智能优化算法与涌现计算第一篇　仿人智能优化算法

仿人智能优化算法是指模拟人脑思维、人体系统、组织、器官乃至细胞及人类社会竞争进化等相关的智能优化算法，包括以下20种。

1. 模糊逻辑算法

模糊逻辑算法是一种符号计算模型，它通过“若……则……”等形式表现人的经验、规则、知识，模拟大脑左半球模糊逻辑思维的形式和模糊推理功能，在符号水平上表现智能。

2. 神经网络算法

神经网络算法是一种神经计算模型，它在神经细胞的水平上表现智能。在细胞水平上模拟人脑右半球神经系统的连接机制结构及神经推理功能。

3. 免疫算法

免疫算法是在免疫细胞的水平上模拟人体免疫系统信息处理过程中的识别、记忆、学习、正反馈、适应、负反馈、优化等功能的算法。

4. 内分泌算法

内分泌算法模拟人内分泌系统通过分泌多种激素来调节机体的生理功能，维持着机体内环境的相对稳定，进而影响生物体的行为。

5. 人工代谢算法

人工代谢算法是一种基于酶催化模拟生物体新陈代谢机理的仿生算法。将待优化的目标函数看作代谢反应速率，酶的催化过程则可视为对目标函数的优化过程。当反应实现平衡时，代谢速率取得稳态最大值，即目标函数取得最大值。

6. 膜计算

膜计算是从细胞及细胞组成的组织和器官等细胞群之间物质交换中抽象出的一种形式化的分布式、并行计算模型。它把生物细胞膜内的物质新陈代谢或内部生物膜之间的物质交流视为一种计算过程，细胞之间的物质交换被看作是计算单元之间的信息交流。

7. 禁忌搜索算法

模拟人脑的记忆功能，采用禁忌表技术标记并记忆已经搜索过的局部最优解，以尽量避免重复进行同样的搜索，以利于快速扩大搜索空间寻找到全局最优解。

8. 和声搜索算法

模拟音乐演奏中乐师们凭借自己的记忆，通过和声原理反复调整乐队中各乐器的音调，最终达到一种最佳和声状态，对应于优化问题的最优解。

9. 思维进化算法

模仿人类思维中的趋同、异化两种思维模式的交互作用推动思维进步的过程。采用趋同和异化操作代替遗传算法的选择、交叉和变异算子，引入记忆机制、定向机制和勘探与开采功能之间的协调机制，提高了搜索效率。

10. 社会进化算法

社会进化算法是一种将多智能体系统和传统遗传机制相结合的多目标优化算法。通过智能体之间的竞争提高了智能体的竞争能力，利用“关系网模型”完成多智能体邻域的建立及更新过程以加快整体进化过程。

11. 人口迁徙算法

人口迁徙算法是基于人口迁移具有某种优化特征的群体演化机制的全局优化搜索算法。该算法根据函数全局优化和人口迁移两者的相似性，模拟了人口随经济重心而转移、随人口压力增加而扩散的机制，前者促使算法选择较好的区域搜索，后者可在一定程度上避免陷入局部最优点。

12. 标杆学习算法

标杆学习算法模拟企业界标杆管理过程中找出与最佳个案（局部最佳个体和全局最佳个体，相当于树立内部标杆和外部标杆）的差距，并通过模仿学习快速缩小差距乃至超越对手，进而成为其他个体学习的对象。

13. 瞭望算法

模拟人类视觉智能及根据视觉信息分析问题推理机制，利用人们瞭望确定群山最高点的常识，通过瞭望管理机制、瞭望点产生策略、局部问题构造与求解机制，在较短的时间内求解全局优化问题。

14. 视觉认知优化算法

视觉认知优化算法分析瞭望算法在解决全局优化问题时会产生漏点现象或只是达到局部最优的问题。通过模拟人的视觉收集信息并用认知科学来分析和鉴别信息，以确保在产生瞭望点时不存在漏点的现象。数学上证明了该算法产生的序列依概率收敛于全局最小值。

15. 头脑风暴优化算法

头脑风暴法通过不同背景的人彼此合作，激发更多的人提出更多解决问题的方法。与个体之和相比，群体参与能够达到更高的创造性协同水平，通常能够产生意想不到的智能。头脑风暴优化算法是模拟头脑风暴法创造性解决问题的优化算法。

16. 随机聚焦搜索优化算法

随机聚焦搜索优化算法模拟人类根据自身记忆、经验、不确定性推理并相互交流的智能搜索行为，用以克服粒子群优化算法易于陷入局部最优和不易收敛的问题，以及其性能会随着待解决问题维数的增加而降低的缺点。该算法把每个搜索个体作为M维搜索空间中的一个点，以模仿人类的随机聚焦搜索行为。

17. 教学优化算法

教学优化算法源于教师工作对学习者的影响。该算法把一组学习者或一班学习者作为人群，使用一组解进而去求全局解。优化过程由“教师阶段”和“学习阶段”组成。教师阶段是指向教师学习，学习阶段是指学习者之间的互动学习。

18. 帝国竞争算法

帝国竞争算法把社会群体中的个体称为“国家”（待优化问题的可行解）。按照国家强弱分为“帝国”和“殖民地”。殖民地按一定准则分给不同帝国而形成“帝国集团”。通过帝国集团内部同化、更新及帝国集团之间竞争的不断迭代，只剩下最后一个帝国时，即为最优解。

19. 世界杯竞赛算法

世界杯竞赛算法模拟世界杯竞赛规则，比赛分组后，该算法从第一轮开始。不同团队将开始与其对手竞争。取胜的队伍晋升到下一阶段竞争，高质量的团队将晋级到淘汰阶段，并将在下一轮中相互竞争。在一个赛季结束时，产生一个冠军，它相当于优化问题的最优解。

20. 集体决策优化算法

集体决策优化算法是模拟人类集体决策社会行为的元启发算法。集体决策特征包括决策者个人经验、成员互动、集体思考、领导者决策和创新阶段。该算法基于群体的搜索技术，使用候选解的群体进入全局最优。