群智能优化算法综述
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。
菌群优化算法研究综述
文章编 － ￣ － ： １ ０ ０ ７ ． ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — ０ １ ２ ８ — ０ ２
自从遗传算法得 到 的动 态 的模 式 ： 模拟状态及各种形态 的算法选择的达到了高度的重视。 从２ ０ 世纪７ ０
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过程不再是那样 的复杂 ， 这些都是完全牺牲一定的多样 食的影响。 这些都是一些非常重要 的研 究， 在非常低的维度 的函数算 更加 的少 ， 性 。 文献＿ 】 ” 中我们 能看到一些改过之后的算法 ， 像是复制的情况还 法的剧集的情况下。 文献［ ４ 】 就是在这样的二维的函数之间的控制的方 是个体的计算都可以在个体中得到一定的应用的总和度 ， 然而在改 式然后在一定的稳定情况下从而进行一定的分析 ， 然而文献［ ５ 】 却是在 进之 后 的 最后 一 次 的趋 向性 的 操作 却 是 存在 一 定 的适 应 的 关系， 不 定的情 况下得到一定的论证和种群等一切同步方向的收敛的情况。
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年代开始 ， 各种智能的算法相继推出， 直到二十世纪９ Ｏ 年代 ， 智能优 ４ ０ ０ ， ． ， （ ） 为 函数适应度值 。 国际的专家基本上就 是根据文献【 ７ 】 来进 化的算法就 已经达到 了种类繁多的效果。 不仅只是数量上的增加 ， 行一定的情 况来完成的［ ８ Ｊ ， 基本上这种细菌都是在一定的基础上定 智能优化算法的运用也在各个领域中开展 ， 最特别的是在工程 中运 制的 ， 只有当其中的差额 非常的大的时候 ， 这 样的趋 向才会变得更 用， 因为在大规模计算 的问题上 ， 传统的计算会需要更多的时间。 因 加的大 ； 当其 中的差额非常 的小 的话 ， 那么这样 的细菌才会是 完全 此， 在２ ０ ０ ２ 年 由著名 的教授提 出了当前 非常新的细菌觅食优化算 的变小 。 专家在提出大量的动态方面的想法后才能够达到一定的情 法， 不仅仅只是菌群方面的优化的算法 ， 还会 是一些其他的算法的 况， 不管是有 关于局部还是全局方面， 都 能够达到足够 的平衡的基 出现 ， 他们的优点对于以前 的传统的算法相 比， 他们的优点也都得 础。 所谓的 自身适应的菌群优化算法＿ ９ 】 ， 算法的适应的搜索是有下面 到了业 内所有的学者的重视 ， 使得智能算法变得更加的流行 。 菌群 两条标准 ： 在那些细菌开始 搜索 到那些非常丰富的觅食的地 方， 基 优化算法基本上算是一种非常简单且计算 的速度非常快的算法 ， 是 本 上 就 能够 得 到 非 常小 的 动态 以及 基 本上 的适 应方 面 的 策 略 等等 。 种完全的仿生算法 ， 它也不需要完全 的优化 ， 这种算法非常的实 而在趋势性变得更加的大的时候 ， 这样才能够得到应该完全 的全局 用。 从这种算法开始实行开始 ， 基本上就得到了全世界学者的认可， 的情 况。 这样 的新 的算法就是使得算法更加的困难 ， 不仅是在趋势 也是具有非常大的潜在 力。 性上还是在操作的情 况上 ， 这些都是基于完全循环 的情况下来完成
群智能优化算法综述
现代智能优化算法课程群智能优化算法综述学生姓名：学号：班级：2014年6月22日摘要工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。
群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。
群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。
群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。
本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。
关键词：群智能；最优化；算法目录摘要 (1)1 概述 (3)2 定义及原理 (3)2.1 定义 (3)2.2 群集智能算法原理 (4)3 主要群智能算法 (4)3.1 蚁群算法 (4)3.2 粒子群算法 (5)3.3 其他算法 (6)4 应用研究 (7)5 发展前景 (7)6 总结 (8)参考文献 (9)1 概述优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。
很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。
因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。
随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。
这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。
基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。
目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。
蜂群算法理论研究综述
蜂群算法理论研究综述摘要：蜂群算法是人们受到自然界中蜜蜂的行为启发而提出的一种新颖的智能优化算法。
