一種新型的全局優化算法

近幾十年來，在全局優化計算領域出現了許多新型的優化算法。這些算法主要是通過研究和模擬自然界中具有某種優化特性的群體或現象而建立起來的。例如，遺傳算法是通過模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程而提出來的；蟻群優化算法的設計靈感源于蟻群尋找食物的過程；粒子群優化算法是從模擬鳥類的飛行行為過程中提出來的；人工魚群算法是通過構造人工魚來模仿魚群的覓食、聚群、追尾及隨機行為，從而實現尋優的；混合蛙跳算法是通過模擬群體青蛙的覓食特性而提出來的；人口遷移算法是模擬人口遷移機理——人口隨經濟重心轉移和隨人口壓力增大而擴散來實現全局優化；蜂群算法主要是根據蜂群尋蜜源的特性提出的。