几种常规群体智能算法的研究进展
人工智能系统中的群体智能算法优化
人工智能系统中的群体智能算法优化群体智能算法（Collective Intelligence Algorithms）是一种基于群体行为和智能协作的人工智能算法，通过模拟自然界中的群体行为和社会行为，实现了人工智能系统中的优化问题。
群体智能算法在解决复杂问题、优化搜索和决策等方面展现出了巨大的潜力。
本文将对人工智能系统中的群体智能算法进行深入研究，探讨其优化方法、应用领域以及未来发展方向。
一、群体智能算法概述在自然界中，很多生物都通过集体行为来解决复杂问题。
例如，蚂蚁通过信息素沟通来找到最短路径；鸟群通过集体协作来捕食；蜜蜂通过集中决策来选择巢穴等。
这些生物集合起来形成了一个具有自组织、自适应和鲁棒性特征的群体系统。
基于这些生物现象，研究者们提出了一系列模拟生物行为的算法，并将其应用到人工智能领域。
1.1 蚁群优化算法蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的算法。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会释放一种称为信息素的化学物质，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择路径。
通过模拟这一过程，ACO算法能够在解决优化问题中找到最优解。
ACO算法已经在旅行商问题、图着色问题等领域取得了显著的成果。
1.2 粒子群优化算法粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种模拟鸟群觅食行为的算法。
PSO算法通过模拟鸟群中个体之间的信息交流和协作来寻找最优解。
每个个体根据自身经验和邻居经验来更新自己的位置和速度，从而逐步靠近最优解。
PSO算法已被广泛应用于函数优化、神经网络训练等领域。
1.3 其他群体智能算法除了ACO和PSO之外，还有许多其他类型的群体智能算法被提出和应用于人工智能领域。
例如，鱼群搜索（Fish Swarm Optimization, FSO）模拟能够在多个目标优化问题中找到最优解；蜜蜂算法（Artificial Bee Colony, ABC）模拟了蜜蜂寻找花朵的行为，用于解决连续优化问题；人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）模拟了鱼群觅食行为，用于解决连续优化问题等等。
基于群智能的优化算法研究
基于群智能的优化算法研究一、前言随着社会和工业的发展，问题变得越来越复杂，导致传统算法在解决问题时难以取得良好的解决效果，于是，优化算法应运而生。
其中，基于群智能的优化算法因其鲁棒性强、全局搜索能力强等特点，逐渐成为了优化算法领域的焦点之一。
二、群智能优化算法简介群智能优化算法是一种集群体智能、进化计算等多种算法手段于一体的优化算法。
其核心思想是利用自然界中智能群体的行为特征来解决优化问题。
常见的群智能优化算法包括：粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、鱼群算法（FA）、人工鱼群算法（AFSA）等。
三、PSO算法PSO算法是一种模拟鸟群捕食行为而发展起来的一种新型优化算法。
它通过模拟鸟群寻找食物的行为，来寻找优化问题的最优解。
它的基本思想是在解空间中初始化一群粒子，每个粒子根据自身的粒子位置信息和全局最优信息，调整自己的位置和速度，从而找到最优解。
四、ACO算法ACO算法是一种以蚂蚁寻路行为为基础来解决优化问题的算法。
其模拟了蚂蚁在地面某一区域，通过信息素的交流和信息素浓度对路径进行选择的行为。
其基本思想是将问题转化为一个图形问题，在图形中以节点表示问题中的对象，连接线表示相互联系的对象，通过给予连接线不同的信息素药剂浓度，让蚂蚁寻找到最优路径，进而求解问题的最优解。
五、FA算法FA算法是一种基于鱼群捕食行为而开发的优化算法，其模拟自然界中鱼群的聚集、追逐和分散等行为。
在解空间中，鱼群代表一个解，每个鱼代表某个量的解。
其基本思路是通过模拟鱼的捕食行为来更新鱼群的平均运动和群体形态，从而找到最优解。
六、AFSA算法AFSA算法是一种基于群集聚集行为而开发的优化算法，其模拟了自然界中鱼群的聚集行为。
在解空间中，每个鱼代表一个解，而鱼群代表着所有解的集合。
其基本思路是通过模拟鱼在群体聚集和分散行为中的基本策略，来优化群体中的解集合。
七、群智能优化算法的应用领域由于群智能优化算法具有全局搜索能力、鲁棒性强等优点，因此在诸如工程、经济、军事、社会等多个领域得到了广泛的应用。