详细阐述了基于蜜蜂采蜜行为的蜂群算法的基本原理及研究情况。
通过与遗传算法、蚁群算法、粒子群算法相比较，总结出蜂群算法的优缺点，并提出了未来研究的方向。
关键词：蜂群算法；采蜜行为；智能算法0引言群智能算法是一种在自然界生物群体的智能行为启发下所提出的智能算法，是一种新兴的仿生类演化算法，已经成为越来越多的研究者所关注的焦点。
1975年，美国科学家Holland教授针对机器学习问题提出了一种基于种群隐并行搜索的智能优化算法，后经归纳总结，形成了遗传算法（geneticalgorithms，GA）；1992年，意大利学者ColorniA、DorigoM和ManiezzoV根据自然界中蚂蚁觅食的规律提出了蚁群算法（antcolonyoptimization，ACO）；1995年，Eberhart 博士和kennedy博士基于鸟群捕食行为的研究提出粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）。
目前，群智能是一个非常活跃的研究领域，它为人们揭示了生命现象和进化规律，为解决复杂系统提供了新的思路与方法，为实现适应性系统提供了有用的范例。
近几年来，随着群智能优化算法的不断发展，蜂群算法也受到学术界的持续关注。
蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。
真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源（花朵）中采集花蜜，并能适应环境的改变。
英国学者DTPham受启发于蜂群的采集行为机制，提出了蜂群算法（BeesAlgorithm，BA）。
之后土耳其学者DervisKaraboga改进了蜂群算法，提出了基于蜜蜂采集机制的人工蜂群算法（ArtificialBeeColony，ABC）。
因此，蜂群算法是建立在蜜蜂自组织模型和群体智能基础上的一种非数值优化计算方法，属于新兴的群智能方法。
群集智能优化算法的典型改进方法综述
群集智能优化算法的典型改进方法综述
张文雅;赵健
【期刊名称】《辽宁科技大学学报》
【年(卷),期】2024(47)2
【摘要】元启发式群集智能优化算法通过模拟自然现象或生物行为来寻找问题的最优解,是一类成功且具有竞争力的全局优化方法。
本文概述了近几年典型的元启发式群集智能优化算法及其设计原理;详细介绍了其中4类典型改进方法:种群初始化、增添新策略、迭代公式调整、算法混合;对元启发式群集智能优化算法未来的改进和发展进行了展望。
【总页数】9页(P129-137)
【作者】张文雅;赵健
【作者单位】辽宁科技大学理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.改进的群集智能优化算法在任务排序中的应用
2.基于群集智能优化算法的城市共享单车优化分布研究
3.基于群集智能优化算法的城市共享单车优化分布研究
4.改进的基于差分进化的群集蜘蛛优化算法
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粒子群优化算法综述介绍
粒子群优化算法综述介绍PSO算法的基本原理是通过多个个体（粒子）在解空间里的，通过不断更新个体的位置和速度来寻找最优解。
每个粒子都有自己的位置和速度，并根据个体历史最佳位置和群体历史最佳位置进行更新。
当粒子接近最优解时，根据历史最优位置和当前位置的差异进行调整，从而实现相对于当前位置的。
具体而言，PSO算法可以分为以下几个步骤：1.初始化粒子群：定义粒子的位置和速度以及适应度函数。
2.更新每个粒子的速度和位置：根据粒子的历史最佳位置和群体历史最佳位置，以及加权系数进行更新。
可以使用以下公式计算：v(i+1) = w * v(i) + c1 * rand( * (pbest(i) - x(i)) + c2 * rand( * (gbest - x(i))x(i+1)=x(i)+v(i+1)其中，v(i+1)是第i+1次迭代时粒子的速度，x(i+1)是第i+1次迭代时粒子的位置，w是惯性权重，c1和c2是学习因子，rand(是一个随机数，pbest(i)是粒子个体历史最佳位置，gbest是整个群体历史最佳位置。
3.更新每个粒子的个体历史最佳位置和群体历史最佳位置：根据当前适应度函数值，更新每个粒子的个体历史最佳位置，同时更新群体历史最佳位置。
4.判断终止条件：当达到预设的最大迭代次数或者适应度函数值达到预设的误差范围时，停止迭代，输出结果。
PSO算法的优点在于简单易用、易于实现、不需要求导和梯度信息，并且可以灵活地应用于各种问题。
然而，PSO算法也存在一些缺点，如易于陷入局部最优解、收敛速度较慢等。
为了克服这些限制，研究者们提出了各种改进的粒子群优化算法，如自适应权重粒子群优化算法（Adaptive Weight Particle Swarm Optimization, AWPSO）、混合粒子群优化算法（Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO）等。
这些算法通过引入更多的因素或策略来加快收敛速度、改善性能。
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。
群体智能中的联邦学习算法综述
第4卷第1期智能科学与技术学报V ol.4No.1 2022年3月Chinese Journal of Intelligent Science and Technology March 2022群体智能中的联邦学习算法综述杨强1,2，童咏昕3，王晏晟3，范力欣1，王薇3，陈雷2，王魏4，康焱1（1. 深圳前海微众银行股份有限公司，广东深圳 518063；2. 香港科技大学，香港 999077；3. 北京航空航天大学，北京 100191；4. 南京大学，江苏南京 210033）摘要：群体智能是在互联网高速普及下诞生的人工智能新范式。
