1 绪论
大自然给人以许多启迪,人们从生物界的各种自然现象或过程中获得灵感,提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法,这些方法因其**的优化性能、对问题依赖性较小等优点,受到各领域的广泛关注和应用。人们将这种启发应用于生物行为的计算方法称之为生物启发式计算。在*近几十年中应用较为成功的生物启发式计算方法有遗传算法、神经计算、模糊系统等。随着人工智能的进一步发展和人工生命的兴起,出现了一类模拟社会型生物行为的启发式算法——群体智能优化。其中较具代表性的有蚂蚁算法和PSO算法。本章首先给出了关于PSO算法研究的背景并对已有的生物启发式计算方法进行简单的回顾,然后引出目前生物启发式计算领域研究热点——群体智能,对群体智能进行概述,并从理论和应用两个角度对群体智能算法进行综述。
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