基于群体智能的算法——粒子群算法与人工蜂群算法的比较研究
基于群体智能的算法——粒子群算法与人工蜂群算法的比较研究近年来，随着计算机技术的飞速发展和应用场景的日益复杂化，一些新的算法也在人工智能领域中崭露头角。
基于群体智能的算法便是其中之一。
这种算法是一个集合了多个个体的群体通过相互协作达成目标的智能体系，是现代人工智能发展领域的一个核心研究方向之一。
其中，粒子群算法和人工蜂群算法是两种主流群体智能算法，在许多实际问题的解决中得到了广泛应用。
本文旨在深入研究两者的优缺点，以期为相关领域的研究人员提供一些借鉴和参考。
一、粒子群算法粒子群算法是一种通过模拟鸟群、鱼群等动物群体行为的数学模型来解决各类最优化问题的智能算法。
该算法在1995年由J. Kennedy和R.C. Eberhart提出，其核心思想是模拟群体行为，以达到寻找最优解的目的。
在该算法中，粒子被视为潜在的最佳解，通过信息交互和学习的方式来不断优化解空间，从而最终实现全局最优解的搜索。
粒子群算法的基本流程如下：1. 初始化种群：随机初始化多个粒子，给出每个粒子的位置以及速度。
2. 计算适应度函数：将每个粒子的位置带入适应度函数中，并得出代价最小化问题的解。
3. 更新位置和速度：根据当前粒子的位置和速度以及全局最优解来更新每个粒子的速度和位置。
4. 重复步骤2和3，直到满足给定条件。
与其他优化算法相比，粒子群算法具有以下优点：1. 非线性优化能力强：由于该算法采用了类生物群体行为的方法，在搜索空间中能够穿过山峰，快速的找到全局最优解，尤其是对于非线性最优化问题的求解更为有效。
2. 没有要求梯度：粒子群算法是一种基于全局迭代的无梯度算法，具有适应度函数解析式不可用的特点，使其可以高效的解决许多实际问题。
3. 并行度高：由于各个粒子的更新是可并行的，所以该算法可被用于分布式计算和高性能计算。
二、人工蜂群算法人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂生态系统在寻找蜜源过程中所体现的集体智能行为，以达到解决优化问题的算法。
群集智能算法研究现状及进展什么是群集智能算法
群集智能算法研究现状及进展什么是群集智能算法摘要：基于群集智能的算法研究，近年来受到了广泛的关注。
本文讨论了群集智能的两种算法，蚁群智能与微粒群智能。
分别阐述了它们的原理、基本算法及其一些改进算法。
最后讨论了群集智能算法的一些应用实例以及它们的应用领域和未来的研究方向。
关键词：群集智能；蚁群算法；微粒群算法：TP311：A ：1009-3044(xx)17-31415-01Study of Algorithm Based on Swarm IntelligenceYANG Yuan-hua,SONG Zhong-shan(School of Computer Science, Central South University of Nationalities, Wuhan 43074, China )Abstract:Algorithm based swarm intelligence have gained considerable amount of attention in recent years. In this paper, we review ant colony algorithm and particle swarm optimization. The methodolog- ies of theses algorithm were reviewed and described systematically. Finally, we introduce some applica-tions in the developed areas and discuss the future research issues.Key words:Swarm intelligence; Ant colony algorithm; Particle swarm optimization1 引言自然界中，群居昆虫以集体的力量，进行觅食、御敌、筑巢，如蜜蜂采蜜、筑巢、蚂蚁觅食、筑巢等。
基于人工智能的群体决策算法研究
基于人工智能的群体决策算法研究随着人工智能技术的不断发展与普及，越来越多的企业和组织开始利用人工智能技术来提高决策效率和准确性。
其中，基于人工智能的群体决策算法成为了研究的热点。
本文将探讨基于人工智能的群体决策算法的研究现状和未来发展方向。