然而，数据孤岛与数据隐私保护问题导致群体间数据共享困难，群体智能应用难以构建。
联邦学习是一类新兴的打破数据孤岛、联合构建群智模型的重要方法。
首先，介绍了联邦学习的基础概念以及其与群体智能的关系；其次，基于群体智能视角对联邦学习算法框架进行了分类，从隐私、精度与效率3个角度讨论了联邦学习算法优化技术；而后，阐述了基于线性模型、树模型与神经网络模型的联邦学习算法模型；最后，介绍了联邦学习代表性开源平台与典型应用，并对联邦学习研究进行总结展望。
关键词：群体智能；联邦学习；隐私保护中图分类号：TP39文献标志码：Adoi: 10.11959/j.issn.2096−6652.202218A survey on federated learning in crowd intelligenceYANG Qiang1,2, TONG Yongxin3, WANG Yansheng3, FAN Lixin1, WANG Wei3,CHEN Lei2, WANG Wei4, KANG Yan11. Qianhai WeBank Co., Ltd., Shenzhen 518063, China2. The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong 999077, China3. Beihang University, Beijing 100191, China4. Nanjing University, Nanjing 210033, ChinaAbstract: Crowd intelligence is emerging as a new artificial intelligence paradigm owing to the rapid development of the Internet. However, the data isolation and data privacy preservation problems make it difficult to share data among the crowd and to build crowd intelligent applications. Federated learning is a novel solution that aims to collaboratively build models by breaking the data barriers in crowd. Firstly, the basic ideas of federated learning and a comparison with crowd intelligence were introduced. Secondly, federated learning algorithms were divided into three categories according to the crowd organization, and further optimization techniques on privacy, accuracy and efficiency were discussed. Thirdly, fe-derated learning operators based on linear models, tree models and neural network models were presented respectively.Finally, mainstream federated learningopensource platforms and typical applications were introduced, followed by the conclusion.Key words: crowd intelligence, federated learning, privacy preservation收稿日期：2021−12−16；修回日期：2022−03−04通信作者：童咏昕，yxtong@基金项目：国家重点研发计划基金资助项目（No.2018AAA0101100）；国家自然科学基金资助项目（No.U21A20516，No.61822201，No.U1811463，No.62076017）；微众学者计划Foundation Items: The National Key Research and Development Program of China (No.2018AAA0101100), The National Natural Science Foundation of China (No.U21A20516, No.61822201, No.U1811463, No.62076017), WeBank Scholars Program·30·智能科学与技术学报第4卷0引言近年来，人工智能技术的发展进入了新时代，诞生了以AlphaGo为代表的能够模拟出强大个体智慧的成功案例。
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摘要工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。
群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。
