带来了许多创新的设计理念与方法。
本文将对仿生设计的基本概念、发展历程、应用领域、关键技术等方面进行深入分析和总结，以期为读者提供系统全面的了解和认识。
一、仿生设计的基本概念1. 什么是仿生设计？仿生设计，顾名思义，是指从生物学中得到灵感的设计过程。
它是一种以生物体结构和功能为模板的设计方法，旨在通过模仿自然界中已经经过漫长演化而得到的有效解决方案，来解决人类在工程技术领域中遇到的问题。
仿生设计的本质是对自然的理解与模仿，以达到更高效率和更好效果的设计目的。
2. 仿生设计的特点是什么？（1）以生物体为蓝本：仿生设计的基本思想是通过生物体的结构、功能和适应性作为设计的灵感来源。
从而在解决问题时，能够更加贴近自然和有效率。
（2）跨学科综合：仿生设计是一种跨学科综合性的设计方法，融合了生物学、工程学、材料科学等多个学科的知识和技术，能够为解决复杂问题提供更加全面的视角和更加有效的方法。
（3）充分利用自然有效性：生物体经过漫长的演化过程，其结构与功能已经被自然界验证为相对有效的解决方案。
因此，仿生设计能够利用自然界已经验证有效的设计方案，减少设计过程中的试错。
二、仿生设计的发展历程1. 仿生设计的起源仿生设计的概念最早可以追溯到古希腊时期，古希腊哲学家亚里士多德对大自然的研究成果，以及古希腊建筑师和艺术家们对自然界的模仿、借鉴与创新。
此外，古代中国、古印度和古埃及等文明也都有着对自然的深刻观察与模仿，从而为后世的仿生设计提供了最早的参照点。
2. 仿生设计的发展历程（1）18世纪至19世纪：工业革命后，人类对自然界的模仿、借鉴和创新成为了一种重要的研究方向。
此时期出现了一大批对自然现象和生物体进行模仿的发明创造，如热能机的发明、模仿自然飞行器的造型等。
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述当前，随着科研技术和计算机技术的不断发展，越来越多的问题需要人类去寻求问题解决的方法和最佳优化方案。
此时，逐渐兴起的仿生优化算法成为了一个热门的研究领域。
仿生优化算法是通过自然界中的一些生物进化和优化机制来解决实际问题的一种方法。
现在已经涌现出了许多种不同的仿生优化算法，本文将综述几种常见的仿生优化算法。
1. 粒子群算法（PSO)粒子群算法是基于鸟群行为原理。
PSO算法利用模拟出群体中每一个颗粒的位置和速度所对应的机器程序来模拟出整个群体，然后由一个更新过程来改进当前代的性能。
PSO算法以最小化函数中的目标为基础，每个参数均可看做空间中的一维度，搜寻最佳情形就是目标搜索，在每次迭代过程中通过比较每个粒子的适应度，选择全局适应度最高的一个粒子作为全群体的最优适应度适应粒子，并结合每个粒子的历史最优适应度来跟新模型。
2. 模拟退火算法 (SA)模拟退火算法是模拟物理中固体物质冷却过程所产生的一种退火过程的策略。
将样本不断调整，产生代价函数的变化，并通知样本空间中的概率分布，其在样本空间中选取样本来更新历史最佳解或者是全局最佳解。
在未知是否合适的情况下，接受未知的样本和当前样本，以某种概率更新当前样本。
更新策略和粒子群（PSO）方法基本一致。
3. 人工蜂群算法（ABC）人工蜂群算法模拟了蜜蜂采蜜的过程。
蜜蜂可以记住先前的经验，以便更快地找到新的采蜜点。
该算法提出采用蜜蜂空间搜索的方式，进行目标搜索。
在每一次迭代过程中，通过将每个个体看做蜜蜂就可以形成一支人工蜂群。
由于蜜蜂探查会受到距离、食物数量、花朵的颜色、地形、熟练程度和运气等因素的影响，算法中引入一些扰动因素来优化搜索，增强搜索精度和稳定性。
人工免疫算法建立在免疫系统的发现和鉴别“自我”和“外来抗原”的基础上，以“抗体”为搜索代理，在目标空间中寻找全局最优解。
通过抗体的亲和度匹配，筛选出各种活化学位点，增强整个抗体人群的适应性和丰度，最后从中选择性地挑选出适应度高的个体作为最终答案。
小学科学仿生知识点总结
小学科学仿生知识点总结仿生学是一门研究生物界自然形态与功能的学科，通过模仿生物的形态、结构和功能，来解决现实世界中的问题。
在小学科学学习中，了解一些基本的仿生知识点不仅有助于拓宽视野，还能培养学生的观察、思考和解决问题的能力。
本文将对几个小学科学中的仿生知识点进行总结。
1. 翅膀的仿生设计很多动物都有翅膀，如鸟类、昆虫等。
它们的翅膀具有轻、薄、坚硬和具有弯曲变形等特点。
在人类的机械设计中，也有许多仿生翅膀的应用。
例如，飞机的机翼形状与鸟类的翅膀类似，都是为了减小阻力，提供升力。
2. 蜘蛛丝的仿生应用蜘蛛丝是一种天然的高分子复合材料，具有轻、坚韧和柔韧等特性。
科学家们通过研究蜘蛛丝的结构和特性，将其应用于工程领域。
例如，在建筑物的结构中，可以采用仿蜘蛛丝的材料，使得建筑更加坚固和耐久。
3. 蓖麻叶片的仿生设计蓖麻叶片是一种具有自清洁功能的植物叶片。
它的表面具有微结构，可以使水滴迅速滚落，清洁叶片表面的尘土和细菌。
在人类的科学研究中，借鉴了蓖麻叶片的仿生设计，开发出了一种超疏水材料，可以应用于自清洁涂层、防水材料等方面。
4. 蜜蜂的光线感应器蜜蜂具有一对复眼，可以感知光线的强度和方向。
人们通过研究蜜蜂的眼睛结构，开发出了一种仿生光线感应器。
这种感应器可以在模糊的环境下实现图像的获取，对于机器人和无人驾驶汽车等领域具有广泛的应用前景。
5. 鳞片的仿生设计鱼类、爬行动物等具有鳞片的动物，其表面的鳞片结构具有减阻和减摩特性。
借鉴了鳞片的仿生设计，科学家们开发出了一种减阻涂层，可以应用于飞机、汽车和船只等交通工具，减少空气或液体的阻力，提高运行效率。
6. 蚊子的吸血针和蛇的毒牙蚊子的吸血针和蛇的毒牙在形状和结构上都具有很好的设计。
这些结构可以钻入我们的皮肤或者注入毒液。
在医学领域，借鉴这些仿生结构，可以制造更加精确的手术器械，提高手术的准确性和安全性。
通过了解这些小学科学中的仿生知识点，不仅能够让学生在科学学习中得到启发，还能够培养他们的创新思维和问题解决能力。
仿生算法小结
PSO粒子群优化算法1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，由Eberhart博士和kennedy博士发明。
源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化工具。
系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。
