进化优化算法概述
进化算法优化及深度学习模型探讨
进化算法优化及深度学习模型探讨进化算法优化是一种通过模拟自然选择和遗传机制来优化解决问题的方法。
深度学习模型是一种基于人工神经网络的机器学习模型，具有强大的自动特征学习和表示能力。
本文将探讨进化算法在深度学习模型优化中的应用，并提供一些实例和案例研究。
进化算法在深度学习模型优化中的应用是当前研究的热点之一。
深度学习模型通常包含大量的参数和复杂的结构，通过传统的优化方法很难找到全局最优解。
而进化算法通过模拟生物进化的方式，以群体中最适应环境的个体作为优化目标，通过交叉、变异等操作来逐步改进解决方案。
这种优化方法避免了陷入局部最优解的困境，具有较好的全局搜索能力。
在深度学习模型中，进化算法可用于优化神经网络的结构和参数。
例如，可以通过进化算法自动设计网络的层数、每层的节点数以及连接方式，以实现更好的模型性能。
此外，进化算法还可以用于优化网络参数的初始化和训练过程中的超参数选择，如学习率、迭代次数等。
通过使用进化算法来优化深度学习模型，可以加速模型的训练过程并提高模型的性能。
一个重要的进化算法优化深度学习模型的例子是遗传算法。
遗传算法通过对个体进行选择、交叉和变异等操作来创建新的个体，从而逐步改进解决方案。
在深度学习模型中，遗传算法可以用于优化网络的结构和参数。
例如，可以通过遗传算法来确定网络的层数和节点数，以及每个节点的连接方式。
此外，遗传算法还可以用于优化模型参数的初始化和训练过程中的超参数选择。
通过使用遗传算法来优化深度学习模型，可以提高模型的性能并加速训练过程。
另一个可以提到的进化算法优化深度学习模型的方法是粒子群优化算法。
粒子群优化算法通过模拟鸟类群体的行为来进行优化。
每个粒子代表一个解决方案，并通过观察邻近粒子的最佳解决方案来调整自己的位置。
在深度学习模型中，粒子群优化算法可以用于优化网络的结构和参数。
例如，可以通过粒子群优化算法来确定网络的层数和节点数，以及每个节点的连接方式。
此外，粒子群优化算法还可以用于调整模型的超参数，如学习率、迭代次数等。
网络拓扑知识：网络拓扑的进化算法优化
网络拓扑知识：网络拓扑的进化算法优化网络拓扑结构设计是网络优化的关键之一，而网络拓扑进化算法则是网络拓扑结构的一种新型优化方法。
本文将从网络拓扑的进化算法本身以及其在网络设计中的应用等方面进行详细介绍。
一、网络拓扑的进化算法概述网络拓扑优化是指对网络拓扑结构进行优化，以满足网络性能要求、优化网络带宽利用率等需要。
而在网络拓扑优化中，进化算法是一类较新的优化方法，其主要特点是通过不断演化优化反复操作，以达到适应度更高的目标。
在网络拓扑的优化过程中，进化算法主要借助种群算法中的遗传进化、突变、交叉等操作来实现。
其中，遗传进化是指根据适应度函数进行筛选，从而获得更优良的个体；突变则是在种群内部随机调整某些变量，以增加种群的多样性；交叉则是指在不同个体之间进行交换变异，以期望取得新的优秀个体。
总的来说，网络拓扑的进化算法是一种能够自我进化优化、自主生成新型网络结构的算法，也是网络拓扑优化中常用的一种工具。
二、网络拓扑的进化算法应用网络拓扑的优化方法有很多，进化算法则是其中的一种，其在网络拓扑优化中的应用则非常广泛，包括：1.无线传感器网络无线传感器网络在很多应用中都扮演了重要的角色，而其网络拓扑结构设计则是其重要的研究方向之一。
进化算法正是其中的一种较为有效的优化方法。
其通过对传感器节点位置进行优化，构建更加优异的拓扑结构，从而提高整个无线传感器网络的能效和性能。
2.负载均衡负载均衡是指在各个节点之间分配尽量公平的任务或请求的过程。
而网络拓扑优化则是负载均衡中不可或缺的一环。
进化算法在这一领域中被广泛使用，通过优化节点排放的方式、调整网络拓扑等方法，实现更为稳定有效的负载均衡。
