群体智能方法在最优化问题的应用和未来
群智能算法及其应用
第２８卷第６期２００８年１２月黄冈师范学院学报ＪｏｕｍａｌｏｆＨｕ蚰ｇｇａｎｇＮｏ彻ａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶ０１．２８Ｎｏ．６Ｄｅｃ．２００８群智能算法及其应用张青１’２，康立山２，李大农１（１．黄冈师范学院物理科学与技术学院，湖北黄州４３８０００；２．中国地质大学计算机学院，湖北武汉４３００７４）摘要群智能算法是一种新兴的演化计算技术，它已经成功地被运用于许多领域。
实践证明，群智能方法是一种能够解决许多全局优化问题的有效方法。
本文介绍了群智能理论的产生和发展过程，并着力阐述群智能理论中的两个主要算法（粒子群算法和蚁群算法）的算法思想以及研究现状。
关键词粒子群算法；蚁群算法；演化计算中图分类号哪０１．６文献标识码Ａ文章编号１００３—８０７８（２００８）０６伽４４旬５ＡｓｕｍｍａｒｙｆｏｒｓｗａｒｍｉｎｔｅｌＩｉｇｅｎｃｅａＩｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＺＨＡＮＧＱｉｎ９１”，ＫＡＮＧＬｉ－ｓｈａｎ２，ＬＩＤａ－ｎｏｎ９１（１．ＣｏＵｅｇｅｏｆＰｈｙｓｉｃａｌＳｉｃｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕ胁ｇｇａＪｌｇＮｏ珊ａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｕａｎｇｚｈｏｕ４３８０００，Ｈｕｂｅｉ，Ｃｌｌｉｎａ；２．ｃｏＵｅｇｅｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｃｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，ｗｕｈａｌｌ４３００７４，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓａｎｏｖｅｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇ），，ｓｗａ珊ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｈａｓｂｅｅｎａｌｒｅａｄｙｓｕｃｃｅｓｓｆｕＵｙｕｔｉｌｉｚｅｄｉｎｍａｎｙｄｏｍａｉｎｓ．Ｐｍｃｔｉｃｅｈａｓｐｒｏｖｅｄｔｈａｔｉｔｉｓａｋｉｎｄｏｆｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｔｏｓｏｌｖｅｍａｎｙｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍａｌｐｒｏｂｌｅｍｓ．ＡｓｕｗｅｙｏｆｏｒｉｇｉｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｗａｎＩｌｉｎｔｅｌｌ远ｅｎｃｅｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＭｏｒｅｏＶｅｒ，ｔｈｅｐ‘１ｐｅｒｄｉｓｃｕｓ－ｓｅｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｔ｝ｌｏｕｇｈｔａｎｄｔｈｅｓｔａｔｕｓｑｕｏｏｆｔ王ｌｅｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｔｗｏｍａｉｎａｌｇｏｄｔｈｍｓ：ｐａｎｉｃｌｅｓｗａ聊ｏｐ￡ｉｍｉｚａｃｉｏｎａｎｄａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．ＫｅｙⅥ，ｏｒｄｓｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａ咖ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｓｗａ珊ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ基于“从大自然中获取智慧”的理念，通过对自然界独特规律的认知，人们发现、发展了一系列仿生算法。
群体智能资料
群体智能在新兴领域的应用前
景
