39、自然启发式优化算法（NIOAs）简介与原理

自然启发式优化算法（NIOAs）简介与原理

在当今的工程和优化领域，自然启发式优化算法（NIOAs）正发挥着越来越重要的作用。这些算法受到自然现象行为的启发，如模拟拥塞智能、生物系统以及物理和化学系统等。

1. 自然启发式优化算法概述

自然启发式优化算法（NIOAs）是人工智能（AI）中一个活跃且重要的分支，并且在不断发展。截至目前，已经有大量受动物行为、生物、物理和化学系统启发的有趣NIOAs被提出，并应用于众多工程领域，特别是优化问题。

常见的NIOAs包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）算法、差分进化（DE）算法、人工蜂群（ABC）算法、蚁群优化算法（ACO）、布谷鸟搜索（CS）算法、蝙蝠算法（BA）、萤火虫算法（FA）、免疫算法（IA）、灰狼优化器（GWO）、引力搜索算法（GSA）和谐波搜索（HS）算法等。近年来，还提出了许多更新的算法，如马群优化算法、蜉蝣优化算法、黑猩猩优化算法、冠状病毒优化算法等。

2. 设计自然启发式优化算法的通用框架和层次

大多数NIOAs的通用框架和常见设计方法相似，但不同模型有不同的定义。其主要思想基于在响应空间中的随机搜索和移动。

每个NIOA模型的构建通常有几个主要层次：
- 第一级（L1） ：根据问题类型、期望、达到答案的速度以及设计者在NIOA模型架构方面的经验，确定种群数量和初始参数。通常基于随机方法创建种群，要求种群能在最小分析时间内覆盖问题的整个空间。在所有NIOA方法中，时间约束、准确性和过程迭代被视为迭代和分析终止的条件。
- 第二级（L2） ：在每一轮结束时计