3.数据中心网络数据中心网络是指集中管理数据存储和传输的网络，其网络拓扑设计对整个网络的数据传输效率和稳定性影响很大。
进化算法则可以在数据中心网络的设计过程中发挥重要作用，通过设计更优异的拓扑结构，提高数据传输的效率。
4.云计算网络云计算网络是现代互联网应用的基础设施，而网络拓扑结构的优化则是保障整个网络平稳运作的一个关键点。
多任务进化优化算法
多任务进化优化算法
多任务进化优化算法是一种高效的优化方法，它模拟了生物进化
过程中的自然选择和遗传传递原理，以解决多任务问题。
该算法具有
一定的生命特征，比如界限、适应性、自我调节等，可以在不同的领
域中得到广泛应用。
多任务进化优化算法的基本思想是将多个任务合并为一个复合任务，通过一次优化来求解所有任务。
这种方法不仅能提高处理效率，
而且可以找到较优的全局解。
在此基础上，该算法还引入了群体智能，即每个个体可以相互交流、合作和竞争等，进一步增强了算法的求解
能力。
在实际应用中，多任务进化优化算法常常被用于动态调度、商业
决策、制造流程优化等方面。
例如，在动态调度中，该算法可以自适
应地调整任务的优先级、执行时间等参数，以达到最优的调度效果；
在商业决策中，该算法可以帮助企业做出最佳的市场策略和生产规划，从而提高竞争力；在制造流程优化中，该算法可以优化生产线布局、
物料配送以及设备调度等，从而降低制造成本和提高产能。
总之，多任务进化优化算法是一种高效的优化方法，其具有生命
特征和群体智能等特点，可以在不同的领域中得到广泛应用。
在实际
应用中，我们应该根据实际问题的特点和要求，合理选择算法的参数
和优化策略，以达到最佳的优化效果。
进化算法在优化问题中的应用
进化算法在优化问题中的应用随着人工智能技术的发展，优化问题已经逐渐成为人工智能研究领域中最重要的一部分。
为了解决这些问题，人们已经发现了许多种不同的算法。
其中一种被称为“进化算法”，这种算法的理论基础是自然进化过程中的遗传和变异的概念。
进化算法已经被广泛的使用在许多领域中，例如工程、经济学和金融等领域。
本文将探讨进化算法在优化问题中的应用。
一、什么是进化算法进化算法是一种受生物进化过程启发的，可以通过优化算法来解决复杂问题的算法。
进化算法通过模拟一种群体演化的过程，如自然选择、交叉互换和变异等来优化问题。
在进化算法中，最基本的元素是个体（也成为染色体），每个个体代表了优化问题的潜在解法。
进化算法从一个随机的种群开始，并在每一代中选择最优的个体，并使用生物学中的交叉和突变等机制来产生新的个体。
在进化算法中，使用一个适应度函数评价个体的属性。
适应度函数可以是任何与要解决问题相关的度量。
例如，在基础架构问题中，适应度函数可以是能源消耗或物流成本，而在图像处理问题中，适应度函数可以是误差值或图像清晰度。
目标是找到适应度最高的个体，它被视为解决问题的最优解。
二、进化算法在优化问题中的应用进化算法已广泛用于寻找优化问题的最优解。
以下是一些使用进化算法的应用：（一）让优化问题更容易求解。
在某些情况下，优化问题可能非常复杂，并且需要解决大量的变量。
进化算法通过修改初始种群并运行多代来找到问题的全局最优解，从而减少了问题的求解难度。
例如，在芯片设计中，进化算法可以帮助设计者在过去的起点上搜索更优的解，从而减少确认设计的所需时间和成本。
（二）用于组合优化问题。
组合优化是一类优化问题，其中需要从一组离散对象中选择最佳组合，使其满足给定约束条件。
进化算法已经广泛应用于诸如旅行商问题和装载问题等组合优化问题。
例如，在生物信息学领域中，进化算法被用来解决任务分配问题，例如将基因片段分配给不同的查看器，从而更好地识别病原体基因表达。
进化算法的发展与应用-概述说明以及解释
进化算法的发展与应用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述进化算法作为一种重要的优化技术，近年来在各个领域得到了广泛的应用和研究。