一、群体决策算法简介群体决策算法是指在自然或人工构建的群体中，通过收集、整合、加权各个成员的意见、知识、经验等信息，形成群体的决策结果。
在群体决策算法中，每个成员都可以成为决策的参与者或者决策的对象。
同时，决策可以基于不同的决策标准，可以是一个二元决策问题，也可以是一个多元决策问题。
二、基于人工智能的群体决策算法在人工智能技术的不断发展中，越来越多的人工智能算法被应用到群体决策中。
其中，一些基于人工智能的群体决策算法受到了广泛的关注。
这些算法包括模糊决策、神经网络、粒子群优化以及遗传算法等。
1. 模糊决策模糊决策是将传统的严格数学方法应用到模糊情况下的决策问题中。
在模糊决策中，将决策问题中的参数、变量、问题定义等抽象的概念进行模糊化处理，从而使得问题可以应用于模糊的数学算法中。
模糊决策在基于人工智能的群体决策中经常被使用，其主要好处在于可以用一种灵活的方式来处理决策问题。
2. 神经网络神经网络是一种基于模拟人脑中神经元的机器学习算法。
在神经网络中，可以通过构建一个神经元网络来对一些问题进行分类、识别等。
在基于人工智能的群体决策中，可以利用神经网络方法来进行决策概率、领域权值等的估计，从而提高决策的准确性和实效性。
3. 粒子群优化粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法。
在粒子群优化中，算法通过模拟群体中各成员之间的相互作用和信息交流，从而形成出一种优化算法。
在基于人工智能的群体决策中，可以将粒子群优化算法应用于解决一些决策问题。
4. 遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。
在遗传算法中，通过对群体个体进行选择、交叉和变异等操作，从而形成出一种进化过程。
群体智能优化算法的研究进展与展望
第３３卷第１期·１４·２００７年１月山西建筑ＳＨＡＮ）（ＩＡＲＣＨＩＴＢ叫腺ＥＶ０ｌ。
３３Ｎｏ，１Ｊａｆｌ．２００７文章编号：１００９—６８２５（２００７）０１一００１４—０３群体智能优化算法的研究进展与展望张统华鹿晓阳摘要：针对群体智能算法在结构优化设计领域中的应用，介绍了当前存在的一些群体智能算法，包括蚁群算法、鱼群算法和粒子群算法，阐述了其工作原理和特点，同时，对该算法在结构优化设计中的应用发展进行了展望。
关键词：群集智能，蚁群算法，鱼群算法，粒子群算法中图分类号：ＴＵ３１８．２文献标识码：Ａ引言群居昆虫涌现的群集智能正越来越受到人们的重视，一些启发于群居性生物的觅食、筑巢等行为而设计的优化算法吸引了大量的国内外学者的研究，成为解决传统结构优化问题的新方法［“。
所谓群集智能（ＳｗａⅡｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）指的是众多无智能的简单个体组成群体，通过相互间的简单合作表现出智能行为的特性。
自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行觅食生存，单个个体所表现的行为是缺乏智能的，但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。
群集智能可以在适当的进化机制在对这些资料进行充分调查分析之后，再结合自己学校的定位和目标进行土地征用初步规划，这个阶段同时考虑学校密度，为下一步的校园详细规划打好基础。
其次，在土地征用时，结合城市位置，本着少占良田，避开生态敏感区、兼顾到交通的便利，考虑城市地域发展方向的原则，征用那些生态不良，土地效益不高地段，如山坡地、沼泽地等。
这样既可减少土地的征用费，也可为校园以后的自然景观建设创造条件，同时校园建成以后，校园本身就又可以成为区域景观的一个组成部分。
最后，在校园规划中，要进行功能整合，模糊功能界限。
过于明确的功能划分，导致的结果往往是不方便使用，给学生和教工带来学习生活上的不便。
目前，校园的规划基本是按照教学实验区、行政办公区、图书阅览、活动、教工生活、学生生活、绿地区进行功能分区和组合。
群体智能算法在优化问题中的应用研究
群体智能算法在优化问题中的应用研究第一章：引言群体智能算法是一种模拟自然界中群体行为的启发式优化算法，其广泛应用于各个领域的优化问题中。
本文主要对群体智能算法在优化问题中的应用进行研究和探讨。
首先介绍群体智能算法的背景和发展，然后分析其应用领域和优势，最后以具体案例来说明群体智能算法在优化问题中的应用。
第二章：群体智能算法的背景与发展群体智能算法是通过模拟自然界中群体行为而提出的一类算法，其灵感源于群体中的协同合作和信息共享。
早期的群体智能算法主要包括粒子群优化算法（PSO）、蚁群算法（ACO）和遗传算法（GA）等。
