几种仿生优化算法综述

几种仿生优化算法综述
当前，随着科研技术和计算机技术的不断发展，越来越多的问题需要人类去寻求问题
解决的方法和最佳优化方案。

此时，逐渐兴起的仿生优化算法成为了一个热门的研究领域。

仿生优化算法是通过自然界中的一些生物进化和优化机制来解决实际问题的一种方法。

现
在已经涌现出了许多种不同的仿生优化算法，本文将综述几种常见的仿生优化算法。

1. 粒子群算法（PSO)
粒子群算法是基于鸟群行为原理。

PSO算法利用模拟出群体中每一个颗粒的位置和速度所对应的机器程序来模拟出整个
群体，然后由一个更新过程来改进当前代的性能。

PSO算法以最小化函数中的目标为基础，每个参数均可看做空间中的一维度，搜寻最佳情形就是目标搜索，在每次迭代过程中通过
比较每个粒子的适应度，选择全局适应度最高的一个粒子作为全群体的最优适应度适应粒子，并结合每个粒子的历史最优适应度来跟新模型。

2. 模拟退火算法 (SA)
模拟退火算法是模拟物理中固体物质冷却过程所产生的一种退火过程的策略。

将样本
不断调整，产生代价函数的变化，并通知样本空间中的概率分布，其在样本空间中选取样
本来更新历史最佳解或者是全局最佳解。

在未知是否合适的情况下，接受未知的样本和当
前样本，以某种概率更新当前样本。

更新策略和粒子群（PSO）方法基本一致。

3. 人工蜂群算法（ABC）
人工蜂群算法模拟了蜜蜂采蜜的过程。

蜜蜂可以记住先前的经验，以便更快地找到新
的采蜜点。

该算法提出采用蜜蜂空间搜索的方式，进行目标搜索。

在每一次迭代过程中，
通过将每个个体看做蜜蜂就可以形成一支人工蜂群。

由于蜜蜂探查会受到距离、食物数量、花朵的颜色、地形、熟练程度和运气等因素的影响，算法中引入一些扰动因素来优化搜索，增强搜索精度和稳定性。

人工免疫算法建立在免疫系统的发现和鉴别“自我”和“外来抗原”的基础上，以
“抗体”为搜索代理，在目标空间中寻找全局最优解。

通过抗体的亲和度匹配，筛选出各
种活化学位点，增强整个抗体人群的适应性和丰度，最后从中选择性地挑选出适应度高的
个体作为最终答案。

在迭代过程中，通过模拟免疫系统的学习能力，改进抗体亲和度匹配、选择适应度高的前端，来优化评价目标函数。

总结而言，粒子群算法、模拟退火算法、人工蜂群算法和人工免疫算法等优化算法均
基于仿生学的思路，它们利用自然界中各种生命体的智慧，研制出了一系列高效、优化的
算法。

相信随着计算机技术的进一步发展，仿生学将会在更多实际问题解决中发挥更大的作用。