几种仿生优化算法的比较研究
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。
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。
多参仿生机械手的结构设计原理与性能优化方法
多参仿生机械手的结构设计原理与性能优化方法多参仿生机械手作为一种新型的机械手，通过模仿生物的运动原理和结构特性，实现了更加灵活和精准的动作执行能力。
其结构设计原理和性能优化方法是实现其高效运行和优质输出的关键。
一、结构设计原理1. 双关节结构多参仿生机械手采用双关节结构，即在手指的基部和中段都设置了相应的关节。
这样的设计原理能够使机械手具备更大的灵活性和自由度，能够更好地模拟人类手指的运动能力。
同时，双关节结构能够使机械手在进行细致动作时更加稳定。
2. 弹性传感器在多参仿生机械手的指尖和关节处安装弹性传感器，能够感知外界的力量和压力，实现精准的力量控制。
这种弹性传感器能够模拟人类手指的触觉感应能力，提高机械手的操作精确度和灵敏度。
3. 合理的驱动系统多参仿生机械手的驱动系统设计是结构设计中的关键环节。
合理的驱动系统能够实现机械手的快速反应和高效运行。
常用的驱动系统包括液压驱动、气动驱动和电动驱动等。
在选择驱动系统时，要考虑到机械手的工作环境、负载要求和成本等因素，以寻找最合适的驱动方式。
二、性能优化方法1. 模拟生物力学多参仿生机械手在性能优化中可以借鉴生物的力学特性，从而提高机械手的稳定性和承重能力。
例如，可以模拟人类手指的肌肉结构和弹性组织，通过合理的材料选择和结构设计，增强机械手的柔韧性和适应性。
2. 优化控制算法多参仿生机械手的性能优化还包括优化控制算法，以实现更加准确和精确的动作执行。
针对机械手的不同任务需求，可以采用不同的控制算法，例如PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法等。
通过优化控制算法，可以提高机械手的反应速度和动作精度。
3. 仿真与优化在多参仿生机械手的设计过程中，可以采用仿真和优化的方法，通过计算机模拟和优化算法，对机械手的结构和性能进行预测和改进。
通过不断优化设计方案，可以提高机械手的工作效率和性能指标。
4. 适应不同任务需求多参仿生机械手的性能优化还需要考虑适应不同任务需求的能力。
仿生机器人设计思路及优化算法开发
仿生机器人设计思路及优化算法开发近年来，随着科技的快速发展和人们对机器人应用的需求不断增加，仿生机器人设计思路及优化算法开发成为了一个备受关注的课题。
仿生机器人是通过模仿生物的形态结构、运动和行为特征来设计和制造的机器人系统，它具有良好的适应能力和高效的执行能力，能够在复杂和恶劣的环境中执行任务。
一、仿生机器人设计思路1. 生物学信息采集：仿生机器人设计的首要任务是对生物体进行研究和信息采集。
通过观察和分析生物的结构和行为，可以获取到丰富的生物学数据，为机器人的设计提供参考。
2. 结构设计：仿生机器人的结构设计要尽可能模仿生物的外形和骨骼结构，使其具备生物体相似的力学性能和稳定性。
例如，仿生鱼类机器人使用鱼类的体态和尾鳍结构，使得机器人在水中能够自然地游动。
3. 动力系统：仿生机器人的动力系统需要根据生物体的运动方式来进行设计。
可以采用类似肌肉的伸缩组件或智能液压系统，实现机器人的灵活运动和力量传递。
4. 传感器：仿生机器人需要配备与生物体相似的感知系统。
例如，仿生眼睛可以通过模拟人眼的结构和工作原理来实现对光线的感知和图像识别。
5. 控制系统：仿生机器人的控制系统需要根据生物体的神经系统和运动控制方法进行设计。
可以采用神经网络算法和机器学习技术，对机器人的感知和执行进行智能化控制。
二、优化算法开发1. 进化算法：仿生机器人的优化算法开发可以借鉴进化生物学中的遗传算法，通过模拟自然界的进化过程来优化机器人的结构和控制系统。
进化算法能够为机器人提供全局最优的解决方案，并且具有较强的鲁棒性和适应性。
2. 粒子群算法：粒子群算法是一种模拟鸟类群体活动的优化算法，它通过模拟粒子在搜索空间中的移动和交互来寻找最优解。