• 群体智能在新兴领域的应用前景 • 人工智能：利用群体智能算法优化人工智能模型和算法 • 无人驾驶：实现无人驾驶汽车的协同与优化 • 智能医疗：利用群体智能算法实现智能医疗诊断和治疗
群体智能面临的挑战与应对措施
群体智能面临的挑战
• 通信与计算：降低通信成本，提高计算效率 • 安全性与隐私：保护智能体之间的通信与安全 • 可扩展性与适应性：适应不同规模和场景的群体智能问 题
蚁群优化算法在实际问题中的应用
• 组合优化问题：求解复杂的组合优化问题 • 路径规划：实现智能体的路径规划和导航 • 分布式计算：实现分布式资源的调度和优化
04
群体智能在智能系统中的应用
群体智能在机器人领 域的应用
• 机器人领域的群体智能应用 • 多机器人协同：实现多机器人的协同控制和协同规划 • 机器人导航：利用群体智能算法实现机器人的路径规划和导航 • 机器人学习：通过群体智能算法实现机器人的学习和优化
DOCS SMART CREATE
群体智能：实现智能系统的协同与优化
CREATE TOGETHER
DOCS
01
群体智能的基本概念与原理
群体智能的定义与背景
群体智能是一种模拟自然界生物行为的计算模型
• 生物通过协同与优化行为实现共同目标 • 群体智能研究如何将这种模型应用于智能系统
群体智能的发展背景
• 模拟鸟群觅食过程中的位置更新和速度调整 • 通过迭代和进化，找到最优解
粒子群优化算法的改进
• 自适应学习率：提高算法的收敛速度和稳定性 • 多样性保持：避免算法陷入局部最优解 • 协同搜索：实现多粒子的协同搜索和优化
蚁群优化算法及其在实际问题中的应用
群体智能优化算法-群体智能和进化计算
第一章群体智能和进化计算优化问题存在于科学、工程和工业的各个领域。
在许多情况下，此类优化问题，特别是在当前场景中，涉及各种决策变量、复杂的结构化目标和约束。
通常，经典或传统的优化技术在以其原始形式求解此类现实优化问题时都会遇到困难。
由于经典优化算法在求解大规模、高度非线性、通常不可微的问题时存在不足，因此需要开发高效、鲁棒的计算算法，无论问题大小，都可以对其进行求解。
从自然中获得灵感，开发计算效率高的算法是处理现实世界优化问题的一种方法。
从广义上讲，我们可以将这些算法应用于计算科学领域，尤其是计算智能领域。
计算智能(CI)是一组受自然启发的计算方法和途径，用于解决复杂的现实世界问题。
CI主要包括模糊系统（Fuzzy Systems，FS）、神经网络（Neural Networks，NN）、群体智能（Swarm Intelligence，SI）和进化计算（Evolutionary Computation，EC）。
计算智能技术具有强大、高效、灵活、可靠等诸多优点，其中群体智能和进化计算是计算智能的两个非常有用的组成部分，主要用于解决优化问题。
本部分内容主要关注各种群体和进化优化算法。
1.1群体智能单词“Swarm”指的是一群无序移动的个体或对象，如昆虫，鸟，鱼。
更正式地讲，群体可以看作是相互作用的同类代理或个体的集合。
通过建模和模拟这些个体的觅食行为，研究人员已经开发了许多有用的算法。
“群体智能”一词是由Beni和Wang[1]在研究移动机器人系统时提出的。
他们开发了一套控制机器人群的算法，然而，早期的研究或多或少地都利用了鸟类的群居行为。
例如，1987年Reynolds[2]开发了一套程序，使用个体行为来模拟鸟类或其他动物的觅食行为。
群体智能是一门研究自然和人工系统的学科，由许多个体组成，这些个体基于社会实体间分散的、集体的和自组织的的合作行为进行协调，如鸟群、鱼群、蚁群、动物放牧、细菌生长和微生物智能。
现代优化设计方法的现状和发展趋势
现代优化设计方法的现状和发展趋势现代优化设计方法的现状和发展趋势1. 介绍在现代工程设计中，优化设计方法的应用越来越重要。
优化设计的目标是通过最小化成本、最大化效能或提高可靠性来优化产品或系统。
本文将探讨现代优化设计方法的现状和发展趋势。
2. 现状（1）传统优化设计方法传统的优化设计方法主要基于数学计算和经验规则。
这些方法包括设计参数调整（参数优化）、灵敏度分析和约束条件的应用。
其中，参数优化是最常用的方法之一，它通过遍历设计空间来寻找最优解。
然而，传统方法存在一些局限性，如计算量大、收敛速度慢、缺乏对设计空间的全面探索等。
（2）智能优化设计方法为了克服传统方法的局限性，智能优化设计方法逐渐兴起。
智能优化设计方法基于人工智能和机器学习的概念，结合了计算机科学、统计学和优化理论等领域的知识。
