仿推特群智能优化算法研究
近年来,研究者们通过模仿自然界中生物群体的智能行为,提出了一系列群智能算法(Swarm Intelligence,SI)用以解决最优化问题。作为启发式算法,群智能算法在无法计算目标函数导数甚至无法得到目标函数的解析式的情况下,仍可完成优化任务。
相比于梯度下降法等传统优化方法,群智能算法更具普适性,在最优化领域取得了广泛的应用。但已有的群智能算法仍存在陷入局部收敛、时间复杂度高等问题,因此本文提出了一种新的群智能优化方法——仿推特优化方法。