群智能优化算法学习规划

2024-04-13 10:01:31

群智能优化算法：

“群” 指的是自然界的群体，“智能” 指的是自然界的生物群体的生存和生活方式体现着一种智慧，“优化” 是一种数学问题，在既定约束下，对于某个目标寻找最优解决方案（最优值或得到最优值的最优参数），“算法” 即使用系统方法描述解决问题的策略机制，给定规范输入一定时间内获得所要求的输出。

核心含义：人们通过对一些自然中的生物群体行为特征（觅食、筑巢）的模仿，提出各种高效的优化算法。

寻优过程：通过设计一种无质量的粒子模拟动物群（事物群）中的个体（具有速度和位置属性，速度代表快慢，位置代表方向），个体在搜索空间中单独搜寻最优解，记为个体极值，并与其他个体共享，目标是找到最优的个体极值作为群体中的全局最优解，优化问题即是，个体根据自己的个体极值和当前群体中的全局最优解调整自己位置。个体之间存在竞争，迭代调整位置时最优个体会发生变化，直到达到设定的条件，停止迭代，此时的全局最优解作为目标值，我们关心的是寻优的速度（收敛速度）和避免陷入局部最优。

2.常见的群智能优化算法（待补充）

有主要蚁群算法和粒子群算法

其他：遗传算法，人工蜂群优化算法，细菌觅食算法，模拟退火算法，蜘蛛猴优化算法，布谷鸟搜索，萤火虫，天牛须搜索算法，蝙蝠算法，鱼群优化算法，蟑螂算法，猫群算法，烟花算法，鲸鱼优化算法，狩猎搜索，海豚回声定位算法，灰狼优化算法，麻雀搜索算法，果蝇优化算法，海鸥优化算法，食肉植物优化算法，人工鱼群算法..........

3.改进算法的三种类型的方法

通过初始化种群改进：种群个体具有随机性和不确定性，改进初始化种群的方式改善算法性能。

混沌映射：
反向学习
菜维飞行

策略优化个体迭代更新：

高斯游走策略（正态分布）
随机游走策略（布朗运动）
正余弦优化策略
自适应策略
变异扰动策略（柯西变异，差分变异）

混合算法

将两种算法的优点结合进行改进

然后就老老实实看文献，复现了。。。
论文中常用的改进群智能优化算法（100种改进算法、三类改进方法，干货收藏） - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/425439560

研究生如何一个月发表核心期刊论文（纯干货、硬核技巧） - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/420763509

小白一个，参照多篇，总结一下作为自己的学习规划，侵删（私聊我），勿喷！！！

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