这些算法通过模拟粒子、蚁群、基因等自然现象来实现问题的求解。
随着计算机技术的进步和理论的发展，群体智能算法得到了广泛的应用和研究。
第三章：群体智能算法的应用领域群体智能算法在优化问题中的应用非常广泛，涉及到多个领域。
其中，最常见的应用领域包括工程优化设计、机器学习、数据挖掘和智能交通等。
这些领域都是复杂问题的求解过程中存在大量的参数和约束条件，通过群体智能算法，可以实现高效、准确的求解。
第四章：群体智能算法的优势群体智能算法相比传统的优化算法具有许多优势。
首先，群体智能算法具有较强的鲁棒性，能够自适应地寻找最优解。
其次，群体智能算法能够有效地避免陷入局部最优解，从而提高求解的精度。
另外，群体智能算法还能够通过大规模并行计算来加速求解过程，提高效率。
第五章：群体智能算法在优化问题中的应用案例以工程优化设计为例，通过建立群体智能算法模型，可以实现在给定的设计参数范围内找到最佳的设计方案。
具体而言，可以利用粒子群优化算法来确定结构的几何形状参数，通过遗传算法来优化材料的组成比例，再通过蚁群算法来优化工艺的设定参数。
通过群体智能算法的协同作用，可以得到全局最优的设计方案。
第六章：结论与展望本文对群体智能算法在优化问题中的应用进行了研究和探讨。
通过分析其背景与发展、应用领域和优势，我们可以得出结论：群体智能算法在优化问题中具有广泛的应用前景和潜力。
果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究_吴小文
摘要：截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法。
这些算法已经被广泛地用于寻优，但都有各自的缺点，导致其不易被用于解决实际问题。
某学者提出了一种新群智能算法———果蝇算法。
对该算法的起源进行分析，并将该算法与其他算法对比，通过仿真分析各个算法寻优性能。
重点分析果蝇算法的寻优性能，得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高，从而较容易被用于解决实际问题，对于复杂问题算法可能不稳定。
指出该算法的缺点，提出应改进的地方，对其应用前景作了概括。
关键词：遗传算法，蚁群算法，鱼群算法，免疫算法，粒子群算法，果蝇算法中图分类号：ＴＰ１８３文献标识码：Ａ果蝇算法和５种群智能算法的寻优性能研究＊吴小文，李擎（北京信息科技大学智能控制研究所，北京１００１０１）ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＯｐｔｉｍｉｚｉｎｇＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＦｒｕｉｔＦｌｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＦｉｖｅＫｉｎｄｓｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍＷＵＸｉａｏ－ｗｅｎ，ＬＩＱｉｎｇ（Institute of Intelligence Control of BISTU ，Beijing １００１０１，China）Ａｂｓｔｒａｃｔ：The evolutionary algorithm contains the Genetic Algorithm ，Ant Colony Algorithm ，Fishschool Algorithm ，Immune Algorithm ，and Particle Swarm Optimization.Those algorithms have beenwidely used for optimization ，but all have respective shortcomings so that they are not easy to be used to solve practical problem.A new swarm intelligence algorithm ———A Fruit Fly Optimization Algorithm is proposed in June 2011by Taiwan scholars ，Wen-Tsao Pan.In this paper,the origin of the algorithm is analyzed ，The algorithm is compared with other algorithms,Optimizing performance of