其中，遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等被广泛应用于优化设计中。
这些方法的特点是能够更快地找到全局最优解，提高设计效率和质量。
3. 发展趋势（1）多目标优化设计方法在实际工程设计中，往往需要考虑多个目标的优化。
在汽车设计中，既要提高燃油经济性，又要提高安全性能。
多目标优化设计方法变得越来越重要。
目前，多目标遗传算法、多目标粒子群优化算法等被广泛应用于多目标优化设计中。
（2）混合优化设计方法混合优化设计方法是将多个优化方法结合起来，形成一种更强大的优化设计方法。
将遗传算法与粒子群优化算法相结合，可以在全局搜索和局部搜索之间进行平衡，提高优化效果。
随着不同优化方法的发展和结合，混合优化设计方法的应用将越来越广泛。
（3）基于机器学习的优化设计方法随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的优化设计方法逐渐兴起。
这些方法通过从历史数据中学习，并建立模型来指导优化设计过程。
使用支持向量机、人工神经网络等方法，可以对设计参数进行预测和优化。
基于机器学习的优化设计方法将为工程设计带来更加智能和高效的解决方案。
4. 观点和理解我认为，现代优化设计方法的发展非常迅速且有前景。
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。
第7章群智能算法及其应用
第7章群智能算法及其应用群智能算法是一种基于群体集体行为的智能算法。
它是通过模拟群体的协作与竞争的行为方式来解决问题的一种方法。
群智能算法在生物学、物理学、社会学等领域都有广泛的应用。
本章将介绍群智能算法的基本原理、算法分类以及在实际应用中的一些案例。
首先，群智能算法的基本原理是模拟群体的协作与竞争的行为方式。
在群体中，个体通过相互之间的交流与反馈，不断调整与优化自己的行为。
群智能算法通过模拟这种行为方式，利用群体的智慧来解决问题。
群智能算法可以分为两类：集体智能和群体智能。
集体智能是指群体中每个个体的行为都是相同的，通过个体之间简单的交互与通信来实现集体的智能。
群体智能则是指群体中每个个体的行为是不同的，通过个体之间的合作与竞争来实现群体的智能。
常见的群智能算法有蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。
蚁群算法是通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为方式来解决优化问题的算法。
蚁群算法通过模拟蚂蚁释放信息素的方式来实现信息的传递与共享，从而找到一条最优路径。
粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为的方式来解决优化问题的算法。
粒子群算法通过模拟鸟群中粒子的位置与速度的更新来实现问题的优化。
遗传算法是通过模拟进化生物的遗传方式来解决优化问题的算法。
遗传算法通过模拟个体的选择、交叉与变异等操作来实现问题的优化。
群智能算法在实际应用中有很广泛的应用。
例如，在交通运输领域中，可以利用蚁群算法来优化交通流量。
通过模拟蚂蚁选择路径的方式，可以找到最优的交通路径，从而减少拥堵与排队时间。
在工程优化领域中，可以利用粒子群算法来解决优化问题。
通过模拟粒子的位置与速度的更新，可以找到最优的参数配置，从而优化工程设计。
在机器学习领域中，可以利用遗传算法来优化模型的参数。
通过模拟个体的选择、交叉与变异等操作，可以优化模型的效果。
综上所述，群智能算法是一种基于群体集体行为的智能算法。
它通过模拟群体的协作与竞争的行为方式来解决问题。
群智能算法可以分为集体智能与群体智能两类，常见的算法有蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。
基于人工智能的智能优化算法研究及其应用
基于人工智能的智能优化算法研究及其应用智能优化算法是以人工智能技术为基础，利用智能化的优化方法解决问题的一种计算方法。
智能优化算法的应用范围非常广泛，包括机器学习、物流、金融等领域。
本文将对基于人工智能的智能优化算法进行研究及其应用进行探讨。
一、智能优化算法的研究1.遗传算法遗传算法是通过模拟自然界的进化过程，来寻找最优解的一种优化方法。