群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。
群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。
本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。
关键词：群智能；最优化；算法目录摘要 (1)1概述 (3)2定义及原理 (3)2.1定义 (3)2.2群集智能算法原理 (4)3主要群智能算法 (4)3.1蚁群算法 (4)3.2粒子群算法 (5)3.3其他算法 (6)4应用研究 (7)5发展前景 (7)6总结 (8)参考文献 (9)1概述优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。
很多实际优化问题往往存在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。
因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。
随着人类对生物启发式计算的研究,一些社会性动物(如蚁群、蜂群、鸟群)的自组织行为引起了科学家的广泛关注。
这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点:个体的行为都很简单,但当它们一起协同工作时,却能够“突现”出非常复杂的行为特征。
基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。
目前,群智能理论研究领域主要有两种算法:蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization,PSO)。
2定义及原理2.1定义群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。
它将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点模拟自然界中的个体；将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。
从而，形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法，是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。
各类优化算法实质上都是建立问题的目标函数，求目标函数的最优解，因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。
其表达形式如下：求：X i=(x1,x2,L,x n)T,i=1,2,L,n,min f(X),s.t.g i(X)≤0,j=1,2,Lm,X∈Ω。
其中，X i g(X)≤0为约束函数；Ω为设计变量为设计变量；f(X)为被优化的目标函数；j的可行域。
2.2群集智能算法原理自然界中一些生物的行为特征呈现群体的特征，可以用简单的几条规则将这种群体行为在计算机中建模，Reynolds认为动物以群落形式生存觅食时一般遵循三个规则1)分隔规则：尽量避免与临近伙伴过于拥挤；2)对准规则：尽量与临近伙伴的平均方向一致，向目的运动；3)内聚规则：尽量朝临近伙伴的中心移动。
以上规则可归纳为个体信息和群体信息两类信息，前者对应于分隔规则，即个体根据自身当前状态进行决策；后者对应于对准规则和内聚规则，即个体根据群体信息进行决策。
另外，由于动物行为一般具有适应性、盲目性、自治性、突现性以及并行性等特征。
因此自组织性、突现性成为群集智能优化算法的两大基本特征。
群集智能优化算法通过Reynolds模型模拟了整个群体的运动，使得算法的迭代搜索过程成为一个不断地利用个体极值和群体极值来修正自身进行寻优搜索的过程，实现了个体与群体的信息交互与相互协作。
个体极值具有一定的随机性，在一定的程度上保持了搜索方向的多样性，避免了过早地收敛而陷于局部最优；群体极值从整体上把握了寻优的方向，从而保证算法的收敛性。
3主要群智能算法3.1蚁群算法蚁群算法蚁群算法(ant colony optimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找最优解决方案的机率型技术。
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。
蚂蚁在路径上前进时会根据前边走过的蚂蚁所留下的分泌物选择其要走的路径。
其选择一条路径的概率与该路径上分泌物的强度成正比。
因此，由大量蚂蚁组成的群体的集体行为实际上构成一种学习信息的正反馈现象：某一条路径走过的蚂蚁越多，后面的蚂蚁选择该路径的可能性就越大。
蚂蚁的个体间通过这种信息的交流寻求通向食物的最短路径。
蚁群算法就是根据这一特点，通过模仿蚂蚁的行为，从而实现寻优。
这种算法有别于传统编程模式，其优势在于，避免了冗长的编程和筹划，程序本身是基于一定规则的随机运行来寻找最佳配置。
也就是说，当程序最开始找到目标的时候，路径几乎不可能是最优的，甚至可能是包含了无数错误的选择而极度冗长的。
但是，程序可以通过蚂蚁寻找食物的时候的信息素原理，不断地去修正原来的路线，使整个路线越来越短，也就是说，程序执行的时间越长，所获得的路径就越可能接近最优路径。
这看起来很类似与我们所见的由无数例子进行归纳概括形成最佳路径的过程。
实际上好似是程序的一个自我学习的过程。
自蚁群算法提出以来，引起了国内外研究人员的极大兴趣，对该算法进行了广泛的研究，取得了丰富的成果。