each algorithm is analyzed through simulation.Optimizing performance of the Fruit Fly Optimization Algorithm is particularly analyzed.The advantage of the Fruit Fly Optimization Algorithm is obtained ：relatively simple ，less parameters ，easily adjust ，the small amount of calculation.The optimization accuracy is high ，thus it can be more easily used to solve practical problems ，but algorithms may be unstable for some complex issues.Finally ，shortcomings of the algorithm is pointed out ，where the algorithm should beimproved is proposed ，and its application prospects are summarized.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｆｉｓｈｓｃｈｏｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｍｍｕｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｆｒｕｉｔｆｌｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．文章编号：１００２－０６４０（２０１３）０４－００１７－０４Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．４Ａｐｒ，２０１３火力与指挥控制ＦｉｒｅＣｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ第３８卷第４期２０１３年４月引言进化算法最重要的应用之一是参数寻优，进化算法发展至今主要有遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，免疫算法，鱼群算法等。
群体智能典型算法研究综述
模型的前提下， 为寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。群体智能潜在的并行性和分布式特征使之成为计算机领域一个 重要的研究方向。在介绍群体智能模型的基础上， 分别对基于该模型的蚁群优化算法和粒子群优化算法这两类代表性算法进行 较为详尽的归纳阐述并进行比较， 最后就目前应用最为广泛的蚁群算法对群体智能的发展趋势进行展望。 关键词： 群体智能； 蚁群优化算法； 粒子群优化算法 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.25.001 文章编号： 1002-8331 （2010） 25-0001-04 文献标识码： Ａ 中图分类号： TP181
[1]
2
群体智能模型概述
群体智能的相关研究早已存在， 到目前为止也取得了许
基金项目： 国家自然科学基金 （the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60903168） ； 湖南省教育厅资助科研项目 （the Scientific Research Fund of Hunan Provincial Education Department of China under Grant No.10B062） 。 作者简介： 余建平 （1979-） ， 男， 博士， 讲师， 主要研究领域为传感器网络及群体智能； 周新民 （1977-） ， 男， 博士， 讲师， 主要研究领域为文本水印及 计算智能； 陈明 （1983-） ， 女， 博士生， 讲师， 主要研究领域为演化算法理论基础、 机器学习。 收稿日期： 2010-06-13 修回日期： 2010-07-28
（c） 选择下方较短路径的蚂 （d） 下方较短路径上聚 蚁先找到食物， 返回较快， 返回过程释放更多信息素 图1 集的信息素远多于上 方路径， 导致更多蚂蚁 选择下方较短路径 蚁群觅食寻找优化路径图解