它受到了生物进化过程的启发，并将其原理与计算模型相结合，以求解各类复杂的优化问题。
进化算法通过模拟自然界中的进化过程，在搜索空间中不断地生成和改进候选解，最终找到问题的最优解或接近最优解。
进化算法的核心思想是基于适者生存的原理，即通过自然选择和遗传机制，将优秀的解保留下来，并通过交叉和变异等操作产生新的解，以期望在搜索过程中不断地向着更好的解靠近。
与传统的优化算法相比，进化算法具有自适应性、全局搜索能力强、对问题结构和约束条件的适应性较好等优势，并在各个领域中展现出了出色的性能。
本文将首先介绍进化算法的起源，包括对进化算法的最早研究以及后来的发展历程进行概述，探讨其基本原理和核心思想。
接着，将详细讨论进化算法在优化问题中的应用，并重点探究其在不同领域中的具体应用案例。
同时，也会对进化算法的优势和局限性进行分析和评价，以期使读者全面了解该算法的特点和适用范围。
最后，本文将展望进化算法的未来发展方向，并提出一些可能的改进和创新方案，以促进该领域的进一步研究和应用。
通过本文的阅读，读者将全面了解进化算法的发展历程、基本原理和在优化问题中的应用情况，对该算法的优势和局限性有所认识，并能够对其未来的发展方向进行预测和思考。
同时，本文也将为相关领域的研究者和工程师提供一些有益的参考和启示，以便在实际应用中更好地利用进化算法解决各类现实问题。
文章结构的设计是为了确保文章的逻辑和思路清晰，让读者能够更好地理解和接受所要表达的内容。
本文将按照如下结构进行展开：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 进化算法的起源2.2 进化算法的基本原理2.3 进化算法的发展历程3.1 进化算法在优化问题中的应用3.2 进化算法的优势和局限性3.3 进化算法的未来发展方向文章结构的设计主要是为了让读者能够系统性地了解进化算法的发展与应用。
组合优化问题的进化算法研究
组合优化问题的进化算法研究随着社会的发展和科技的进步，越来越多的问题需要我们进行优化处理。
组合优化问题（Combinatorial Optimization Problem, COP）作为一类非常普遍的优化问题，一直是优化领域的重要研究方向。
在过去的几十年中，很多经典的优化算法被开发出来，比如动态规划、贪心算法和回溯算法等。
但是，由于组合优化问题的复杂性和规模，这些经典算法在实现和应用过程中面临着很多挑战。
为了克服这些挑战，进化算法被引入到优化领域中，并已经成为了目前最为流行的一类优化算法之一。
本文主要讨论进化算法在组合优化问题中的应用和发展。
一、进化算法的基本概念进化算法（Evolutionary Algorithm, EA）是一类基于生物进化原理设计的优化算法。
它的设计思想是基于适者生存和自然选择等生物进化原理，通过模拟生物个体的遗传、变异和选择的过程，不断优化解的适应度，找到最优解。
进化算法主要包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、演化策略（Evolution Strategies, ES）和遗传规划（Genetic Programming, GP）等。
遗传算法是最为著名和经典的进化算法，它的核心思想是通过模拟生物个体的基因变异和交叉，在种群中产生新的解，并通过选择等方式筛选出优异解。
演化策略是一类较新的进化算法，主要针对连续变量和高维度问题设计。
演化策略的核心思想是通过模拟个体在环境中成功和失败的过程，根据成功的个体对其进行变异和重组，不断寻找最优解。
遗传规划是一类专门针对规划问题的进化算法，其设计思想与遗传算法类似，但是其所操作的是规划方案的语法树或其他形式的规划表示。
