李杰宇　代皓天

摘 要 群智能优化算法是现代工程实际中比较新颖的一种数学计算方法。本文首先介绍了几种目前较为热门的群智能优化算法，分析了它们的应用领域，提出了群智能优化算法的发展方向及趋势。

关键词 群智能算法 蚁群算法 遗传算法 蜂群算法 狼群算法

群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者关注的焦点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能理论研究领域主要的算法有：蚁群算法、粒子群算法、遗传算法、蜂群算法、狼群算法等。

1代表性群智能优化算法概述

蚁群算法是由Marco Dorigo于1992年提出的，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为，蚂蚁的个体行为比较简单，但是它们能够通过某种信息机制实现信息的传递，用以传递信息的物质成为“信息素”，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高的路径行走，而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源，实现蚁群整体的智能行为。

遗传算法是由J.Holland教授1975年首先提出的，其灵感是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。……