研究表明，蚁群算法是一种高效的启发式随机搜索算法，具有如下优点：1．正反馈性：由自然蚂蚁搜索食物原理可知，信息素的积累是一个正反馈的过程。
单个蚂蚁之间通过信息素进行交流，若某路径上的信息素浓度更高，将吸引更多的蚂蚁沿着这条路径运动，这又使得其信息素浓度增加。
2．自组织性强：算法初期，单个的人工蚂蚁无序地寻找解，经过一段时间的搜索，通过信息素的作用，蚂蚁自发地越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解，是个从无序到有序的过程。
3．鲁棒性强：该算法具有很好的适应性，且不局限于具体问题，只要稍加修改就可以应用到其它领域。
4．并行性强：蚁群在问题的解空间中多点同时开始进行独立的搜索，具有本质并行性。
5．结合性强：蚁群算法易于与其他优化算法相结合，吸取其他算法得优点，以改善算法的性能。
但由于基本蚁群算法进化收敛速度慢，且易陷入局部最优或者出现停滞现象等缺陷，国内外学者开展了大量有意义的研究。
研究成果主要涉及路径搜索策略、信息素更新策略和最优解保留策略等方面；研究行为主要是进行算法改进或验证。
有些改进算法的性能相比基本蚁群算法而言有了较大水平的提高，如最大最小蚁群算法是目前求解TSP问题的最好方法之一；有些已成为主流的蚁群算法。
3.2粒子群算法粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。
CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。
比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。
主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。
整个系统的演变或进化包括：新层次的产生（小鸟的出生）；分化和多样性的出现（鸟群中的鸟分成许多小的群）；新的主题的出现（鸟寻找食物过程中，不断发现新的食物）。
所以CAS系统中的主体具有4个基本特点（这些特点是粒子群算法发展变化的依据）：首先，主体是主动的、活动的。
主体与环境及其他主体是相互影响、相互作用的，这种影响是系统发展变化的主要动力。
环境的影响是宏观的，主体之间的影响是微观的，宏观与微观要有机结合。
最后，整个系统可能还要受一些随机因素的影响。
粒子群算法就是对一个CAS系统——鸟群社会系统的研究得出的。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。
设想这样一个场景:一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它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算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。
在PSO中，每个优化问题的潜在解都可以想象成d维搜索空间上的一个点，我们称之为“粒子”（Particle），所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值(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。
Reynolds对鸟群飞行的研究发现。
鸟仅仅是追踪它有限数量的邻居但最终的整体结果是整个鸟群好像在一个中心的控制之下.即复杂的全局行为是由简单规则的相互作用引起的。
3.3其他算法●人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA)是受鱼群行为的启发，由国内李晓磊博士于2002年提出的一种基于动物行为的群体智能优化算法，是行为主义人工智能的一个典型应用，这种算法源于鱼群的觅食行为。
●蛙跳算法（SFLA）是一种全新的后启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。
对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。
通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。
数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。
4应用研究随着群智能算法研究的不断发展,研究者已尝试着将其应用于各种工程优化问题,并取得了意想不到的收获。
多种研究表明,群智能算法在离散和连续求解空间中均表现出良好的搜索效果,更在组合优化问题中有突出表现。
蚁群算法最初用于解决旅行商问题。
自从在著名的旅行商问题（TSP）和工件排序问题上取得成效以来,已经陆续渗透到其它领域中,如图着色问题、二次分配问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题、数据聚类问题、武器攻击目标分配和优化问题、区域性无线电频率自动分配问题等。
粒子群算法最早应用于训练人工神经网络,Kennedy和Eberhart成功地将算法应用于分类XOR 问题的神经网络训练。
随后,微粒群算法被广泛地应用于函数优化、约束优化、模式分类、参数优化、组合优化、模糊系统控制、机器人路径规划、信号处理、模式识别、TSP、车间调度等工程领域。
此外,算法在多目标优化、自动目标检测、生物信号识别、决策调度、系统辨识,以及游戏训练等方面也取得了一定的成果。
人工鱼群算法由于诞生时间不长,其性能、理论基础和应用范围还有待深入研究。