仿生的群体智能算法总结之一（十种）
群体智能算法是一类通过模仿天然界中的群体行为来解决复杂优化问题的方法。以下是10种常见的群体智能算法：编号
算法名称（英文）
算法名称（中文）
年份
作者
1
Ant Colony Optimization (ACO)
蚁群优化算法
1991
Marco Dorigo
2
Particle Swarm Optimization (PSO)
粒子群优化算法
1995
James Kennedy, Russell Eberhart
3
Differential Evolution (DE)
差分进化算法
1995
Rainer Storn, Kenneth Price
4
Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA)
鱼群算法
2002
李晓磊等人
5
Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA)
肴杂蛙跳算法
2003
Eusuff, Lansey
6
Artificial Bee Colony (ABC)
人工蜂群算法
2005
Karaboga小组
7
Firefly Algorithm (FA)
萤火虫算法
2008
Xin-She Yang（杨新社）
8
Cuckoo Search Algorithm (CSA)
布谷鸟优化算法
2009
Yang Xin-She（杨新社）, S.戴布（S.Deb）
9
Bat Algorithm (BA)
蝙蝠算法
2010
Xin-She Yang（杨新社）
10
Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA)
果蝇优化算法
2011
潘文超
相关头脑导图如下：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/56e823109c3e44ed994d007c5d618de6.png
1. 蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）：
原理：模仿蚂蚁在探求食品时通过信息素引导路径的过程。
应用：常用于求解最短路径问题，如交通网络优化、物流配送等。
算法名称
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）
提出者
Marco Dorigo（也有说法是意大利学者Colorni A., Dorigo M.等）
提出时间
1991年或1992年（1992年为Dorigo在其博士论文中初次明白提出的时间）
原理底子
模仿天然界中蚂蚁觅食过程中的协作和信息素开释行为
特点
采用正反馈机制，搜索过程不断收敛，逼近最优解
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]