二、进化算法在组合优化问题中的应用组合优化问题涉及到一类NP困难问题，需要通过设计高效的算法来寻找最优解。
在过去的几十年中，许多的经典算法被提出，比如贪心算法、动态规划和分支定界等。
但是，这些经典算法在真实问题的求解中，面临着较复杂的状态空间大、计算代价高等问题。
多目标优化和进化算法
多目标优化和进化算法
多目标优化（Multi-Objective Optimization，简称MOO）是指在优化问题中存在多个目标函数需要同时优化的情况。
在实际问题中，往往存在多个目标之间相互制约、冲突的情况，因此需要寻找一种方法来平衡这些目标，得到一组最优解，这就是MOO的研究范畴。
进化算法（Evolutionary Algorithm，简称EA）是一类基于生物进化原理的优化算法，其基本思想是通过模拟进化过程来搜索最优解。
进化算法最初是由荷兰学者Holland于1975年提出的，随后经过不断的发展和完善，已经成为了一种重要的优化算法。
在实际应用中，MOO和EA经常被结合起来使用，形成了一种被称为多目标进化算法（Multi-Objective Evolutionary Algorithm，简称MOEA）的优化方法。
MOEA通过模拟生物进化过程，利用选择、交叉和变异等操作来生成新的解，并通过多目标评价函数来评估每个解的优劣。
MOEA能够在多个目标之间进行平衡，得到一组最优解，从而为实际问题提供了有效的解决方案。
MOEA的发展历程可以追溯到20世纪80年代初，最早的研究成果是由美国学者Goldberg和Deb等人提出的NSGA（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm），该算法通过非支配排序和拥挤度距离来保持种群的多样性，从而得到一组最优解。
随后，又出现了许多基于NSGA的改进算法，如NSGA-II、
MOEA/D、SPEA等。
总之，MOO和EA是两个独立的研究领域，但它们的结合产生了MOEA这一新的研究方向。
MOEA已经在许多领域得到了广泛应用，如工程设计、决策分析、金融投资等。
进化与人工智能进化优化算法的启示与应用
进化与人工智能进化优化算法的启示与应用进化与人工智能进化优化算法的启示与应用概述进化是生物界长期以来的一种自然选择机制，促使物种在适应环境中逐渐进化。
人工智能领域的进化优化算法就是借鉴这种进化思路，通过不断迭代和优胜劣汰，来求解复杂问题。
本文将探讨进化与人工智能之间的联系，以及进化优化算法在实际应用中的启示。
一、进化与遗传算法1. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，借鉴了进化生物学的思想。
它通过模拟“个体选择-交叉-变异”等过程，逐步寻找到问题的最优解。
其中，个体的适应度决定了其生存和繁殖的机会，而“交叉”和“变异”操作则引入了新的基因组合，增加了种群的多样性。
2. 进化与人工智能的关系进化算法是人工智能领域中的一类优化算法，通过模拟自然进化的方式，来解决复杂的问题。
它吸收了进化生物学中的思想，将进化机制应用于计算机科学领域。
进化算法与其他人工智能算法相比，更适用于复杂问题和搜索空间较大的场景。
二、进化优化算法的启示1. 多样性的重要性进化生物学告诉我们，多样性是生态系统中的重要组成部分。
在进化优化算法中，我们也应该注重保持种群的多样性。
过于依赖局部搜索容易陷入局部最优解，而多样性的引入可以增加搜索的广度和全局寻优的能力。
2. 自适应性的思想生物界的进化过程中，个体具有自适应和自我调节的能力。
同样地，在进化优化算法中，引入自适应性的思想十分重要。
通过调整算法参数或运用自适应的策略，可以使算法在不同问题和不同阶段具备更好的搜索性能。
3. 优胜劣汰的机制在自然界中，适应度高的个体更容易存活和繁衍后代，而适应度低的个体会逐渐淘汰。