在仿生机器人的优化中，粒子群算法可以用于优化机器人的路径规划和运动控制。
3. 蚁群算法：仿生机器人的行为规划和路径规划可以借鉴蚁群算法的思想。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物和传递信息的行为来寻找最优路径。
仿生机器人技术的控制算法和应用示例
仿生机器人技术的控制算法和应用示例在现代科技的不断发展和创新中，仿生机器人技术已经成为一个备受关注的领域。
仿生机器人技术的控制算法和应用示例是其中的核心内容，它们对于设计和制造能够模拟生物行为的机器人具有重要作用。
本文将介绍仿生机器人技术的控制算法和一些应用示例，以展示其在现实生活中的潜力。
一、仿生机器人技术的控制算法1. 生物启发算法生物启发算法是仿生机器人技术中常用的一种控制算法。
这种算法通过模拟生物的行为和演化过程，设计出了一些高效的控制策略。
例如，蚁群算法模拟了蚂蚁的觅食行为，通过多个个体的协作，实现了搜索和路径规划的优化。
而遗传算法则是通过模拟生物的遗传和进化过程，通过选择、变异和适应度评估等步骤来优化控制策略。
这些生物启发算法在仿生机器人技术中有着广泛的应用。
2. 环境感知算法环境感知算法是指机器人通过感知周围环境的信息，以实现自主决策和行动的过程。
在仿生机器人技术中，环境感知算法起到了至关重要的作用。
例如，机器人可以通过激光雷达、摄像头和红外传感器等设备，获取周围环境的信息，包括障碍物的位置、形状和距离等。
基于这些信息，机器人可以进行路径规划、避障和目标追踪等任务。
3. 运动控制算法运动控制算法是指控制机器人实现特定运动的算法。
在仿生机器人技术中，人们希望机器人能够模拟生物的运动方式，例如行走、跳跃和飞行等。
为了实现这些运动，需要设计高效的控制算法。
例如，对于仿生机器人的步态控制，可以使用循环神经网络或者强化学习等方法，通过调整关节的角度和步长，实现稳定和高效的运动。
二、仿生机器人技术的应用示例1. 仿生机器人助老服务随着人口老龄化的加剧，机器人在老年人服务领域的应用越来越受到关注。
仿生机器人技术可以使机器人更好地适应老年人的需求和环境。
例如，仿生机器人可以通过环境感知算法获取老年人周围的信息，根据老年人的生理和心理状态，提供个性化的陪伴和照料服务。
同时，仿生机器人的表情和语音识别功能可以使其和老年人进行更加自然和亲密的交流。
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述随着人工智能和机器学习领域的发展，优化算法在解决各种问题中扮演着重要角色。
而仿生优化算法是众多优化算法之一，其灵感来源于自然界中各种生物的生存策略。
本文将对几种常见的仿生优化算法进行综述。
1. 遗传算法遗传算法是基于遗传学和进化论理论的优化算法。
该算法利用自然选择、交叉和突变等操作作为主要算子来生成优化解。
该算法适用于那些没有显式数学模型或复杂的非线性目标函数的情况。
遗传算法已被广泛应用于组合优化，函数优化，机器学习等领域。
2. 粒子群优化算法粒子群优化算法仿照鸟群和鱼群等天然集体行为的方式来搜索最优解。
每个粒子表示一个潜在的优化解，并在搜索空间中移动。
每个粒子的移动速度和方向通过当前的最优解和群体最优解来确定。
该算法在连续优化、非线性问题、复杂约束问题中表现出了很好的性能。
3. 人工鱼群算法人工鱼群算法是一种基于鱼群行为的优化算法。
算法中包含一个鱼群，每个鱼代表一个解，并通过寻找食物来更新其位置。
在搜索过程中，鱼可以根据当前的环境和周围鱼的行为来调整其移动方向。
该算法可以应用于连续优化、离散优化和多目标优化等问题中。
4. 蚁群算法蚁群算法模拟了蚂蚁寻找食物的行为。
在该算法中，每个蚂蚁的行为对整个群体的行为有影响。
蚂蚁会通过移动、放置信息素和蒸发信息素等方式在搜索空间中寻找最优解。
该算法已被成功应用于组合优化、连续优化和离散优化等问题中。
5. 免疫算法免疫算法是一种基于生物免疫的优化算法。
该算法包括抗体和克隆算法。
抗体代表优化解，而克隆算法用于生成新的解。
克隆算法通常会在好的解附近产生更多的解，以加速搜索过程。