但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。
而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
详细的步骤以后的章节介绍同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。
目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域2. 背景: 人工生命"人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统. 人工生命包括两方面的内容1. 研究如何利用计算技术研究生物现象2. 研究如何利用生物技术研究计算问题我们现在关注的是第二部分的内容. 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧. 例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的.现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是, 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为. 也可称做"群智能"(swarm intelligence). 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为例如floys 和boids, 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律, 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计.在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法. 蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization). 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟. 已经成功运用在很多离散优化问题上.粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟. 最初设想是模拟鸟群觅食的过程. 但后来发现PSO是一种很好的优化工具.3. 算法介绍如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述仿生优化算法（Bio-inspired optimization algorithm）是一类基于生物系统中某些行为特征或机理的优化算法。
这些算法通过模拟生物个体、种群或进化过程来解决各种优化问题。
以下将对几种常见的仿生优化算法进行综述。
1. 遗传算法（Genetic Algorithm）是仿生优化算法中最为经典的一种。
它受到遗传学理论中的基因、染色体、遗传交叉和变异等概念的启发。
遗传算法通过对候选解进行不断的遗传操作，如选择、交叉和变异，逐步优化解的质量。
它适用于多维、多目标和非线性优化问题。
2. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种群体智能算法，受到鸟群、鱼群等群体行为的启发。
PSO算法通过模拟粒子在解空间中的搜索和信息交流过程来优化解。
每个粒子代表一个可能的解，并根据自身和群体的历史最优解进行位置调整。
PSO算法具有收敛速度快和易于实现的特点，适用于连续优化问题。
3. 蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种仿生优化算法，受到蚂蚁在寻找食物和回家路径选择行为的启发。
ACO算法通过模拟蚂蚁在解空间中的搜索、信息素的跟踪和更新过程来优化解。
每只蚂蚁通过选择路径上的信息素浓度来决定下一步的移动方向。
蚁群算法适用于组合优化问题和离散优化问题。
4. 免疫优化算法（Immune Optimization Algorithm，简称IOA）是一种仿生优化算法，受到免疫系统中的免疫机制和抗体选择过程的启发。
IOA算法通过模拟抗体的生成和选择过程来优化解。
每个解表示一个抗体，根据解的适应度和相似度选择和改进解。
免疫优化算法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述近年来，仿生优化算法在解决复杂问题上展现出了强大的能力，成为了一种受欢迎的优化算法。
仿生优化算法是通过对自然界中生物行为的模拟来解决问题，其主要思想是通过模拟自然界中生物的进化和生存策略来求解优化问题。
在实际应用中，仿生优化算法不仅在工程领域得到了广泛应用，也在物流、计划、生物医学等领域取得了显著的成果。
本文将就几种常见的仿生优化算法进行综述，分别介绍其原理、特点以及应用情况。
1. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群的群体行为。
PSO算法的基本思想是通过多个个体之间的合作和信息共享来搜索最优解。
在PSO算法中，每个个体被称为粒子，粒子之间通过调整自己的位置和速度来不断迭代搜索最优解。
PSO算法简单易实现，在解决非线性、非光滑和多峰优化问题上表现出了良好的性能。
PSO算法的应用非常广泛，例如在无线传感器网络的节点定位、模式识别、神经网络训练等方面都取得了显著成果。
PSO算法也被用于解决工程结构优化、电力系统优化、无人机路径规划等实际问题。
2. 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟生物的遗传、交叉和变异等操作来不断搜索最优解。
在遗传算法中，每个个体被表示为一条染色体，通过遗传操作不断进化，直到找到最优解为止。
遗传算法具有较强的全局搜索能力，能够在复杂的搜索空间中找到良好的解。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物过程的优化算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素、选择路径和更新信息素浓度等行为来搜索最优解。