这种优胜劣汰的机制同样适用于进化优化算法。
通过评估个体的适应度，并选择适应度较高的个体进行繁殖和进化，可以有效提升算法的搜索效率和求解能力。
三、进化优化算法的应用1. 结构优化在材料科学和工程领域，结构优化是一项重要任务。
进化优化算法可以用来优化复杂结构的设计，如飞机翼形优化、建筑物结构设计等。
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第一章 进化优化算法概述1．1 进化算法的一般框架自1960年以来，进化算法已经发展出相当多的种类，但一般认为进化算法有5个基本组成部分[3]：1．问题解的遗传表示。
2．种群的初始化方法。
3．根据个体适应度对其进行优劣判定的评价函数。
4．产生新的种群的进化算子5．算法的参数取值1.1.1进化优化算法解决对象的描述进化算法主要是求解优化问题，其数学模型如下：Maximizey =f (x )(1.1)Subject to g(x )=()(1x g ,)(2x g ，…，)(x g m )≤0 （1.2）其中 x =（1x ，2x ，…，n x ）∈X ，x 是决策向量，X 是决策向量形成的决策空间；y 是决策目标。
这是个最大化问题，对于最小化问题可以令y '=C -f (x )转化为最大化问题，因此，它们在本质上是一致的。
根据优化函数f (x )是否连续可以将最优化问题分为二大类：连续函数的最优化与离散函数的最优化。
后者也可以称为组合优化问题。
根据是否包含约束条件（1.2）可分为约束优化问题和无约束优化问题。
此外，若y 是一个决策向量，则是一个多目标的优化问题，我们将在第二章进一步讨论。
1.1.2进化优化算法结构进化算法的一般结构如图 1.1所示，进化算法维持由一群个体组成的种群P (t )(t 为进化代数)。
每个个体代表问题的一个潜在解。
每个个体通过目标函数评价得到适应度并根据优胜劣汰的原则进行选择。
被选择的个体经历遗传操作产生新的个体,主要有两种遗传操作：杂交是将多个个体的有关部分组合起来形成新的个体，变异是将一个个体改变而获得新的个体。
新产生的个体（子代）继续被评价优劣。
从父代种群和子代种群中选择比较优秀的个体形成新的种群。
在若干代后，算法收敛到一个最优个体，该个体很有可能代表问题的最优或次优解。
图1.1 进化算法流程图1.1.3进化算法几个环节的解释遗传编码：如何将问题的解编码成染色体是进化算法使用中的关键问题，目前的编码方式主要有二进制编码[4]、Gray编码、实数编码、字符编码等，对于更复杂的问题，用合适自然的数据结构来表示染色体的等位基因，可以有效抓住问题的本质，但总的来说，完整的遗传编码理论尚未建立，部分文献[5~7]的讨论都有都有一定的局限性。
繁殖算子：模拟生物物种的繁衍过程和遗传变异机制，主要有两种算子：交叉算子和变异算子，这主要考虑平衡算法的勘探(exploration)能力（勘探出新的解空间）和开发(exploitation)能力（积累所搜索的信息）[8~10]，在最早的进化策略和进化规划两类进化算法中，并没有交叉算子。
已形成许多对包括各种交叉算子之间[11~18]（单点、两点、多点、均匀、算术等）、各种变异算子之间[18~19]（均匀、正态、非一致等）及交叉和变异算子之间[18~29]的选取原则，但这些原则主要还是基于经验或部分经验的，严格理论刻画还是较少。
选择算子：对生物的优胜劣汰的模拟，已有文献[2]对选择算子进行科学的归类并指出了各自的优缺点。
