第1章 绪论

1.1 基于群智能的生物启发式优化方法

优化是一种具有普适性的工程数学问题和求解方法，它探索约束条件下问题的最优解。优化问题广泛而多样，许多问题都可归纳为优化问题。传统的优化方法主要有动态规划法、共轭梯度法、分支界定法、牛顿迭代法、拉格朗日乘子法等。但随着社会的不断发展，面对规模越来越大、复杂程度越来越高的各种实际问题，这些基于微积分和穷举搜索的确定性数值优化方法的缺陷日益明显，难以在合理时间内给出问题的有效解。探索解决大规模复杂性优化问题的全新优化方法，对于促进科学技术及社会经济的发展具有重要意义。

基于生物群体智能的启发式优化算法是求解复杂优化问题的主要方法之一，这类方法使用概率而不是确定性规则，能够快速解决大规模复杂性问题并能得到满意解。近年来，基于群智能的生物启发式优化方法因性能高效、结果优越、原理简单、易于实现等优点，吸引了众多学者的兴趣，成为智能计算领域的重要发展方向和研究热点。比较有影响的算法包括模拟飞鸟集群觅食行为提出的粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO），受蚂蚁寻找食物过程中释放信息素发现路径行为启发提出的蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO），模拟蝙蝠利用声呐探测猎物、避开障碍物的蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA），受布谷鸟寄生育雏行为启发提出的布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm，CSA），模拟萤火虫通过自身发光特性交换信息的萤火虫算法（Firefly Algorithm，FA），模拟蚁狮捕食蚂蚁过程的蚁狮优化算法（Ant Lion Optimizer，ALO），受座头鲸特殊捕食行为启发提出的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA），受樽海鞘在海洋中游弋和觅食行为启发提出的樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm，SSA），受蝴蝶觅食行为启发提出的蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm，BOA），等等。这些算法的不断提出和持续改进为智能优化算法的研究与应用增添了新的活力，相关算法广泛应用于路径规划、数据聚类、工程设计、图像分割、财务预测、任务分配、资源管理、能源系统等领域。

但由NFL（No-Free-Lunch）定理可知，没有一个算法可以解决所有优化问题。这意味着一个算法在解决一组问题上表现很好，却并不一定能解决另外一组优化问题。同样，生物启发式算法也存在求解不够稳定，有时收敛速度较慢、寻优精度不高，易陷入局部极值，问题和维度适应性较弱等问题。为此，需要在大量的机制探讨、实验测试、统计分析基础上不断研究、改进、完善和应用，进而为解决大规模复杂优化问题提供良好的思路与方案。

目前，对于生物启发式群智能优化方法的创新性研究主要聚焦于寻优机制、演化架构、理论基础和应用求解等方面。