蚁群算法具有较强的自适应性和鲁棒性，能够适用于复杂的离散优化问题。
蚁群算法在路径规划、组合优化、网络优化等领域取得了重要成果，例如在旅行商问题、车辆路径规划、通信网络优化等方面都取得了显著的效果。
蚁群算法也被应用于解决实际的工程问题，例如航空航天、电路布线、城市规划等方面。
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PSO粒子群优化算法1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，由Eberhart博士和kennedy博士发明。
源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化工具。
系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。
但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。
而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
详细的步骤以后的章节介绍同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。
目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域2. 背景: 人工生命"人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统. 人工生命包括两方面的内容1. 研究如何利用计算技术研究生物现象2. 研究如何利用生物技术研究计算问题我们现在关注的是第二部分的内容. 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧. 例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的.现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是, 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为. 也可称做"群智能"(swarm intelligence). 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为例如floys 和boids, 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律, 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计.在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法. 蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization). 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟. 已经成功运用在很多离散优化问题上.粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟. 最初设想是模拟鸟群觅食的过程. 但后来发现PSO是一种很好的优化工具.3. 算法介绍如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。
设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。
在这个区域里只有一块食物。
所有的鸟都不知道食物在那里。
但是他们知道当前的位置离食物还有多远。
那么找到食物的最优策略是什么呢。
最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。
PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。
PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。
我们称之为“粒子”。
所有的例子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。
然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索PSO 初始化为一群随机粒子(随机解)。
然后通过叠代找到最优解。
在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己。
第一个就是粒子本身所找到的最优解。
这个解叫做个体极值pBest. 另一个极值是整个种群目前找到的最优解。
这个极值是全局极值gBest。
另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。
程序的伪代码如下For each particle____Initialize particleENDDo____For each particle________Calculate fitness value________If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history____________set current value as the new pBest____End____Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gBest____For each particle________Calculate particle velocity according equation (a)________Update particle position according equation (b)____EndWhile maximum iterations or minimum error criteria is not attained在每一维粒子的速度都会被限制在一个最大速度Vmax，如果某一维更新后的速度超过用户设定的Vmax，那么这一维的速度就被限定为Vmax4. 遗传算法和PSO 的比较大多数演化计算技术都是用同样的过程1. 种群随机初始化2. 对种群内的每一个个体计算适应值(fitness value).适应值与最优解的距离直接有关3. 种群根据适应值进行复制4. 如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤2从以上步骤，我们可以看到PSO和GA有很多共同之处。