几种常规群体智能算法的研究
自身 状 况 与公 告板 状 况进 行 比对 ， 若 自身 优 势 明显 ， 则对 公 告
板 状 况进 行 更新 ， 以保 障 公 报 板 状 况 始 终 处 于 最 优 状 况 。人 工 鱼 群 算 法现 已在 参 数 评 估 、 排列优化 、 前 向神 经 网络 优 化 、
为 空 间 当 中的 可 行 解 。蜂 群 算法 的 构 成 主 要 就 包括 了三 方 面
的 内容 即 ： 蜜源 、 蜜蜂 以及 待 工 蜜蜂 。在 蜜蜂 同外 部 环 境 的沟
通过 程 当 中 蜜蜂 可 借 助 于 自身的 反 应 阀值 及 外 部 激 励 信 号 来
自 主 进 行 工 作 内 容 的 安 排
１ 早期 的几种群体智能算法
１ ． １ 蚁 群算 法
蚁 群 算 法是 由意 大利 人 Ｄ ｏ ｒ ｉ ｇ ｏ Ｍ在 ２ Ｏ世 纪 ９ ０年 代 初 期
１ － ３ 人工 鱼群 算法
此 种 算 法 的核 心 实现 是 基 于对 鱼 的觅 食 、 群聚、 追 尾 以及
受到 自然 环 境 当 中蚂 蚁 觅食 行 为 的 启发 所提 出的 一 种 算 法闭 。 随机 等特 征 的模 仿 ，借 助 于技 术 手 段 来促 使 人 工鱼 群 随 机 性
法 显 然 已经 无 法 满足 人 们 的 实际 需 要 ， 因此 粒子 群 优化 算法 、 细菌 觅 食 算法 以及 自适 应 菌 群 约束 优 化 算法 等 混 合群 体 智 能算 法 也便 逐 渐 出现 在 了
人们 的视野当中 ， 文章就此展开 了深入 的研究工作 ， 希望能够为相 关的智能算法应用提供一些参考。
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几种常规群体智能算法的研究进展
作者：刘利波周洁
来源：《电子技术与软件工程》2016年第03期
摘要本文主要针对智能优化算法，阐述了其典型算法和最新优化算法的发展情况。
【关键词】计算机智能群体智能算法
计算机技术不断发展，算法技术也在不断更新。
群体智能（Swarm Intelligent，SI）算法始于20世纪90年代初，主要是受自然界生物群体智能现象的启发，通过模仿社会性动物的行为，而提出的一种随机优化算法。
群体智能是基于种群行为对给定的目标进行寻优的启发式搜索算法，其的核心是由众多简单个体组成的群体能够通过相互之间的简单合作来实现某一较复杂的功能。
所以群体智能可以在没有集中控制并且缺少全局信息和模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。
1 传统群体智能算法
1.1 蚁群算法（ACO）
1991年意大利学者Dorigo M等受到自然界中蚁群觅食行为启发而提出了蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）。
蚁群算法的基本理念是蚁群生物性的利用最短路径的根据局部信息调整路径上的信息素找寻的特征，这个算法的优势非常的明显，而且具有较为突出的应用性，在这个过程中蚂蚁可以逐步地构造问题的可行解，在解的构造期间，每只蚂蚁可以使用概率方式向下一个节点跳转，而且由于这个节点是具有较强信息素和较高启发式因子的方向，直至无法进一步移动。
此时，蚂蚁所走路径对应于待求解问题的一个可行解。
蚁群算法目前已成功地用于解决旅行商TSP问题、数据挖掘、二次指派问题、网络路由优化、机器人路径规划、图着色、物流配送车辆调度、PID控制参数优化及无线传感器网络等问题。
1.2 人工鱼群算法（AFO）
2002年由我国的李晓磊等受鱼群运动行为的启发而提出了人工鱼群算法（Artificial Fish-Swarm Algorithm，AFSA）。
人工鱼群算法的思想主要是利用鱼个体的四种行为（觅食、聚群、追尾和随机）的特征，通过技术应用将人工鱼随机地分布于解空间中，解空间中包含着若干局部最优值和一个全局最优值。
在进行应用时，可以有效的利用相关特点进行，特别是应用的寻优期间，每次迭代执行完，人工鱼都将对比自身状态和公告板状态，如自身具有优势，则更新公告板状态，确保公告板为最优状态。
人工鱼群算法已在参数估计、组合优化、前向神经网络优化、电力系统无功优化、输电网规划、边坡稳定、非线性方程求解等方面得到应用，且取得了较好的效果。
1.3 蜂群算法（ABC）
人工蜂群算法（ABC）是一种非数值优化计算方法。
人工蜂群算法的思想是：将虚拟蜜蜂群初始时随机分布在解空间中，将食物源的位置抽象成解空间中的点（可行解）。
蜂群算法由3个基本要素构成：蜜源、采蜜蜂和待工蜂。
