第1章 緒論

1.1 基于群智能的生物啟發式優化方法

優化是一種具有普適性的工程數學問題和求解方法，它探索約束條件下問題的最優解。優化問題廣泛而多樣，許多問題都可歸納為優化問題。傳統的優化方法主要有動態規劃法、共軛梯度法、分支界定法、牛頓迭代法、拉格朗日乘子法等。但隨著社會的不斷發展，面對規模越來越大、復雜程度越來越高的各種實際問題，這些基于微積分和窮舉搜索的確定性數值優化方法的缺陷日益明顯，難以在合理時間內給出問題的有效解。探索解決大規模復雜性優化問題的全新優化方法，對于促進科學技術及社會經濟的發展具有重要意義。

基于生物群體智能的啟發式優化算法是求解復雜優化問題的主要方法之一，這類方法使用概率而不是確定性規則，能夠快速解決大規模復雜性問題并能得到滿意解。近年來，基于群智能的生物啟發式優化方法因性能高效、結果優越、原理簡單、易于實現等優點，吸引了眾多學者的興趣，成為智能計算領域的重要發展方向和研究熱點。比較有影響的算法包括模擬飛鳥集群覓食行為提出的粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO），受螞蟻尋找食物過程中釋放信息素發現路徑行為啟發提出的蟻群算法（Ant Colony Optimization，ACO），模擬蝙蝠利用聲吶探測獵物、避開障礙物的蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA），受布谷鳥寄生育雛行為啟發提出的布谷鳥搜索算法（Cuckoo Search Algorithm，CSA），模擬螢火蟲通過自身發光特性交換信息的螢火蟲算法（Firefly Algorithm，FA），模擬蟻獅捕食螞蟻過程的蟻獅優化算法（Ant Lion Optimizer，ALO），受座頭鯨特殊捕食行為啟發提出的鯨魚優化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA），受樽海鞘在海洋中游弋和覓食行為啟發提出的樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm，SSA），受蝴蝶覓食行為啟發提出的蝴蝶優化算法（Butterfly Optimization Algorithm，BOA），等等。這些算法的不斷提出和持續改進為智能優化算法的研究與應用增添了新的活力，相關算法廣泛應用于路徑規劃、數據聚類、工程設計、圖像分割、財務預測、任務分配、資源管理、能源系統等領域。

但由NFL（No-Free-Lunch）定理可知，沒有一個算法可以解決所有優化問題。這意味著一個算法在解決一組問題上表現很好，卻并不一定能解決另外一組優化問題。同樣，生物啟發式算法也存在求解不夠穩定，有時收斂速度較慢、尋優精度不高，易陷入局部極值，問題和維度適應性較弱等問題。為此，需要在大量的機制探討、實驗測試、統計分析基礎上不斷研究、改進、完善和應用，進而為解決大規模復雜優化問題提供良好的思路與方案。

目前，對于生物啟發式群智能優化方法的創新性研究主要聚焦于尋優機制、演化架構、理論基礎和應用求解等方面。