十种优化算法”ABC,GA,PSO,SSA,GWO,CSO,DBO,BWO,DE,OBLDE“的优化对比（CEC2005）

原创

已于 2025-01-24 20:34:31 修改 · 1.7k 阅读

18 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #matlab

于 2025-01-24 20:25:35 首次发布

以下是对 ABC、GA、PSO 等十种优化算法的介绍：

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）
- 简介：模拟蜜蜂群体寻找花蜜行为的一种优化算法，由 Karaboga 在 2005 年提出。
- 原理：包括引领蜂、跟随蜂和侦察蜂三种角色。引领蜂负责搜索食物源并记录信息；跟随蜂根据引领蜂的信息选择食物源；侦察蜂负责随机搜索新的食物源，以此不断寻找最优解。
- 应用：广泛应用于函数优化、神经网络训练、生产调度等领域。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）
- 简介：模拟生物进化过程的随机搜索算法，由美国 Michigan 大学的 Holland 教授于 1975 年提出。
- 原理：通过选择、交叉和变异等遗传操作，对种群中的个体进行进化，使种群逐渐向适应度更高的方向发展，以找到最优解。
- 应用：在组合优化、机器学习、图像处理等众多领域都有成功应用。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）
- 简介：模拟鸟群觅食行为的一种群体智能优化算法，由 Eberhart 和 Kennedy 在 1995 年提出。
- 原理：粒子在解空间中飞行，根据自身的历史最优位置和群体的全局最优位置来调整自己的速度和位置，从而不断逼近最优解。
- 应用：常用于函数优化、神经网络训练、电力系统优化等领域。
麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）
- 简介：模拟麻雀觅食和反捕食行为的一种新型群体智能优化算法，由薛建凯等人在 2020 年提出。
- 原理：将麻雀分为发现者、加入者和侦察者。发现者负责寻找食物资源；加入者跟随发现者获取食物；侦察者负责监视周围环境，当发现危险时向群体发出警报，通过这种分工协作来寻找最优解。
- 应用：在函数优化、工程优化等领域表现出了良好的性能。
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）
- 简介：模拟灰狼群体捕食行为的一种优化算法，由 Mirjalili 等人在 2014 年提出。
- 原理：将灰狼群体分为 α、β、δ 和 ω 四个等级，α 狼负责领导群体，β 和 δ 狼协助 α 狼进行决策，ω 狼服从命令。通过模拟灰狼群体的围捕、攻击等行为来寻找最优解。
- 应用：在电力系统、机械设计、图像处理等领域有广泛应用。
布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Optimization，CSO）
- 简介：模拟布谷鸟寄生繁殖行为的一种优化算法，由 Yang 和 Deb 在 2009 年提出。
- 原理：利用布谷鸟的产卵寄生特性

最低0.47元/天解锁文章