该算法已被广泛应用于组合优化、连续优化和多目标优化等领域。
总之，各种仿生优化算法都有不同的优势和适用范围。
在实际应用中，我们可以根据问题特点选择适宜的算法来解决问题。
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。
多种仿生优化算法的特点
多种仿生优化算法的特点（1）蚁群算法蚁群算法利用信息正反馈机制，在一定程度上可以加快算法的求解性能，同时算法通过个体之间不断的进行信息交流，有利于朝着更优解的方向进行。
尽管单个蚁群个体容易陷入局部最优，但通过多个蚁群之间信息的共享，能帮助蚁群在解空间中进行探索，从而避免陷入局部最优。
基本蚁群算法搜索时间长，而且容易出现停滞。
由于蚁群算法在求解的过程中，每只蚂蚁在选择下一步移动的方向时，需要计算当前可选方向集合的转移概率，特别是当求解问题的规模较大时，这种缺陷表现得更为明显。
同时，由于正反馈机制的影响，使得蚁群容易集中选择几条信息素浓度较高的路径，而忽略其他路径，使算法陷入局部最优解。
其次，算法的收敛性能对初始化参数的设置比较敏感。
（2）遗传算法遗传算法以决策变量的编码作为运算对象，借鉴了生物学中染色体和基因等概念，通过模拟自然界中生物的遗传和进化等机理，应用遗传操作求解无数值概念或很难有数值概念的优化问题。
遗传算法是基于个体适应度来进行概率选择操作的，从而是搜索过程表现出较大的灵活性。
遗传算法中的个体重要技术采用交叉算子，而交叉算子是遗传算法所强调的关键技术，它是遗传算法产生新个体的主要方法，也是遗传算法区别于其它仿生优化算法的一个主要不同之处。
遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化，而不针对参数本身进行，从而保证算法不受函数约束条件的限制。
搜索过程从问题解的一个集合开始，而不是单个个体，具有隐含并行搜索特性，大大减少算法陷入局部最优解最小的可能性。
遗传算法的主要缺点是对于结构复杂的组合优化问题，搜索空间大，搜索时间比较长，往往会出现早熟收敛的情况。
对初始种群很敏感，初始种群的选择常常直接影响解的质量和算法效率。
（3）微粒子群算法微粒子群算法是一种原型相当简单的启发式算法、与其他仿生优化算法相比，算法原理简单、参数较少、容易实现。
其次微粒子群算法对种群大小不十分敏感，即使种群数目下降其性能也不会受到太大的影响。
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蚁群算法最初被用于解决经典的对称旅行商问题
( STSP) ,取得了满意的效果 。人工蚂蚁在城市之间按
照一定的规则转移 ,遍历完所有的城市即得到一个解 。
具体的执行过程为 : 在 n 个城市随机地放置 m 只蚂
蚁 ,记录下出发点 ,开始时所有路径上的信息素数量相
同 。每只蚂蚁根据路径上的保留信息独立地选择下一
0 引 言
在计算机科学 、自动化 、管理和工程技术等领域里 人们经常会碰到组合优化问题 ,其中的很多问题如旅 行商 问 题 ( TSP) , 指 派 问 题 ( QAP) , 车 间 作 业 调 度 (J SP) 等都已被证明是 NP 完全问题 。用传统的单纯 形法或非线性规划这些基于数学的优化方法解决此类 问题时 ,计算时间随着问题规模的增大呈指数级延长 , 且要求目标函数有较严格的数学特性 ,这大大限制了 其应用的范围 。为了克服这些困难 ,科学家们从生物 系统的进化和自适应性现象得到灵感 ,提出了一些以 搜索近优解为目标的仿生优化算法 。
仿生优化算法是一类模拟自然生物进化或者群体 社会行为的随机搜索方法的统称 。自从 20 世纪 70 年
收稿日期 :2009 - 07 - 20 ;修回日期 :2009 - 10 - 19 基金项目 :广东省自然科学基金项目 (8151063101000040) 作者简介 :熊伟平 (1983 - ) ,男 ,江西赣州人 ,硕士研究生 ,研究方向 为分布式计算 、智能优化算法 ;曾碧卿 ,博士 ,副教授 ,研究方向为分 布式处理 、P2 P 计算 、并行 I/ O 。