在蜜蜂与外部环境的交流中蜜蜂通过自身的反应阀值（threshold）和外界的激励信号（stimulation）来自行安排工作。
1.4 粒子群算法（PSO）
PSO（粒子群算法）是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点。
粒子群算法模拟鸟群的捕食行为，通过群聚而有效的觅食和逃避追捕。
在鸟群的捕食过程中，个体之间存在着信息的交换与协作，整个群体中信息是共享，每个个体的行为是建立在群体行为的基础之上。
可以设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物，每只鸟在初始状态下处于随机位置，且朝各个方向随机飞行，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，但随着时间推移，处于随机状态的鸟通过搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域，聚集成一个个小的群落，并最终将整个群落聚集在食源的位置。
受到这种模型的启示，在PSO算法中，优化问题的解都是被称为“粒子”。
通过类似于鸟群捕食的方式，追随当前的最优粒子在解空间中搜索，并最终找到最优解。
2 混合群体智能优化方法
2.1 基于PSO的混合优化算法
传统的粒子群算法在低维空间上，可以快速高效寻找最优解，但随着函数维数的增加，容易陷入局部极值，导致收敛精度低。
而混合粒子群算法是在标准粒子群算法中加入进化算法，保证了群体的多样性，快速收敛效果和避免陷入局部极值的能力。
混合粒子群算法利用选择机制改进的算法将每个个体的适应度，并与几个其它个体进行比较，记下最差的一个点，通过这种方式排序之后，最高的得分出现在群体最前面，逐步淘汰掉较差的区域，因此可以更加合理地分配有限的资源。
在杂交算子改进的PSO中，将粒子群算法与杂交算子的结合，在该种算法运行过程中根据适应度的大小，粒子之间可以两两杂交，这个杂交概率是随机的。
经过杂交操作，将随机产生粒子的最新位置。
这种杂交操作只改变了粒子的方向，而没有改变粒子的数量，保证群体的多样性，避免陷入局部极值。
因此应用了杂交算子的粒子群算法比传统粒子群算法效率更高。
2.2 基于BFO的混合优化算法
BFO（细菌觅食算法）来源于细菌的群体行为特性，是近年来研究提出的一种新的算法。
BFO搜索通过群体细菌之间的竞争和协作，实现搜索的优化。
关于BFO混合算法目前的研究结果基本是加入PSO的机理来解决函数优化问题，通过对分析各种算子的步长以及细菌的生存期的过滤，从而实现算法性能的提高。
近年来，Kim和Abraham又将遗传算法引入BFO，该算法结合了BFO算法中大肠杆菌的觅食机制菌和PSO算法中的鸟类云集模式。
基于BFO和
PSO提出一种混合优化算法，解决了多模态高维函数的优化，提高了对高维函数优化的收敛速度和局部搜索能力。
2.3 自适应菌群约束优化算法
自适应菌群约束优化算法是基于BFO提出了一种处理约束优化问题新方法。
该算法引入Tent混沌方法对符合迁徙条件的细菌进行位置初始化，并加入了基于佳点集的交叉算子，使得迁徙后的新菌群具有随机性的特点，使群体均匀的分布在搜索空间中，有跳出局部最优的可能；同时选择精英细菌作为混沌映射的初始解，趋药性步长的自适应变化使得算法避免了在最优值附近的振荡，并能够在维持菌群总数不变的同时得到质量更优的细菌新个体，扩大精英群体的规模。
3 结束语
由于科学技术不断进步，许多应用领域涉及因素、规模以及难度也越来越高，面对的优化问题日益复杂化，这些常规的优化算法都远不能满足要求。
而混合智能优化方法，计算简单，易于实现，能够在复杂的问题中快速有效的得到最优解。
鉴于智能算法的混合结构很多，关于群体智能优化算法的混合算法还有待进一步研究。
参考文献
[1]李俊.群体智能融合算法研究及其应用[D].南昌航空大学，2013.
[2]向万里.混合群体智能优化算法及应用研究[D].天津大学，2014.
[3]冯月华，陈州吉.基于群体智能的蚁群算法原理及应用研究[J].兰州文理学院学报（自然科学版），2014，02期.
作者简介
刘利波（1983-），男，河南省济源市人。
硕士学位。
现为新疆轻工职业技术学院讲师。
研究方向计算机软件技术。
作者单位
1.新疆轻工职业技术学院新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830021
2.新疆建设职业技术学院新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830054。