遗传算法中的个体经过交叉、变异、选择等操作，进化出适应度高的个体。
遗传算法可以解决复杂的优化问题，比如蚁群算法、神经网络等。
2.粒子群算法粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群、鱼群等群体自然行为，通过个体之间的交流，逐渐发现最优解。
粒子群算法可以优化连续函数、非连续函数等问题。
3.模拟退火算法模拟退火算法是一种优化算法，模拟了物质退火的过程。
它通过随机搜索的方式，慢慢逼近最优解。
模拟退火算法能够在较短时间内找到接近最优解的解，解决诸如最小距离、最小误差等规划问题。
二、智能优化算法的应用1.机器学习机器学习是人工智能领域的一种重要技术，它的核心是通过数据和算法，让计算机能够自动学习。
智能优化算法可以在机器学习领域中应用到参数调整、特征选择、模型嵌入等方面，以提高机器学习的效果。
2.物流物流运输是企业流程中非常复杂的一部分，优化物流运输过程是企业提升效益的重要手段。
智能优化算法可以应用到运输网络的规划、路线优化、调度等方面，使得物流运输更加高效。
3.金融金融领域也是智能优化算法的一个重要应用领域。
智能优化算法可以应用到金融风险分析、交易策略优化等方面，提高金融市场的效率和稳定性。
三、总结基于人工智能的智能优化算法不仅在理论上有不少的进展，实际应用中也已经发挥出了巨大的作用。
当然，在这个领域仍需要有更多的研究，不断完善优化方法，创造更广泛的使用场景。
未来，随着人工智能的不断发展，基于智能优化算法的优化方法有望在各个领域实现进一步的普及，为我们的生活带来更多的贡献。
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群体智能方法在最优化问题的应用和发展前景姓名：曾燕亭学号：201110510133 班级：11计科1班摘要：将遗传算法解决最优化问题，即将最优化问题转化为求解目标函数的最优解问题。
关键词：遗传算法；最优化1.定义1.1定义及原理顾名思义，群体智能即群其实质是将物理问题数字化，体产生的智能，与集体智慧类似。
我们可以从两个方面来理解群体智能的含义。
一方面，群体智能是自然界广泛存在的一种现象，指大量简单个体构成的群体按照简单的交互规则相互协作，完成了其中任何一个个体不可能单独完成的复杂任务。
以蚁群为例，正如斯坦福大学生物学家D．Gordon的概括：蚂蚁很笨，但蚁群很聪明。
另一方面，人们通过对这些群体行为的研究，逐步形成了群体智能理论，即研究大量个体的简单行动如何成为群体的高智能行为的理论。
群体智能理论自20世纪80年代出现以来便吸引了众多研究者的关注，是人工智能及经济、社会、生物等交叉学科的热点和前沿领域，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: 蚁群算法和粒子群优化算法。
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：,,2,1,0)(..),(min ,,,2,1,),,,(21Lm j X g t s X f n L i x L x x X i T n i =≤== 。
Ω∈X其中，i X 为设计变量；)(X f 为被优化的目标函数；0)(≤X g j 为约束函数；Ω为设计变量的可行域。
1.2 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。
2. 主要群智能算法2.1 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。
2.2 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。
2.3 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。
3. 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。
目前已有学者将其应用于组合优化、神经网络训练、PID控制器参数整定、约束优化、电力系统负荷预测、参数估计、数字滤波器设计、多目标优化等问题,并且取得了良好的效果。
4.发展前景以微粒群优化算法和蚁群优化算法为代表的群智能优化算法, 经过近十几年的发展, 已成为一种新兴的演化计算技术, 并受到各学科领域越来越多研究者的关注。