1．2进化优化的研究动态进化算法发展至今，已成为一门庞大的学科，一方面，进化算法在原来三个并行的框架下，对各自的进化参数（包括交叉、变异、选择、种群规模、自适应、收敛性、复杂度、进化机制等）进行深入研究；另一方面，进化算法框架下的三类算法积极吸收对方的方法，相互渗透，有一种融合的趋势；进化计算还吸收其它高性能计算的新成果、新思想（如与文化进化、神经网络、群智能、模糊计算、免疫计算、分子计算、量子计算等相结合），从而拓展了进化算法的内容，有些新算法甚至跳出原来三类算法的标准内容而成为与其并行的算法群。
但纵观这些进化算法的发展，可以发现它们在利用进化论思想和立足于主要解决优化问题这两个方面没有变，我们称之为进化优化算法，进化优化以遗传算法、进化策略、进化规划和优化理论为基础但不局限于此，积极吸收计算智能和仿生学的思想和理论成果，发展一系列高性能的优化算法。
由于进化优化的迅猛发展，要对其进行综述是一件困难的事，一些好的综述都是大致在20世纪九十年代左右发表的[8] [12] [21] [31~35]。
在最近的几年，据作者所知，很少出现进化优化的综述，有些资深的研究者最近发表的综述性文章[36~38]，也仅仅是对自己感兴趣的几个热点进行评述。
而国内期刊上发表的几篇的综述[39~41]则仅仅是对遗传算法或进化算法的简单介绍，基本上是国外20世纪90年代初的研究成果。
基于此，本节对最近特别是21世纪这几年进化优化的发展做一个述评，有时为了保持完整性会追溯到上世纪80，90年代的论文。
做这个评述的目的有二：充分了解进化优化的发展情况；对进化优化的新思想和发展趋势做一个总结，形成改进进化优化算法的若干见解，以此来指导进化优化算法的创新。
1.2.1进化优化的新算法基于进化算法在优化方面的强大优势和20世纪八九十年代良好的发展基础所形成的广阔交流学习研究平台（每年数十个关于进化计算的学术会议和包括《进化计算》和《IEEE进化计算学报》等有影响力的期刊，全球数十个有名的进化计算研究小组的网络共联并有公开的网络讨论社区和提供最新软件和研究成果），更重要的是进化现象和其它计算思想给我们提供无限的启发创新空间，近年来，新的进化优化算法层出不穷并受到不同程度的关注迅速成长起来。
在这里我们主要介绍有影响力的新算法，关于遗传算法、进化策略、进化规划和遗传编程的介绍,在一般的专著[2~3] [19] [26] [31] [42~43]和综述文章[8] [12] [21] [31~41]中都能找到。
生物一个独特的性质就是它的智能性，而作为一种智能算法，向生物学习和模拟就成为很自然的方法，主要的仿生算法有：人工免疫算法（artificial immune algorithms）：生物免疫系统是识别体内所有细胞，区分某一细胞是自身还是外界的，并对非自身细胞进一步分类以加强抵御图1.2 生物免疫系统示意图的机制。
图1.2 是Satoshi Endoh 给出的示意图，当抗原入侵时，部分T细胞识别出是外来物，于是通知相应B细胞，B细胞开始分化、增殖，用B细胞表面的抗体与抗原结合，使抗原无害化，完成一次抵抗抗原入侵过程，最后免疫系统保留（记忆）一部分B细胞作为下一次抵抗同样抗原入侵的基础。
而人工免疫系统就是对生物免疫系统的模拟，有免疫记忆、自我识别、免疫多样性和并行分布式等特点。
目前的人工免疫优化算法主要有三类：免疫遗传算法（immune genetic algorithm）[44~46],可看成是遗传算法的改进。
免疫网络算法（immune network algorithm）[48~49]将免疫系统看成网络结构，通过节点间的信息传递达到识别、响应、记忆等功能。
反向选择算法（negative selection algorithm），该算法最初模拟生物免疫系统的T细胞用于计算机安全检测[50~52]，Gonzalez将其修改[53]，用于函数优化取得很好的效果。
微粒群算法（particle swarm optimization algorithms）：微粒群算法是由J.Kennedy和R. C. Eberhart提出的新仿生算法[54~55]，它模拟鸟群觅食场景：鸟不知食物在哪，但知道食物离它有多远，所以最好的策略就是跟随离食物最近的那只鸟。