蚁算法 ,是意大利学者 Dorigo M 等人在 1991 年提出
的一 种 模 拟 蚂 蚁 群 体 觅 食 行 为 方 式 的 仿 生 优 化 算
法[4] 。当蚂蚁在寻找食物时 ,每个走动的蚂蚁都会在
其经过的路径上分泌一种叫做信息素 ( Pheromone) 的
化学物质 ,而且能感知这种物质的存在及其浓度 。每
传统遗传算法的基本流程可描述为 :
Step1 初始化 。随机地产生 M 个解 ,作为初始种
群。
Step2 根据设计的适应度函数 ,计算种群中每个个
体的适应值 。如果算法收敛或者达到最大迭代代数 ,
则输出最佳个体及最优解 ,结束计算 。否则转 Step3 。
Step3 按照适应值和选择策略 ,选择出用于繁殖下
一代的个体 ,适应值高的个体被选中的概率也高 。
Step4 按照指定的交叉率和交叉方法 ,对种群执行
交叉运算 。
Step5 按照指定的变异率和变异方法 ,对种群执行
变异运算 。
Step6 经过选择 、交叉 、变异后 ,产生了下一代的种
群 ,转 Step2 。
1. 2 蚁群算法
蚁群算法 (Ant Colony Optimization ,ACO) ,又称蚂
基本的遗传算法包括 4 个要素 :编码机制 、适应度 函数 、选择策略 、遗传算子 。下面对其分别作简要说 明。
(1) 编码机制 。 用遗传算法求解之前 ,首先要对问题进行建模 ,将 解空间进行编码 ,把每个解编码成字符串的形式 ,称为 染色体 。整个算法就是对染色体或其部分实施各种操 作 。最常用的编码机制有二进制编码和实数编码 。 (2) 适应度函数 。 适应度函数用来评估种群中每个个体对其生存环 境的适应能力 。它是进化过程中个体选择的重要依 据 ,将直接影响遗传算法的收敛性和解的质量 。适应 度函数基本上依据优化的目标函数来确定 ,且要求适 应值为非负 ,适应值越大表示其对环境的适应能力越 强。 (3) 选择策略 。 借鉴自然进化理论中适者生存的思想 ,在每一代 群体里使适应度高的个体有更大的概率被选择用来繁 殖后代 ,保证优良基因遗传给下一代个体 。通常采用 按比例的适应度分配方法 ,即若种群规模为 M ,个体 i 的适应 值 为 f i , 则 该 个 体 被 选 择 的 概 率 即 为 Pi =
市 i 和 j 之间的信息素数量根据公式 (2) 和 (3) 的全局
调整规则作更新 :
τij ( t + n) = (1 - ρ) ·τij ( t) + Δτij
( 2)
m
∑ Δτij =
Δτkij
( 3)
k =1
其中 ,ρ表示信息素的挥发系数 , 作用是防止信息
代产生第一个仿生优化算法 ———遗传算法以来 ,越来 越多的研究者投身其中 ,又先后提出了蚁群算法 、微粒 群算法 、捕食搜索算法 、人工鱼群算法 、混合蛙跳算法 等一系列仿生算法 。由于这些算法求解时不依赖于梯 度信息 ,其应用范围较广 ,在许多传统方法难以解决的 大规模复杂问题中都已体现出了优异的性能 。因此 , 它们的出现为 NP 完全的组合优化问题求解提供了一 条全新的途径 ,并作为新兴的演化计算方法已越来越 受到国内外研究者的关注[1] 。
第
20 卷 第 3 2010 年 3 月
期
COM PU
计算机技术与
TER TECHNOLO GY AND
发展
DEV ELOPM
EN
T
VMola.r2.0 2N0o10. 3
几种仿生优化算法的比较研究
熊伟平 ,曾碧卿
(华南师范大学 计算机学院 ,广东 广州 510631)
