万仁霞，张方星

(1. 北方民族大学 计算机科学与工程学院 宁夏 银川 750021; 2. 宁夏智能信息与大数据处理重点实验室 宁夏 银川 750021)

0 引言

最优化是一门应用相当广泛的学科，其目的是为讨论决策问题的最佳选择之特性构造寻求最优解的计算方法，并研究这些计算方法的理论性质及实际表现[1]。优化技术是以建立数学模型为基础,求解实际生活中的问题，以便得到最优解为目的的应用技术。现实生活中普遍存在着优化问题，包括线性、非线性、离散、连续等不同类型的问题。大部分问题都可以转化为具有非确定性多项式难题(non-deterministic polynomial hard, NP-hard)的复杂优化问题，使用传统的方法已经不能解决。因此，针对不同的优化问题，各种类型的优化算法应运而生。人类通过研究自然进化和生物系统获得灵感，并创造出元启发式算法。例如人工蜂群算法[2]、萤火虫算法[3]、布谷鸟算法[4]、蝙蝠群算法[5]、鸡群优化算法[6]、鸟群优化算法[7]、粒子群算法[8]、蚱蜢优化算法[9]等。

磷虾群算法[10]是由Gandomi和Alavi在2012年提出的一种新型仿生物群智能算法,是对磷虾的群体行为和群体智慧互动的一种简化，该算法模仿磷虾群的3种基本行为：诱导运动;觅食运动;扰动行为。通过这种群体智能解决最优化问题。磷虾群算法具有简单、易实现、收敛性好、鲁棒性强等优点。在最近几年里，研究学者改进磷虾群优化算法取得了一些研究成果及经验，这为磷虾群优化算法的发展提供了可靠的基础，并为实际工程应用指引了新的方向。……