两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。
两个系统都不是保证一定找到最优解但是，PSO 没有遗传操作如交叉(crossover)和变异(mutation). 而是根据自己的速度来决定搜索。
粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。
与遗传算法比较, PSO 的信息共享机制是很不同的. 在遗传算法中，染色体(chromosomes) 互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动. 在PSO中, 只有gBest (or lBest) 给出信息给其他的粒子，这是单向的信息流动. 整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程. 与遗传算法比较, 在大多数的情况下，所有的粒子可能更快的收敛于最优解5. 人工神经网络和PSO人工神经网络(ANN)是模拟大脑分析过程的简单数学模型，反向转播算法是最流行的神经网络训练算法。
进来也有很多研究开始利用演化计算(evolutionary computation)技术来研究人工神经网络的各个方面。
演化计算可以用来研究神经网络的三个方面：网络连接权重，网络结构(网络拓扑结构，传递函数)，网络学习算法。
不过大多数这方面的工作都集中在网络连接权重，和网络拓扑结构上。
在GA中，网络权重和/或拓扑结构一般编码为染色体(Chromosome)，适应函数(fitness function)的选择一般根据研究目的确定。
例如在分类问题中，错误分类的比率可以用来作为适应值演化计算的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子例如不可导的节点传递函数或者没有梯度信息存在。
但是缺点在于：在某些问题上性能并不是特别好。
2. 网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦最近已经有一些利用PSO来代替反向传播算法来训练神经网络的论文。
研究表明PSO 是一种很有潜力的神经网络算法。
PSO速度比较快而且可以得到比较好的结果。
而且还没有遗传算法碰到的问题这里用一个简单的例子说明PSO训练神经网络的过程。
这个例子使用分类问题的基准函数(Benchmark function)IRIS数据集。
(Iris 是一种鸢尾属植物) 在数据记录中，每组数据包含Iris 花的四种属性：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，和花瓣宽度，三种不同的花各有50组数据. 这样总共有150组数据或模式。
我们用3层的神经网络来做分类。
现在有四个输入和三个输出。
所以神经网络的输入层有4个节点，输出层有3个节点我们也可以动态调节隐含层节点的数目，不过这里我们假定隐含层有6个节点。
我们也可以训练神经网络中其他的参数。
不过这里我们只是来确定网络权重。
粒子就表示神经网络的一组权重，应该是4*6+6*3=42个参数。
权重的范围设定为[-100，100] (这只是一个例子，在实际情况中可能需要试验调整).在完成编码以后，我们需要确定适应函数。
对于分类问题，我们把所有的数据送入神经网络，网络的权重有粒子的参数决定。
然后记录所有的错误分类的数目作为那个粒子的适应值。
现在我们就利用PSO来训练神经网络来获得尽可能低的错误分类数目。
PSO本身并没有很多的参数需要调整。
所以在实验中只需要调整隐含层的节点数目和权重的范围以取得较好的分类效果。
6. PSO的参数设置从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤: 问题解的编码和适应度函数PSO的一个优势就是采用实数编码, 不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解, 粒子可以直接编码为(x1, x2, x3), 而适应度函数就是f(x). 接着我们就可以利用前面的过程去寻优.这个寻优过程是一个叠代过程, 中止条件一般为设置为达到最大循环数或者最小错误PSO中并没有许多需要调节的参数,下面列出了这些参数以及经验设置粒子数: 一般取20 –40. 其实对于大部分的问题10个粒子已经足够可以取得好的结果, 不过对于比较难的问题或者特定类别的问题, 粒子数可以取到100 或200粒子的长度: 这是由优化问题决定, 就是问题解的长度粒子的范围: 由优化问题决定,每一维可是设定不同的范围Vmax: 最大速度,决定粒子在一个循环中最大的移动距离,通常设定为粒子的范围宽度,例如上面的例子里,粒子(x1, x2, x3) x1 属于[-10, 10], 那么Vmax 的大小就是20学习因子: c1 和c2 通常等于2. 不过在文献中也有其他的取值. 但是一般c1 等于c2 并且范围在0和4之间中止条件: 最大循环数以及最小错误要求. 例如, 在上面的神经网络训练例子中, 最小错误可以设定为1个错误分类, 最大循环设定为2000, 这个中止条件由具体的问题确定.全局PSO和局部PSO: 我们介绍了两种版本的粒子群优化算法: 全局版和局部版. 前者速度快不过有时会陷入局部最优. 后者收敛速度慢一点不过很难陷入局部最优. 在实际应用中, 可以先用全局PSO找到大致的结果,再有局部PSO进行搜索.另外的一个参数是惯性权重, 由Shi 和Eberhart提出, 有兴趣的可以参考他们1998年的论文(题目: A modified particle swarm optimizer)蚁群算法简介：蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。
它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。