Abstract :Bionic optimization algorit hms are stochastic search met hods t hat mimic t he metaphor of natural biological evolution or t he social behavior of species. They are widely used independent of gradient ,so t hey are suitable to solve large scale complicated optimization prob2 lems which are hard to be solved in traditional met hods. First expatiates basic ideas and process realization of t hree classic bionic optimiza2 tion algorit hms :genetic algorit hm ,ant colony optimization ,and shuffled frog - leaping algorit hm. Then t heir similarities and differences are discussed. Finally ,future research directions are pointed out . Some improved ideas have t heoretical significance and practical value as to relative works. Key words :bionic optimization ;genetic algorit hm ;ant colony optimization ;shuffled frog - leaping algorit hm
个城市 。在 t 时刻蚂蚁 k 从城市 i 按照下面的概率公式
转移到城市 j :
Pkij ( j) =
∑k
[τij (
∈allowed
t) ]α[ηij
[τik ( t)
k
]β ]α[ηik
]β
,
若
j
∈allo wed k
0 ,否则
(1)
其中 ,τij ( t) 表示 t 时刻城市 i 和 j 之间的信息素数 量 ;ηij 是路径的启发信息 ,表示城市 i 转移到 j 的期望 程度 , 通常取为城市 i 和 j 之间的距离 dij 的倒数 , 即ηij = 1/ dij ;α是信息启发式因子 ,β是期望启发式因子 ,
· 1 0 · 计算机技术与发展 第 20 卷
及其在工业工程 、人工智能 、生物工程 、自动控制等各 个领域的成功应用 ,该算法得到了广泛的关注[3] 。
遗传算法是根据自然进化论与遗传变异理论为基 础求解全局最优解的仿生型算法 , 其本质是一种求解 问题的高效并行全局搜索算法 。该算法将问题的求解 表示成染色体 ( Chromosome) , 从而构成种群 , 再将它 们置于问题的环境中 ,根据适者生存的原则 ,从中选择 出适应环境的染色体进行复制后, 通过交叉 (Crossover) 、变异 ( Mutation) 产生出新一代更适应环境 的染色体群 ,这样一代代地不断进化 ,最后收敛到一个 最适合环境的个体上 ,求得问题的最优解 。
摘 要 :仿生优化算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称 。由于这些算法求解时不依赖 于梯度信息 ,故其应用范围较广 ,特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题 。阐述了三种典型的仿生优化算 法 ———遗传算法 、蚁群算法和混合蛙跳算法各自的产生背景 、基本思想以及实现步骤 ,然后深入分析讨论了它们的异同之 处与适用范围 ,最后指出了仿生优化算法今后的发展趋势和研究方向 ,其中提出的一些改进思路对进一步的研究工作有 一定的理论意义和应用价值 。 关键词 :仿生优化 ;遗传算法 ;蚁群算法 ;混合蛙跳算法 中图分类号 : TP301 . 6 文献标识码 :A 文章编号 : 1673 - 629X(2010) 03 - 0009 - 04
Studies on Some Bionic Optimization Algorithms
XION G Wei2ping ,ZEN G Bi2qing
(School of Computer Science ,Sout h China Normal University , Guangzhou 510631 ,China)