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群体进化优化算法有哪些--第1页
群体进化优化算法有哪些
群体进化优化算法有粒子群优化算法(PSO)、蚁群优化算法(ACO)、
人工蜂群优化算法(ABC)、差分进化算法(DE)、引力有哪些信誉好的足球投注网站算法(GSA)、萤
火虫算法(FA)、蝙蝠算法(BA)、布谷鸟优化算法(COA)、灰狼优化算法
(GWO)、鲸鱼优化算法(WOA)和Salp群算法(SSA)等等。
群体智能优化算法是计算智能中的一种常用算法，其基本理论是模
拟自然界中鱼群、鸟群、蜂群、狼群和细菌群等动物群体的行为，利用
群体间的信息交流与合作，通过简单有限的个体间互动来达到优化的目
的。
群体智能由GerardoBeni和JingWang于1989年首次提出，是研
究由大量简单个体构成的群体系统的学科。与个体的智能相比，这些群
体系统往往并没有复杂精细的内部设计，但基于简单的个体与规则，它
们具有更强的鲁棒性、稳定性和适应性。群体智能方法处理的最典型问
题就是优化问题。优化问题的基础性能够较为直观地体现群体方法的理
论特性，辅助其理论研究，同时也具有重要的应用价值，进一步推动了
群体智能算法的发展。与传统的优化算法相比，基于仿生学的群体智能
优化算法本质上是一种概率并行有哪些信誉好的足球投注网站算法。其寻优速度更快，能更有效
地有哪些信誉好的足球投注网站复杂优化问题的全局最优解。
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