在微粒群算法中，决策向量对应觅食的鸟，也叫微粒，每个微粒都有适应度和飞行速度，微粒群就在最好微粒的带领下搜索问题空间找到最好的解。
因此，微粒群算法就是在下两个公式下的迭代：)]([()2)]([()1)()1(21t x p rand c t x p rand c t V w t V id nd id id id id -⨯⨯+-⨯⨯+⨯=+（1.3）)1()()1(++=+t V t x t x id id id （1.4）其中id p 表示该微粒迄今为止找到的最好的解，nd p 表示包括该微粒及其邻居迄今为止找到的最好的解，所以（1.3）式的第二项代表该个体的自学成分，第三项则表示个体向社会学习的成分。
微粒群算法中，有五个重要的参数：id p ，nd p ，w ，1c ，2c .对这些参数的选取，许多学者做过这方面的研究[56~59]，但并没有定论，而且选取的原则与问题的类型（约束问题、多目标问题、动态优化问题等）会有所不同。
标准的微粒群算法主要用于连续函数优化，对于离散函数的优化，算法要作适当的修改[60~61]，主要要考虑微粒的速度的定义及离散变量的相邻原则。
微粒群算法已成功应用于约束优化、多目标优化、动态优化等许多领域，目前主要有以下问题急需解决：理论分析微粒群算法的收敛性，更好离散化方案，微粒与智能体结合等。
蚂蚁算法（ant optimization algorithms ）：蚁群寻找食物时会派出一些蚂蚁分头在四周游荡，如果一只蚂蚁找到食物，它就返回巢中通知同伴并沿途留下“信息素”（其多少与食物的数量和质量有关）作为蚁群前往食物所在地的标记，信息素会逐渐挥发，如果两只蚂蚁同时找到同一食物，又采取不同路线回到巢中，那么比较绕弯的一条路上信息素的气味会比较淡，蚁群将倾向于沿另一条更近的路线前往食物所在地。
受到蚂蚁觅食时的通信机制的启发，1991年，Dorigo 在解决TSP 问题时提出了蚂蚁算法[62]，主要是下两个过程的迭代：根据信息素模型产生新解（根据概率分布有偏好的抽样解空间），根据解的质量修改信息素（影响下一次抽样）。
根据解的产生和信息素的更新的方式不同，蚂蚁算法已衍生出许多新的算法：蚁群算法[63]、最大最小蚁群系统[64]、排序蚁群系统[65]、最好最坏蚁群系统[66]等。
目前对蚁群算法的研究主要集中在[67~68]：在算法中更好的加入启发式知识，与其它算法的结合，蚁群算法的收敛性，算法在连续函数中的应用等。
文化算法（culture algorithms）：如图1.3（Reynolds提供）所示，文化算法有种群空间和信仰空间组成，在种群空间中可用各种群算法（如进化规划[69]、微粒图1.3 文化算法框架示意图群[70]、差分进化[71]等算法）实现。
这两个空间通过由协议构成的函数通信：首先，由目标函数obj()评价种群空间中的个体，然后，由accept()函数决定用哪些个体去信仰空间，去信仰空间后，这些精英个体通过update()更新信仰空间的知识或信仰，最后，信仰空间反过来用influence()影响种群空间的进化。
此外，最近提出的仿生算法如：散布算法[72]（scatter algorithms）、模因算法[73]（memetic algorithms）、蛙跳算法[74]（shuffled frog leaping algorithms）、蜜蜂算法[75]（honeybee search algorithms）、细菌算法[76]（bacteria optimization algorithms）、侦探进化算法[77]（scouting-inspired evolutionary algorithm）等，都不同程度的模拟了自然生物现象，也值得关注。